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10장 모델 설계10.1 모델의 정의 딥러닝의 모델을 설정하고 구동하는 부분은 모두 model이라는 함수를 선언하며 시작 model = Sequential() : 딥러닝의 구조를 짜고 층을 설정 model.compile() : 모델을 컴퓨터가 알아들을 수 있게끔 컴파일 model.fit() : 모델을 실제로 수행하는 부분 10.2 입력층, 은닉층, 출력층 model = Sequential()model.add(Dense(30, input_dim=10, activation='relu')) #은닉층model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) #출력층model.add() 함수를 통해 새로운 층 형성맨 마지막 층은 '출력층', 나머지는 '은닉층'Dense() 함수의 첫 번째 인자는 ..

TMDB 5000 데이터 세트를 이용하여 사용자가 좋아하는 영화와 비슷한 콘텐츠를 가진 영화를 추천영화 장르 속성을 기반으로 하여 장르 칼럼 값의 유사도를 비교한 뒤 높은 평점을 가지는 영화를 추천하는 방식으로 필터링 수행1. 데이터 로딩 및 가공데이터는 4803개의 레코드와 20개의 피처로 구성 주요 피처(id, title, genres, vote_avarage, vote_count, popularity, keywords, overview)만 추출해 DataFrame 생성import pandas as pdimport numpy as npimport warnings; warnings.filterwarnings('ignore')movies = pd.read_csv('./tmdb-5000-movie-data..

1. CREATEINSERT 문 : 데이터(row) 추가INSERT INTO table_name (column1, column2,..)VALUES (value1, value2,..); 2. READSELECT 문 : 데이터가 추가된 것을 확인 - 자주 사용됨SELECT [ALL | DISTINCT | DISTINCTROW ] --3개 중 하나 입력 [HIGH_PRIORITY] [STRAIGHT_JOIN] [SQL_SMALL_RESULT] [SQL_BIG_RESULT] [SQL_BUFFER_RESULT] [SQL_NO_CACHE] [SQL_CALC_FOUND_ROWS] select_expr [, select_expr] ... [into_option] [FROM t..

MySQL 은 관계형 데이터 베이스, 관계형 데이터 베이스를 이용하면 데이터를 표 형태로 정리 정돈할 수 있고 정렬, 검색과 같은 작업을 빠르고 편리하고 안전하게 할 수 있음MySQL 은 무료, 오픈소스 데이터 베이스 시스템MySQL은 web과 함께 폭발적으로 성장1. 데이터 베이스의 목적MySQL과 같은 관계형 데이터베이스의 중요한 특징은 데이터를 표의 형태로 표현해 주고 스프레드 시트와 기능이 거의 비슷함데이터 베이스와 스프레드 시트의 큰 차이점은 스프레드 시트는 클릭을 통해 데이터를 조작하고 데이터베이스는 코딩, SQL 이라고 하는 컴퓨터 언어를 통해 제어할 수 있다는 점데이터 베이스를 구축하면 데이터베이스에 저장된 데이터를 web, 앱을 통해 사람들에게 공유하거나 인공지능을 통해 데이터 분석을 할..