SVM 개요SVM은 전통적인 분류 알고리즘 중 가장 성능이 좋은 알고리즘으로, 딥러닝이 자주 쓰이는 요즘도 종종 사용된다고 한다. SVM의 기본적인 아이디어는 데이터를 분류하는 기준선을 찾는 것이다.예를 들어 고양이 사진과 개 사진을 분류하는 경우를 생각해보자.고양이 사진을 나타내는 점들과 개 사진을 나타내는 점들이 위 그림과 같이 분포되어 있을 때, 이 두 그룹을 나누는 선을 찾아야 한다.그리고 새로운 데이터가 주어졌을 때는 그 데이터의 위치가 구분선 기준으로 어느쪽에 있는지 확인해서 분류하게 된다. 그런데 데이터를 구분하는 선은 위 그림과 같이 다양하게 존재한다.이 중에서 '가장 좋은 선'은 어떤 선일까? 가장 좋은 선을 정하는 기준을 생각할 때 떠올리기 좋은 아이디어는 선형회귀와 비슷하게 ..
이번 글부터는 객체지향의 주요 개념을 소프트웨어 개발 방법의 관점에서 살펴보려고 한다. 먼저 객체지향이 등장한 배경은 SW의 모듈화를 위해서였다.모듈은 소프트웨어를 설계할 때 '독립적인 기능을 수행하는 개발단위'를 말한다.기능이 독립적이라는 뜻은 이 기능이 다른 모듈의 변화에 영향을 주지도, 받지도 않는다는 것을 말한다. HW에서의 모듈화를 생각해보자.컴퓨터를 조립할 때, CPU, RAM, SSD, 그래픽카드, 네트워크카드, 파워, 팬, 마더보드 등의 부품이 필요하다.그런데 이 각각의 부품들은 모두 서로 다른 제조사에서 만든다.하지만 이 부품들을 잘 모아서 조립하면 하나의 온전한 컴퓨터로서 기능한다.다른 부품을 그대로 두고 RAM 만 바꾸거나, 그래픽카드만 바꾸거나 해도 다른 하드웨어의 동작에는 전혀 영..
AgileSoftware Process글에서 Agile을 Plan-Driven 방식과 비교하며 사용자의 요구사항 변경에 민첩하게 반응하는 개발 방법론이라고 정리했었다.이번 글에서는 이 애자일 방법론에 대해 더 자세히 정리해본다. 애자일 개발 방법론이 등장한 배경은 기존 개발 방법론에서 발생하는 오버헤드에 대한 부담이었다.예를 들어 waterfall 방식은 각 단계가 끝날 때마다 document가 나오는 것이 장점이었지만, 고객의 요구사항이 빠르게 바뀌는 상황에서 매번 바뀌는 요구사항에 맞춰 문서화를 하고나서 개발하는 것은 오버헤드가 존재한다. 그래서 애자일은 요구사항이 변화할 때 부가적인 작업 없이 빠르게 대응해서 software delivery time을 줄이는 것을 목표로 한다. 과거의 plan-ba..
sklearn 라이브러리에는 다양한 데이터 셋이 존재한다.그 중에서 Iris (붓꽃) 데이터 셋을 사용해 붓꽃의 종류를 구분하는 모델을 KNN으로 만들어보자. 먼저 붗꽃 데이터를 가져온다.붓꽃 데이터는 이렇게 4개의 실수로 구성된 리스트의 나열이다. 4개의 실수는 각각 꽃받침과 꽃잎의 크기를 나타낸다.iris 데이터는 data 부분과 target 부분이 있다. target 부분에는 data 영역에 있는 붓꽃이 어떤 class 의 붗꽃인지를 나타내는 정보가 같은 인덱스에 맞춰 들어가있다.이제 이 데이터를 사용하여 새로운 붓꽃의 꽃받침과 꽃잎 길이가 주어졌을 때 이 붓꽃의 class 가 어디에 속하는지 분류해보자. kNN 알고리즘으로 분류 모델을 만들기에 앞서 성능을 테스트할 테스트 데이터를 분리..
RUP(Rational Unified Process) (⭐️⭐️⭐️)RUP는 Rational 라는 회사에서 만든 소프트웨어 개발 프로세스를 말한다.보통 3번째 글에서 정리한 소프트웨어 모델들을 조합하여 소프트웨어를 개발하는데, 각자 자신들만의 개발 방법론을 쓴다고 해도 그 3가지를 조합해서 사용하는 것은 비슷하기 때문에 RUP 만 살펴봐도 다른 개발 방법론을 이해하는데는 충분하다. RUP에서는 크게 3가지 perspective를 가지고 process 를 설명한다. dynamic perspectivedynamic perspective 에서는 RUP 의 소프트웨어 개발 단계(Phase)를 크게 4개로 나눈다.각 단계는 그 안에서 반복될 수 있으며, 전체 프로세스도 계속해서 반복되는 것을 나타낸다. 각각의 P..
모든 소프트웨어 개발 방법론에는 공통적으로 Specification - Design and Implementation - Testing - Maintenance 의 5단계가 들어간다.Waterfall은 각 단계가 1번씩만 등장하며 하나의 단계가 끝나야만 다음 단계로 넘어갈 수 있었고, Incremental Development 는 이 단게가 반복되었다.이제 각각의 자세한 단계를 정리해보자. Software Specification흔히 '스펙' 이라고 부르는 specification 은 이름 그대로 소프트웨어 개발에 있어 필요한 사항을 명시하는 과정이다.이때 스펙에 명시하는 사항에는 크게 소프트웨어에서 필요로 하는 기능과 시스템 기능과 개발 단계에서 나타나는 제약 조건이 있다.제약 조건에는 소프트웨어가 동..
지난 글까지 지도학습으로 만들 수 있는 모델 중 선형회귀 모델에 대해서 정리하였다.이번 글부터는 지도학습으로 만들 수 있는 분류 모델 중 KNN 이라는 모델에 대해 정리해본다. KNN내가 사용하던 핸드폰을 중고로 판매한다고 생각해보자.그러면 휴대폰 사양도 올리고, 사진도 올리고, 가격도 올릴 것이다.이때 중고폰의 가격을 정할 때는 '시세'를 참고해서 정한다.'시세'라고 하면 나와 같은 기종, 사양, 상태의 핸드폰이 최근 얼마에 거래되고 있는지를 보는 것이다. 기계학습에서는 '사양, 기종, 상태'와 같은 시세 평가 기준 역할을 하는 것을 가리켜 '피처' 라고 부른다.현재 데이터의 피처를 알고, 이 피처와 비슷한 피처들을 찾아 그 피처들의 가격과 비슷하게 가격을 매기는 것과 같다. KNN 알고리즘을 사용한 ..
지난 글에서 소프트웨어 공학의 중요성을 정리하면서 소프트웨어 개발 프로세스에 대한 내용을 가볍게 정리했다.각각의 소프트웨어 개발 방법론마다 디테일한 부분의 차이는 있을지 몰라도, 요구사항 분석, 소프트웨어 설계, 구현, 테스트, 유지보수라는 5가지 단계는 모든 개발 방법에서 공통적으로 수행되는 단계이다. 이번 글에서는 이 각각의 단계를 구체적으로 알아보기에 앞서소프트웨어 개발 방법론마다 어떤 형태의 Software Process 를 가지고 있는지 하나씩 정리해본다. Software Process소프트웨어 프로세스는 소프트웨어를 개발하는데 필요한 activity들의 구조화된 집합을 말한다.소프트웨어 프로세스의 종류는 다양하지만 모든 프로세스에는 공통적으로 스펙 분석, 설계및 구현, 테스트, 유지보수 단계가..
경사하강법의 확장지난 글에서 본 예제는 입력도 1차원이고 출력도 1차원인 간단한 예제였다.그래서 그래프를 그려볼 때도 2차원 좌표평면에 점을 찍고, 해당 점들을 잘 나타내는 직선을 그었다. 하지만 실제로 주어지는 데이터는 이보다 고차원의 데이터가 많이 들어온다.이제 경사하강법을 고차원 데이터에서 어떻게 활용할 수 있을지 확장해보자. 기존에 살펴본 경사하강법의 W, b 값 수정 공식은 위와 같았다.선형회귀에서는 W, b 값 2개만 결정하면 되기 때문에 이를 다음과 같이 행렬로 표현할 수 있다. 위 식에서는 learing rate 를 W, b 에서 서로 다르게 잡았지만, 위 행렬식에서는 같은 learning rate 를 가진다고 가정하였다.이때 learing rate 오른쪽에 곱해진 행렬을 보면 Los..
소프트웨어소프트웨어라고 하면 제일 먼저 생각나는 것은 소스 코드일 것이다.하지만 소프트웨어는 바이너리 코드 외에도 다양한 요소를 포함하고 있다.소프트웨어는 다음 요소를 포함한다. - computer program바이너리 코드 자체 - configuration files.env 파일에 따라 동작이 달라지는 스프링 앱, 프로그램의 설정 값 등 - system documentation소프트웨어를 개발하는 과정에서 나오는 결과물들요구사항 분석 후 나온 스펙 문서, 설계하면서 나온 디자인 문서, 구현, 테스팅 관련 문서들(테스트를 어떻게 할 지 세운 계획, 테스트 케이스에 대한 문서, 버그 수정 리포트 등)이처럼 소프트웨어를 개발할 때는 소스코드 뿐만 아니라 다양한 문서들도 함께 나오며, 이것들도 소프트웨어에 포..
