봄수의 연구실

@ToString - 해당 클래스의 정보를 문자열로 자동 생성한다. - 사용자는 클래스 인스턴스를 바로 출력하면, 인스턴스 정보를 알 수 있다. @ToString은 Java의 Lombok 라이브러리에 포함된 주석입니다. Lombok은 편집기와 빌드 도구에 자동으로 연결되는 Java 라이브러리로, 반복적인 코드를 줄여주는 유용한 기능을 제공합니다. @ToString를 클래스에 적용하면, Lombok은 해당 클래스에 대한 toString() 메서드를 자동으로 생성합니다. 이 toString() 메서드는 클래스 이름과 각 필드와 그 값들을 포함하는 문자열을 생성합니다. 이는 디버깅에 매우 유용할 수 있습니다. 객체의 상태를 쉽게 출력할 수 있습니다. 예시 Certainly! Here’s an example t..

@Component - Spring에서 해당 클래스의 인스턴스를 싱글톤 생성 - Spring Context 내에서 전역적으로 사용가능하게 한다 @Component 어노테이션은 Spring에서 해당 클래스의 인스턴스가 필요할 때 Spring이 직접 관리하도록 해줍니다 이렇게 하면 Spring IoC Container는 이 클래스의 라이프사이클을 관리하게 됩니다. 다시 말해, 이 클래스의 인스턴스를 언제 생성하고, 언제 소멸시킬지 등을 결정하게 됩니다. 또한, 이 클래스를 필요로 하는 다른 클래스에게 자동으로 제공할 수 있게 됩니다. 이것은 모듈 간의 의존성 관리(DI (Dependency Injection))를 더욱 편리하게 만들어줍니다. 필요한 객체를 직접 생성하거나 찾는 대신, 필요한 곳에 적절하게 주..

Mock API 작성하는 팁 🐥 카카오테크캠퍼스 - 2단계 2주차 과제를 수행 할 때, 하나하나 데이터를 입력해야 하는 불편함이 있었는데 오늘 강사님이 보여주신 코드를 보니까 깔끔해서 들고 왔다 @GetMapping("/products") public ResponseEntity findAll(@RequestParam(defaultValue = "0") int page) { List responseDTO = new ArrayList(); // 상품 하나씩 집어넣기 responseDTO.add(new ProductRespFindAllDTO( 1, "기본에 슬라이딩 지퍼백 크리스마스/플라워에디션 에디션 외 주방용품 특가전", "", "/images/1.jpg", 1000 )); responseDTO.add(n..

Lab - Decision Trees Import the Following Libraries: numpy (as np) pandas DecisionTreeClassifier from sklearn.tree import piplite await piplite.install(['pandas']) await piplite.install(['matplotlib']) await piplite.install(['numpy']) await piplite.install(['scikit-learn']) import numpy as np import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier import sklearn.tree as tree from pyo..

Decision Tree - 데이터 분류 기준을 학습하고, 트리 구조로 값을 예측한다 - 정보 이득이 높은 방향으로 데이터를 분할한다 의사결정 트리는 데이터를 분류하거나 값(레이블)을 예측하는데 사용하는 트리 구조 알고리즘이다 이 알고리즘은 각 노드에서 특정 속성에 대한 판단을 내리고 그 결과에 따라 데이터를 분할하는 방식으로 동작합니다. 왜 Machine Learning인가? 데이터의 특징을 기반으로 결정을 내리며, 이 결정 규칙을 학습 데이터로부터 자동으로 학습하기 때문입니다. 의사결정 트리의 순서는 각 속성의 중요도에 따라 자동으로 결정되며, 이 중요도는 데이터로부터 학습하는 과정을 통해 결정됩니다. 주요 요점 트리를 구성하는데 있어 어떤 속성이 데이터를 분할하는지가 핵심이다. 이를 결정하기 위해 ..

- AI의 통계적인 부분을 담당 - 목적 : 학습을 통해 목표에 최대한 근사한 값을 찾아낸다 학습 시킨다의 의미 주어진 데이터를 학습 시켜서 가장 합리적인 모델(직선, 방정식 등)을 찾아내는 것입니다 지도 학습(Supervised Learning) Regression(회귀) 모델 Linear Regression : 종속 변수와 독립 변수 간의 선형 관계 Single Linear Regression Multiple Linear Regression Non-Linear Regression : 종속 변수와 독립 변수 간의 비선형 관계 Classification Decision Tree KNN(K-Nearset Neighbors) Logistic Regression Support Vector Machine 비지도..