캡슐화는 두 가지의 정의가 있습니다. 첫째로, 클래스(class)와 구조(structure)와 같이 객체의 속성(atrribute)과 행위(Method)에 따라 운영하여 편리성을 늘리는 것입니다(facilitates the bundling of data with the methods). 예를 들어, ‘영화‘라 이름 붙여진 클래스에 영화를 실행하는 행위와 영화의 평점, 그리고 영화의 장르, 제목이 들어가게 된다고 해봅시다. 만약 실행자(혹은 개발자)가 영화와 관련된 행위 혹은 속성(영화의 제목, 장르 등등)을 확인하고 싶을 때는 다른 클래스를 들여다 볼 필요 없이 영화 클래스를 확인하면 될 것입니다. 이처럼 속성과 행위에 따라 묶어 사용자로 하여금 편리성을 제공한다는 데서 장점을 가지고 있습니다. 두 번째..

객체지향 프로그래밍의 경우 Information hiding, Modularity, Code re-use, plug-ability와 easy debugging 4가지의 장점을 가지고 있다. 첫 번째로, information hiding이다. information hiding은 간단히 말하면 정보 은닉, 즉 ‘객체 간에 서로를 모르게 하는 것’이라 말할 수 있다. 예를 들어 자동차의 설계도(Class)가 있다고 해보자. BMW와 모닝(object)은 이러한 자동차의 설계도를 기반으로 독립적인 회사만의 기능을 추가해 새로운 자동차를 만든다. 이렇게 생성된 BMW와 모닝(object)은 ‘자동차’(Class)라는 공통점은 가지고 있지만 각 객체의 기능에 따라 다르다는 특징을 가진다. 이처럼 객체간에 공통된 메..

지난 시간 머신러닝이란 무엇인가?라는 포스팅에서 우리는 회귀에 의한 분류(regression classfication)가 어떻게 되는지 알아봤었다. https://yuldangs-sosolife.tistory.com/53 머신러닝이란 무엇인가? 최근 파란학기를 시작하게 되면서 앱개발을 하게 되었는데 앱에 들어갈 다양한 기능 중에 챗봇이 맘에 들어서 알아보게 되었다. 미국에 있을 땐 CNN모델을 가지고 이미지 모델링을 하는걸 배웠었는데, 챗봇의 경우.. yuldangs-sosolife.tistory.com 회귀 분석에서의 가설 함수는 H(x)=WX였다. 그리고 이러한 가설에 대한 Cost(비용)함수는 아래와 같았다. cost함수는 가상의 값과 실제 값(관측 데이터)간의 차이로, cost 함수에서의 최적점을..

In this posting, we will learn how Python can easily crawl and save images to files. First, search the Google Search window for words to search for images. (In my case, I searched the 'plant' because I needed plants.) After navigating to the Image column, enter ctrl+shift+j to see the console window. You can enter the following code there. urls=Array.from(document.querySelectorAll('.rg_i')).map(..

이번 포스팅은 파이썬으로 쉽게 이미지를 크롤링하고 파일에 저장하는 방법입니다. 첫번째로 구글 검색창에 이미지 검색을 위한 단어를 검색합니다. (저의 경우 식물이 필요하기 때문에 plant로 검색하였습니다.) 이미지란으로 이동한 이후 ctrl+shift+j 를 입력하면 콘솔창이 나타나게 되는데, 거기에 아래와 같은 코드를 입력하시면 됩니다. urls=Array.from(document.querySelectorAll('.rg_i')).map(el=> el.hasAttribute('data-src')?el.getAttribute('data-src'):el.getAttribute('data-iurl')); window.open('data:text/csv;charset=utf-8,' + escape(urls.jo..

최근 파란학기를 시작하게 되면서 앱개발을 하게 되었는데 앱에 들어갈 다양한 기능 중에 챗봇이 맘에 들어서 알아보게 되었다. 미국에 있을 땐 CNN모델을 가지고 이미지 모델링을 하는걸 배웠었는데, 챗봇의 경우 자연어 처리를 해야해서 CNN이 아닌 RNN모델을 사용하는 것을 알 수 있었다. 마침 머신러닝을 제대로 공부해보고 싶기도 하고,,,기초부터 다시 다지고 싶어서 유튜브를 여기저기 뒤진 결과 괜찮은 강의를 찾을 수 있었다! https://www.youtube.com/watch?v=TxIVr-nk1so 강의에서 나온대로 이것저것 공부해보고, 정리해보려고 한다! 첫번째로, 머신러닝이란 무엇인가에 대한 질문이다. 머신러닝, 영어 그대로 해석하면 기계학습이라는 뜻이다. 기계학습이 뭐지?라고 묻는다면 간단하게, ..