쿠와와의 하루정리

벤저민 보건이 프랭클린에게 보낸 편지에는 밑에와 같은 이야기가 있다. "중요한 습관이나 선입견은 젊은 나이에 형성되는 겁니다." "젊은 시절에 형성된 가치관이 평생을 가지 때문에 그 시작이 좋아야 합니다. 특하 중요한 인생 목표들을 정하기 전에 모든 것이 바로잡혀야 합니다." 나는 이말에 어느정도만 동의하는 사람이다. 젊었을 때 습관이나 선입견이 좋게 생성이 된다면 더할나위 없이 좋겠지만 사람의 노력으로 가치관과 습관은 충분히 바뀔 수 있다는 생각이 들기 때문이다. 나의 중요한 가치관과 습관들은 최근이 많이 바뀌였다. 인생의 목표가 생기고 더 좋은 모습으로 나아질려는 것과 습관들을 만들어나갔다. 진짜로 사람들이 인생의 목표가 생긴다면 그걸 계기로 충분히 바뀔 수 있다는 말을 전하고 싶다. 누누히 말하는 ..

1. 기계학습 기계 학습이란 경험적 데이터를 통해 컴퓨터 스스로 새로운 지식과 능력을 개발하는 기술을 의미 한다. " 훈련된 지식을 기반으로 주어진 상황에 유용한 답을 찾고자 하는 일련의 컴퓨터 알고리즘 혹은 기술을 총칭" " 주어진 데이터로부터 일반화된 지식을 추출해 내는 것" 이 주요 목표이다. 주로 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 구분한다. 지도 학습 : 입력 데이터에 올바른 출력값을 갖는 라벨을 붙여두고 그 데이터를 컴퓨터가 학습 하면서 입력과 출력에 대한 일반적인 규칙이나 모델을 만드는 것 비지도 학습 : 라벨을 붙이지 않은 데이터를 토대로 데이터의 고유한 특성을 파악하여 그룹으로 분류하는 방법이다. 강화 학습 : 어느 환경에서 정의된 에이전트가 현재 상태를 인식하여 최선의 행동이나 행..

프랭클린은 어릴 때부터 좋은 주변사람들이 많지 않았던 것 같다. 하지만 그런 환경을 프랭클린은 열심히 그리고 고의적인 악행을 하지 않아 주변사람들의 믿음과 인정을 받았다. 베어드 박사가 프랭클린에 대한 평가이다 " 나는 프랭클린처럼 부지런히 일하는 사람을 본 적이 업습니다. 내가 클럽에서 집으로 돌아갈 때에도 그는 일을 하고 사람들이 일어나기 전에 벌써 일을 시작합니다." 프랭클린은 이 부분을 쓰면서 근면이 얼마나 유익한 미덕인지를 깨닫길 바란다고 말하고 있다. 나의 행동으로 인하여 주변 사람들의 마음을 살 수 있다는 것이 얼마나 멋진일인가. 나도 부디 그런 사람이 될 수 있었으면 좋겠다. 그 당시 글을 잘 쓰는 신문사가 없었는데 프랭클린은 어릴 때부터 글 쓰는 노력을 꾸진히 해온 덕분에 기회가 있을 때..

# Day_04_01_freq 빈도를 알아보는 페이지 토큰의 워드 빈도수에 따라서 분류할 수 있음 import nltk import collections import matplotlib.pyplot as plt import operator # webtext 코퍼스에 있는 wine 파일을 토큰으로 구성하세요 wine = nltk.corpus.webtext.raw('wine.txt') wine = wine.lower() tokens = nltk.regexp_tokenize(wine, r'\w+') # print(tokens[:10]) # print(nltk.corpus.stopwords.fileids()) stopwords = nltk.corpus.stopwords.words('english') # 불용어(..

# Day_03_02_nltk.py 자연어 처리 import nltk # natural language toolkit 자연어 처리 모듈 # 데이터 -> 코퍼스 -> 토큰화 -> 어간 -> 품사 # 어간 -> 사람은, 사람이, 사람에게, 사람의, 사람이라면, 사람일까, ... # nltk.download('punkt') def load_datasets(): nltk.download('gutenberg') nltk.download('webtext') nltk.download('reuters') # nltk.download() def corpus(): print(nltk.corpus.gutenberg.fileids()) # file_ids 출력 moby = nltk.corpus.gutenberg.raw('me..

IoT의 서비스 확산과 정보통신 기술의 융합 ICBM( IoT, Cloud, Big data, Mobile ) 이란 IoT에서 수집된 데이터를 클라우드 인프라에 저장하고, 저장된 데이터를 빅데이터 기술로 분석하며, 분석된 결과를 모바일 단말로 서비하는 것을 목표로 한다. 즉 모든 기술들이 필연적으로 융합될 수 밖에 없다는 것이다. 이러한 기술들을 융합하는 목적은 다음과 같다. 1. 클라우드 인프라 기술은 사물 네트워크를 통해 수집되는 대용량 데이터의 효율적인 저장, 관리, 센서 데이터에 대한 상호 공유·서비스, 사물 네트워크의 확장 서비스 등의 목적을 위해 융합한다. 2. 빅 데이터 분석 기술은 사물 인터넷에서 실시간으로 수집되는 대용량 센서 데이터에 대한 스트림 분석, 지속적으로 수집·축적되어 있는 대..

IoT에서 수집하는 데이터는 실시간 데이터가 대부분이기 때문에 사물은 24시간동안 계속적으로 데이터를 수집하여 전송한다. 디바이스 또한 점점 소형화되고 비용이 저렵해지며, 거의 모든 사업에서 사물이 수집한 데이터를 활용하기 위해 빅 데이터 기술을 접목하고 있다. 데이터를 디지털화하여 정제, 분석한 후 디지털 세상에 저장하고, 분석된 결과를 실제 세상에 다시 제공하는 형식이다. 이때 실제 세상과 디지털 트윈을 연결해주기 위해 클라우드가 필요하다. 데이터의 양이 시간이 갈수록 기하급수적으로 늘어나기 때문에 데이터 센서를 구축해도 감당하기 힘든 경우가 발생할 수 있다. 따라서 센서에서 데이터를 효율적으로 분석하는 것뿐만 아니라 효율적으로 데이터 전송 및 저장하는 방법도 중요한 요소이다. IoT를 통한 실시간 ..

" 나는 어려서부터 책 읽는 것을 좋아해서 수중에 얼마라도 돈이 들어오면 모두 책 사는데 썼다 " - 벤자민 프랭클린 - 이 책을 읽으면서 내가 느끼는 것들과 더 나은 모습을 가질 수 있는 글들을 적어보겠다. 프랭클린은 어려서부터 집안 형편이 좋지 않아서 좋아하는 책을 읽기 위해 아침에는 인쇄 일을 하고 저녁에는 책을 읽으면서 ( 책을 아침에 반납해야 했기 때문에 밤새 읽었다고 적혀있다. ) 공부했다.. 진짜 마음에서 좋아하는 일을 만났을 때 이렇게 할 수 있지 않을까 싶다. 이러한 모습을 나도 해본적이 있었는데 지금 생활과 비교해보니 반성이 된다. 또한 어린시절 프랭클린은 자신이 좋아하는 독서를 위해 밥먹는 시간까지 아껴가면서 독서를 했다. 이부분에서는 시간을 어떻게 마련해서라도 공부하려는 모습도 굉장..

Part 5. 중요한 것부터 먼저 해결하는 방법 (선택과 집중) 목표를 달성하는 사람들은 중요한 일부터 먼저 해결하며, 한 번에 한 가지 일만 수행한다. 단순히 바쁘기만 한 업무가 아닌 결과를 산출하고자 하는 업무에 힘을 쏟을수록 지속적인 노력을 기울여야만 한다. 우리는 스스로 가진 강점을 중요한 기회에 집중시킬 필요성을 느낀다. 이것이 결과를 산출하기 위한 유일한 방법이기 때문이다. 집중이 필요한 두 번째 이유는 대부분의 사람들이 두 가지 일은 고사하고 한 가지 일만 잘하기도 어렵다는 사실을 알고 있기 때문이다. 사람은 다양한 능력을 가지고 있다. 하지만 사람의 위대한 다양성을 생산적으로 사용하기 위해서는 개개인들의 다양한 능력을 한 가지 과업에 집중시켜야 한다. 즉 집중이 필요한 이유는 한 번에 한 ..

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