두리안의 공부일지

목차011. 사용자 인터페이스 (★★★) 012. UI 표준 및 지침 (★☆☆) 013. UI 설계 도구 (★★☆) 014. UI 요구사항 확인 (★☆☆) 015. 품질 요구사항 (★★★) 016. UI 프로토타입 제작 및 검토 (★☆☆) 017. UI 설계서 작성 (★☆☆) 018. 유용성 평가 (☆☆☆) 019. UI 상세 설계 (★★☆) 020. HCI/UX/감성공학 (★☆☆)011. 사용자 인터페이스 (★★★) 개요) 사용자-시스템 간 상호작용 원활하게 이뤄지도록 도와주는 장치, SW / 최근 추세 - 정보 내용 전달 / 정보 제공, 전달을 위한 물리적 제어에 관한 분야, 콘텐츠 상세적인 표현과 전체적인 구성에 관한 분야, 모든 사용자가 편리하고 간편하게 사용하도록 하는 기능에 관한 분야 UI 특..

목차001. 소프트웨어 생명 주기 002. 스크럼 기법 003. XP 기법 004. 현행 시스템 파악 005. 개발 기술 환경 파악 006. 요구사항 정의 007. 요구사항 분석 008. 요구사항 분석 CASE와 HIPO 009. UML 010. 주요 UML 다이어그램001. 소프트웨어 생명 주기 (★★★) 소프트웨어 공학 : 소프트웨어 위기 극복하기 위한 방안 / 현대적인 프로그래밍 기술 적용 / 개발된 SW의 품질 유지되도록 지속 검증 / 개발 관련 사항, 결과에 대한 명확한 기록 유지 폭포수 모형 : 한 단계가 완전히 끝나야 다음 단계로 넘어(선형 순차적) / 가장 오래되고 폭 넓게 사용 / 성공사례 多 / 각 단계가 끝난 후에는 다음 단계 수행을 위한 결과물 명확히 산출 되어야 함. / 두 개 이..

1. 선형회귀 회귀 : 일반적으로 데이터들을 2차원 공간에 찍은 후, 그 데이터들을 가장 잘 설명하는 직선이나 곡선을 찾는 문제 => 선형 모델을 사용해 회귀 문제를 풀면 선형회귀(linear regression)라고 함. ex) 부모의 키와 자녀 키의 관계 / 면적에 따른 주택 가격 / 공부시간과 학점과의 관계 등 선형 회귀 소개 선형회귀 식은 직선의 방정식으로부터 비롯 됨... 직선의 방정식) f(x) = mx + b => 선형회귀는 입력 데이터를 가장 잘 설명하는 직선의 기울기(m)와 절편(b)을 찾는 문제... 머신러닝에선 기울기(m) → 가중치(weight) / 절편(b) → 바이어스(b) 라고 함. 선형회귀 식) f(x) = wx + b 가중치와 바이어스 값에 따라 여러 개의 직선이 있을 수 ..

01. 머신러닝이란? 머신러닝(machine learning) : 인공지능의 한 분야, 컴퓨터에 학습 기능을 부여하기 위한 연구 분야... 머신러닝이 가능하다면 우리가 명시적으로 프로그램을 작성하지 않아도, 컴퓨터 스스로 데이터에서 학습해 적절한 결정 내릴 수 있음 머신러닝과 전통적인 프로그래밍의 차이점 전통적인 프로그래밍 : 인간이 컴퓨터에게 적절한 문제해결 알고리즘을 만들어 줘야 함. 단점) (강아지와 고양이를 구별하는 문제에서) 인간에겐 쉬운 작업이지만, 알고리즘으로 구성하기에 어려움 머신러닝 : 인식하는 프로그램을 작성하지 않음... 어떤 사진이 강아지인지만 알려주면 되고, 이런 식으로 훈련이 진행되면 스스로 사진에서 강아지 인식 가능(스스로 규칙을 발견하도록 설계) 예시(강아지와 고양이 판별) ..