전체 글100 지방의 부동산(아파트)의 미래는 어떻게 될까? 30대 중반을 다가서니 주변에 부동산을 얘기하는 지인들이 참 많아졌다. 다른 큰 의미는 없지만 대부분이 얘기하는 부동산은 아파트를 말하는데 아무리 생각해봐도 지방 아파트를 구입하는 것에 대한 비전이 보이지 않아 글로 정리하고 싶어져 갑자기 블로그에 들어오게 되었다. 우선 지방 아파트 부동산 투자에 대해 비관적인 나의 이유는 다음과 같다. 1. 수도권 인구 집중화(지방 기피 문화) 2. 대한민국의 인구감소 3. 과시 문화 4. 너무 많은 개발 부지와 아파트들 1번과 2번은 굳이 설명할 필요도 없이 지방 부동산에 비관적인 이유를 들라하면 저 둘을 뽑을 것이다. 그만큼 지방 부동산에 대한 수요가 없어지니 가격에 내려간다는 것은 큰 지식이 없어도 납득이 가는 이유이다. 혹시나 이러한 반대의견이 있을 수 있다. .. 2023. 8. 4. 2장. 빅데이터 탐색 데이터 전처리란? 분석에 쓰이는 데이터의 첫 형태를 원시 데이터를 raw data라고 하는데 이를 분석하고자 하는 형태로 정제, 통합, 변환 등을 하는 과정을 데이터 전처리라고 한다. 데이터 전처리 과정을 거치지 않는다면 왜곡된 분석결과가 도출될 수 있다. 데이터 전처리의 유형 데이터 정제 raw data에는 결측치나 노이즈, 이상치와 같은 요소들이 포함되어 있어 이는 오류를 발생하게 할 수 있는데 이러한 원인들을 파악하여 제거하거나 대치 값을 넣어 정제를 하여야한다. 결측치 : 입력 값이 누락이 되어 값이 존재하지 않고 비어있는 값을 의미한다. 결측치 유형에는 완전 무작위 결측, 무작위 결측, 비무작위 결측이 있다. 결측치를 처리할때는 단순 대치법과 다중 대치법으로 분류 되어지며 단순대치법은 단순삭제.. 2022. 9. 1. 표준화 (Standardization) , 정규화 (Normalization)란? 표준화(Standardization) 표준화는 데이터의 평균을 0으로, 분산 및 표준편차를 1로 만들어 준다. 스케일링 시 평균과 표준편차가 사용된다. 표준화를 하는 이유는 서로 다른 통계 데이터를 비교하기 용이하기 때문이다. 이는 특성이 정규분포일 경우 유용하다. 정규화 (Normalization) 표준화와 마찬가지로 데이터의 스케일을 조정하지만 모든 데이터가 0~1사이의 값을 가진다. 스케일링 시 최대, 최솟값이 사용되어진다. 특성의 크기가 다를때 사용되어지며 분포에 대해 모를 떄 유용하다. 2022. 8. 8. LSTM (Long Short Term Memory) 복습하기 LSTM 이란 무엇일까? 기존 RNN이 출력과 먼 위치에 있는 정보를 기억할 수 없다는 단점(장기의존성문제), 기울기 소실 문제를 보완하여 장/단기 기억을 가능하게 설계한 신경망의 구조를 말하며 거시적으로 시계열을 예측하기 위하거나 자연어 처리에서 활용된다. 기존 RNN 모델의 구조는 아래와 같다. LSTM의 구조는 아래와 같다. 위에서 볼 수 있듯 RNN과 LSTM의 차이에서 볼 수있는 차이점은 내부구조가 좀더 복잡해진 것이다. 이는 이전 셀의 정보를 그대로 가지고와 현재 셀에서의 데이터의 결과를 갖고 다음셀로 전달하는 역할을 한다. 즉 3개의 게이트와 1개의 셀이 존재하며 이러한 구조로 RNN의 단점을 보완함 2022. 8. 8. 인공지능과 머신러닝, 딥러닝의 차이는 뭘까? 한마디로 인공지능은 머신 러닝과 딥러닝을 포함한 개념이며 머신 러닝을 딥러닝을 포함한 개념이라고 생각하면 된다. 그렇다면 간단하게 각각 단어가 무슨의미를 담고 있는지 공부해보자. 인공지능(AI : Artificial Intelligence) 사람이 해야 할 일을 기계가 대신할 수 있는 모든 자동화가 해당된다. 인간의 학습능력이나 추론능력 언어 이해능력 등 인간의 지능의 한 단면을 프로그램화 시킨 것 인공지능 기술은 세가지로 분류가 되는데 학습지능 : 지식을 확보하는 알고리즘을 연구하는 지능 * 머신러닝은 이에 포함된다. 단일지능 : 시각과 청각, 언어 등 한 종류를 입력한 데이터로 지식을 확보하는 지능 복합지능 : 여러 형태의 입력을 통합하여 이해하여 인사이트를 도출하는 지능 머신러닝 (Machine L.. 2022. 7. 18. 까뮤(Camus, VSOP) with 덕명밤 리뷰 계속해서 다량의 맥주를 마시다간 살을 못뺄거 같아.. 증류주를 마시는게 그나마 다이어트에 도움이 되지 않을까 싶어 가자주류에 방문하여 위의 사진들의 술을 사와 이번달을 함께 보내고자한다. 리뷰도 마찬가지로 위의 술과 더 추가될 술로 리뷰글을 작성할 것이다! 왜 위스키만 마시다가 꼬냑을? 꼬냑을 갑작스럽게 마시게 된 경위는 집 근처 상권에 덕명밤 이라는 Bar가 들어와 신기한 마음에 별 생각없이 혼자 방문을 해보았다. 덕명밤.. 덕명동의 밤을 책임진다는 의미일까? 가게오픈은 7시 클로즈는 1시~4시라고 하신다.(손님이 있으면 늦게까지 하신다고 함) 가게 분위기는 조용하고 어두워서 혼자 다니기거나 친구가 놀러오면 데려가기에 참 좋은 술집이 생겼다 싶었다. 처음에는 익숙한 위스키를 마시며 사장님과 이런 저런 .. 2022. 7. 17. [알고리즘]깊이 우선 탐색(DFS), 너비 우선 탐색 (BFS)란? 깊이 우선 탐색 (DFS Depth-First Search) 이란? 그래프에서 특정한 경로로 탐색하다 특정한 상황에서 깊은 부분을 우선적으로 탐색하고 다시 돌아가 다른 경로로 탐색하는 알고리즘이다. 그래프는 최대한 가까우면서 낮은 숫자를 가진 노드를 방문한다. DFS는 스택 자료구조를 이용하며 상세한 구조 동작은 아래와 같다. 탐색 시작할 노드를 스택에 삽입하고 *방문 처리한다. 스택의 최상단 노드에 방문하지 않은 인접 노드가 있다면 그 인접 노드를 스택에 넣고 방문 처리를한다. 방문하지 않은 인접 노드가 없다면 스택에서 최상단 노드를 꺼낸다. 2번의 과정을 더 이상 할 수 없을 때까지 반복한다 *방문 처리란?: 스택에 한 번 삽입이되어 처리된 노드가 다시 삽입되지 않도록 체크하는 것을 말한다. 너비 우.. 2022. 6. 21. [알고리즘] 그래프란? 그래프(Graph)란? : 노드(Node)= (정점 Vertex)과 간선(Edge)으로 구성되어 있다. 그래프를 탐색한다라는 의미는 하나의 노드를 시작으로 다른 다수의 노드를 방문하는 것을 의미한다. 트리와 그래프는 비슷하지만 그래프는 위 B->C->E->D->B처럼 루프 형성이 가능하다. 두 노드가 간선으로 연결되어있다는 의미는 두 노드가 인접하다는 의미와 동일하다. 프로그래밍에서는 그래프는 *두가지 방식(행렬(Matrix), 리스트(List))으로 표현이 가능한데 *인접 행렬(Adjacency Matrix) 방식 : graph =[[]] *인접 리스트(Adjacency List) 방식 : graph=[ [] for _ in range(n)] 이 두 방식의 차이점은 아래와 같다 행렬 방식에서는 모든 관.. 2022. 6. 21. [자료구조]해시(HASH)란? 해시란 무엇인가? 데이터를 다루는 방법 중의 하나로써 검색과 저장이 파이썬의 키(KEY)와 밸류(VALUE)와 비슷하게 활용되며 KEY를 활용하여 값에 직접적으로 접근이 가능한 구조로, 평균 시간복잡도가 O(1)으로 빠른 기법이다. 속도가 빠를 수 있는 이유를 위 그림으로 이해해보자. 해시 테이블을 사용하지 않은 데이터 뭉치라면 필요한 값을 찾기 위해서는 배열의 데이터 값을 처음부터 하나하나 둘러보게 되는데 위의 그림처럼 해시 함수를 적용한 테이블을 사용한 형태를 사용하게 된다면 key값에 해시를 적용해 고유한 인텍스를 통해 데이터를 한번만 검색하면 되기 때문이다. 해시함수는 무엇인가? 위의 그림처럼 키를 해시테이블 내의 버킷(=hashes=해시값)으로 매핑 시키는것 입력값의 형태는 다양하고(보통 문자열.. 2022. 6. 17. 이전 1 2 3 4 ··· 12 다음
