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Amazon SagemakerSageMaker는 머신 러닝(ML) 모델을 쉽게 학습, 구축할 수 있는 AWS의 완전관리형 서비스이다.SageMaker 뜻: 지혜로운 것을 만드는 도구– Sage: 현명한, 지혜로운 (wise) – Maker : 만드는 사람  SageMaker 주요 구성 요소SageMaker는 머신러닝 파이프라인의 다양한 단계를 관리하는 여러 도구와 서비스를 제공합니다.   🔨 SageMaker StudioSageMaker Studio는 전체적인 개발 환경(IDE)의 대시보드이다.(매우 직관적이다)머신러닝 모델을 구축, 학습, 튜닝, 배포하는 데 필요한 모든 기능을 제공한다.    🔨 SageMaker Notebooks머신러닝/데이터 분석 분야에서 거의 필수인 Jupyter 노트북Sag..

Defined Contribution Pension (DC형 연금)확정거출연금(確定拠出年金)일본 회사에는 (기업형) 확정거출연금(確定拠出年金)이라는 연금제도가 있다.(개인형 確定拠出年金도 있다 – 주로 개인사업자가 대상) 確定拠出年金는 회사에서 매월 일정 금액(: 월급의 몇%, 掛金)을 적립식으로 연금 계좌에 제공하여, 직원(가입자)이 직접 자신의 연금 자산을 운용(투자)하는 제도이다(추가적으로 원한다면 내가 직접 掛金를 더 신청할 수도 있다) 🧿 아주 쉬운 실제 예시예를 들어, 월급이 300만 원이라고 가정하고, 회사가 월급의 5%를 적립해주는 경우💵 월급회사 적립 비율매월 적립금연간 적립금300 만원5%300만 원 × 5% = 15만 원15만 원 × 12개월 = 180만 원매월 적립해주는 금액 만..

머신러닝의 분류 모델(Classification Model) 성능 지표에 대해 조사해 보았다.  Classification Model (분류 모델)분류 모델 성능 평가 지표분류 모델의 성능을 평가하기 위해 다음과 같은 지표가 주로 사용된다. 1) Accuarcy (정확도)  2) Precision (정밀도) 3) Recall (재현율) 4) Confusion Matrix (오차 행렬)5) F1-score 6) ROC - AUC  1. Accuracy (정확도)Accuracy(정확도)는 아~~ 주 쉽다😁 $$ Accuracy =  \frac{ 올바르게 분류한 샘플 수 }{ 전체 샘플 수 } $$🔹 예시: 100개의 샘플 중 90개를 맞췄다면, 정확도 = 90% 🔹 실제 식$$ Accuracy =  \..

Decision Tree (의사 결정 트리)Decision Tree는 알고리즘이다.분류(Classification) 및 회귀(Regression) 문제를 해결하는 머신러닝(ML)에서 자주 사용된다. 데이터의 특징을 기반으로 트리 구조를 만들어 결정 규칙을 생성하고, 새로운 데이터가 주어졌을 때 적절한 클래스로 분류하거나 값을 예측하는 데 사용된다.  💪 Decision Tree 예시:날씨에 따라서 야외 운동을 할지 안할지를 정하는 Decision Tree이다.🎯 클래스 (Class)Play → 운동 가능 ✅Not Play → 운동 불가능 ❌🔹 속성 (Attribute)outlook (날씨) → sunny, overcast, rainhumidity (습도) → high, normalwindy (바람 ..

The Anam Cam Ranh🏖️🌴 더 아남  깜란 리조트더 아남에서의 마지막 조식조식을 먹고 산책하는 게 너무 좋았다 체크아웃한 뒤에 이번에도 베나자 무료셔틀을 타고 시내에 가려고 했다.하지만.... 셔틀버스 자리가 없어서 못탔다.그래서 그랩 부름 Pizza 4 P's🍕 피자 포피스 다낭에서도 맛있게 먹은 피자 포피스, 나트랑에서도 먹고 싶어서 왔다 (호치민, 다낭, 나트랑 다 있음)일본인이 베트남에 만든 피자 가게이다나트랑 피자 포피스도 진짜 맛있었다 개인적으로 이탈리아인보다 일본인이 더 피자 맛있게 잘 만드는 거 같다.. 같은 에이시아인이라 그런가?(특히 도쿄 피자 맛집 진짜 많음)    마지막으로 현금을 다 사용하기 위해 잠깐 카페에 들렀다.커피 두 잔 살 돈은 없어서 한잔만 샀다...ㅋㅋ..

The Anam Cam Ranh🏖️🌴 더 아남  깜란 리조트 아침 6시에 요가에 도전했다!!날씨가 안좋아서 실내에서 요가를 했다ㅜㅠㅜ비몽사몽한 상태로 가서 1시간이나 요가 했는데 의외로 좋았다 프리미엄 킹룸 아침 뷰로비 뷰  조식은 로비 뒤쪽에 따로 식당이 있다.조식을 먹은뒤에는 바다를 구경했다.날씨가 좋지않아 파도도 거셌다. 수영장은 3개 정도 있었는데 개인적으로 바다쪽에 있는 수영장이 가장 좋았다.날씨가 안좋아서 살짝 추웠다. 호캉스를 살짝 즐긴 후 시내로 향했다또 베나자 무료셔틀 타고 공짜로 시내에 갔다 (개꿀)  Phở Hạnh Phúc 🍜 포한푹포한푹 진짜 맛있었다.나름 로컬 느낌을 받기도 했다. (그래도 관광객이 많았다)국물이 찐이였다!!    Bánh Mì Quang Vinh🥪 반미 ..

Named Entity Recognition (NER)문장에서 특정한 의미가 있는 단어들을 찾아내는 기술이다. 쉽게 말해, 문장에서 사람, 장소, 날짜, 조직 등 중요한 정보를 자동으로 식별한다. NER 예시:"Google was founded by Larry Page and Sergey Brin in 1998 in Menlo Park, California."GoogleOrganization (조직)Larry PagePerson (사람)Sergey Brin Person (사람)1998Date (날짜)Menlo ParkLocation (장소)CaliforniaLocation (장소)

Partial Dependence Plots (PDPs, 부분 의존성 그래프)Partial Dependence Plots는 머신 러닝 모델이 어떻게 학습했는지 시각적으로 보여주는 그래프이다.머신 러닝 모델의 feature(x 값에 해당)과 prediction(target, y값에 해당)의 관계를 보여준다. 🤔 문제한 회사는 예상되는 수요를 충족하기 위해 운영을 최적화하는 방법을 결정하기 위해 매 분기마다 예측을 수행합니다.회사는 이러한 예측을 하기 위해 머신 러닝(ML) 모델을 사용합니다. AI 실무자는 회사 이해관계자들에게 투명성과 설명 가능성을 제공하기 위해 훈련된 ML 모델에 대한 보고서를 작성하고 있습니다. AI 실무자가 투명성과 설명 가능성 요구 사항을 충족하기 위해 보고서에 포함해야 할 내용..