🚴‍♂️
TIL
  • MAIN
  • : TIL?
  • : WIL
  • : Plan
  • : Retrospective
    • 21Y
      • Wait a moment!
      • 9M 2W
      • 9M1W
      • 8M4W
      • 8M3W
      • 8M2W
      • 8M1W
      • 7M4W
      • 7M3W
      • 7M2W
      • 7M1W
      • 6M5W
      • 1H
    • 새사람 되기 프로젝트
      • 2회차
      • 1회차
  • TIL : ML
    • Paper Analysis
      • BERT
      • Transformer
    • Boostcamp 2st
      • [S]Data Viz
        • (4-3) Seaborn 심화
        • (4-2) Seaborn 기초
        • (4-1) Seaborn 소개
        • (3-4) More Tips
        • (3-3) Facet 사용하기
        • (3-2) Color 사용하기
        • (3-1) Text 사용하기
        • (2-3) Scatter Plot 사용하기
        • (2-2) Line Plot 사용하기
        • (2-1) Bar Plot 사용하기
        • (1-3) Python과 Matplotlib
        • (1-2) 시각화의 요소
        • (1-1) Welcome to Visualization (OT)
      • [P]MRC
        • (2강) Extraction-based MRC
        • (1강) MRC Intro & Python Basics
      • [P]KLUE
        • (5강) BERT 기반 단일 문장 분류 모델 학습
        • (4강) 한국어 BERT 언어 모델 학습
        • [NLP] 문장 내 개체간 관계 추출
        • (3강) BERT 언어모델 소개
        • (2강) 자연어의 전처리
        • (1강) 인공지능과 자연어 처리
      • [U]Stage-CV
      • [U]Stage-NLP
        • 7W Retrospective
        • (10강) Advanced Self-supervised Pre-training Models
        • (09강) Self-supervised Pre-training Models
        • (08강) Transformer (2)
        • (07강) Transformer (1)
        • 6W Retrospective
        • (06강) Beam Search and BLEU score
        • (05강) Sequence to Sequence with Attention
        • (04강) LSTM and GRU
        • (03강) Recurrent Neural Network and Language Modeling
        • (02강) Word Embedding
        • (01강) Intro to NLP, Bag-of-Words
        • [필수 과제 4] Preprocessing for NMT Model
        • [필수 과제 3] Subword-level Language Model
        • [필수 과제2] RNN-based Language Model
        • [선택 과제] BERT Fine-tuning with transformers
        • [필수 과제] Data Preprocessing
      • Mask Wear Image Classification
        • 5W Retrospective
        • Report_Level1_6
        • Performance | Review
        • DAY 11 : HardVoting | MultiLabelClassification
        • DAY 10 : Cutmix
        • DAY 9 : Loss Function
        • DAY 8 : Baseline
        • DAY 7 : Class Imbalance | Stratification
        • DAY 6 : Error Fix
        • DAY 5 : Facenet | Save
        • DAY 4 : VIT | F1_Loss | LrScheduler
        • DAY 3 : DataSet/Lodaer | EfficientNet
        • DAY 2 : Labeling
        • DAY 1 : EDA
        • 2_EDA Analysis
      • [P]Stage-1
        • 4W Retrospective
        • (10강) Experiment Toolkits & Tips
        • (9강) Ensemble
        • (8강) Training & Inference 2
        • (7강) Training & Inference 1
        • (6강) Model 2
        • (5강) Model 1
        • (4강) Data Generation
        • (3강) Dataset
        • (2강) Image Classification & EDA
        • (1강) Competition with AI Stages!
      • [U]Stage-3
        • 3W Retrospective
        • PyTorch
          • (10강) PyTorch Troubleshooting
          • (09강) Hyperparameter Tuning
          • (08강) Multi-GPU 학습
          • (07강) Monitoring tools for PyTorch
          • (06강) 모델 불러오기
          • (05강) Dataset & Dataloader
          • (04강) AutoGrad & Optimizer
          • (03강) PyTorch 프로젝트 구조 이해하기
          • (02강) PyTorch Basics
          • (01강) Introduction to PyTorch
      • [U]Stage-2
        • 2W Retrospective
        • DL Basic
          • (10강) Generative Models 2
          • (09강) Generative Models 1
          • (08강) Sequential Models - Transformer
          • (07강) Sequential Models - RNN
          • (06강) Computer Vision Applications
          • (05강) Modern CNN - 1x1 convolution의 중요성
          • (04강) Convolution은 무엇인가?
          • (03강) Optimization
          • (02강) 뉴럴 네트워크 - MLP (Multi-Layer Perceptron)
          • (01강) 딥러닝 기본 용어 설명 - Historical Review
        • Assignment
          • [필수 과제] Multi-headed Attention Assignment
          • [필수 과제] LSTM Assignment
          • [필수 과제] CNN Assignment
          • [필수 과제] Optimization Assignment
          • [필수 과제] MLP Assignment
      • [U]Stage-1
        • 1W Retrospective
        • AI Math
          • (AI Math 10강) RNN 첫걸음
          • (AI Math 9강) CNN 첫걸음
          • (AI Math 8강) 베이즈 통계학 맛보기
          • (AI Math 7강) 통계학 맛보기
          • (AI Math 6강) 확률론 맛보기
          • (AI Math 5강) 딥러닝 학습방법 이해하기
          • (AI Math 4강) 경사하강법 - 매운맛
          • (AI Math 3강) 경사하강법 - 순한맛
          • (AI Math 2강) 행렬이 뭐예요?
          • (AI Math 1강) 벡터가 뭐예요?
        • Python
          • (Python 7-2강) pandas II
          • (Python 7-1강) pandas I
          • (Python 6강) numpy
          • (Python 5-2강) Python data handling
          • (Python 5-1강) File / Exception / Log Handling
          • (Python 4-2강) Module and Project
          • (Python 4-1강) Python Object Oriented Programming
          • (Python 3-2강) Pythonic code
          • (Python 3-1강) Python Data Structure
          • (Python 2-4강) String and advanced function concept
          • (Python 2-3강) Conditionals and Loops
          • (Python 2-2강) Function and Console I/O
          • (Python 2-1강) Variables
          • (Python 1-3강) 파이썬 코딩 환경
          • (Python 1-2강) 파이썬 개요
          • (Python 1-1강) Basic computer class for newbies
        • Assignment
          • [선택 과제 3] Maximum Likelihood Estimate
          • [선택 과제 2] Backpropagation
          • [선택 과제 1] Gradient Descent
          • [필수 과제 5] Morsecode
          • [필수 과제 4] Baseball
          • [필수 과제 3] Text Processing 2
          • [필수 과제 2] Text Processing 1
          • [필수 과제 1] Basic Math
    • 딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
      • 종합 실습 2 - 캐글 Plant Pathology(나무잎 병 진단) 경연 대회
      • 종합 실습 1 - 120종의 Dog Breed Identification 모델 최적화
      • 사전 훈련 모델의 미세 조정 학습과 다양한 Learning Rate Scheduler의 적용
      • Advanced CNN 모델 파헤치기 - ResNet 상세와 EfficientNet 개요
      • Advanced CNN 모델 파헤치기 - AlexNet, VGGNet, GoogLeNet
      • Albumentation을 이용한 Augmentation기법과 Keras Sequence 활용하기
      • 사전 훈련 CNN 모델의 활용과 Keras Generator 메커니즘 이해
      • 데이터 증강의 이해 - Keras ImageDataGenerator 활용
      • CNN 모델 구현 및 성능 향상 기본 기법 적용하기
    • AI School 1st
    • 현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문
    • 파이썬 딥러닝 파이토치
  • TIL : Python & Math
    • Do It! 장고+부트스트랩: 파이썬 웹개발의 정석
      • Relations - 다대다 관계
      • Relations - 다대일 관계
      • 템플릿 파일 모듈화 하기
      • TDD (Test Driven Development)
      • template tags & 조건문
      • 정적 파일(static files) & 미디어 파일(media files)
      • FBV (Function Based View)와 CBV (Class Based View)
      • Django 입문하기
      • 부트스트랩
      • 프론트엔드 기초다지기 (HTML, CSS, JS)
      • 들어가기 + 환경설정
    • Algorithm
      • Programmers
        • Level1
          • 소수 만들기
          • 숫자 문자열과 영단어
          • 자연수 뒤집어 배열로 만들기
          • 정수 내림차순으로 배치하기
          • 정수 제곱근 판별
          • 제일 작은 수 제거하기
          • 직사각형 별찍기
          • 짝수와 홀수
          • 체육복
          • 최대공약수와 최소공배수
          • 콜라츠 추측
          • 크레인 인형뽑기 게임
          • 키패드 누르기
          • 평균 구하기
          • 폰켓몬
          • 하샤드 수
          • 핸드폰 번호 가리기
          • 행렬의 덧셈
        • Level2
          • 숫자의 표현
          • 순위 검색
          • 수식 최대화
          • 소수 찾기
          • 소수 만들기
          • 삼각 달팽이
          • 문자열 압축
          • 메뉴 리뉴얼
          • 더 맵게
          • 땅따먹기
          • 멀쩡한 사각형
          • 괄호 회전하기
          • 괄호 변환
          • 구명보트
          • 기능 개발
          • 뉴스 클러스터링
          • 다리를 지나는 트럭
          • 다음 큰 숫자
          • 게임 맵 최단거리
          • 거리두기 확인하기
          • 가장 큰 정사각형 찾기
          • H-Index
          • JadenCase 문자열 만들기
          • N개의 최소공배수
          • N진수 게임
          • 가장 큰 수
          • 124 나라의 숫자
          • 2개 이하로 다른 비트
          • [3차] 파일명 정렬
          • [3차] 압축
          • 줄 서는 방법
          • [3차] 방금 그곡
          • 거리두기 확인하기
        • Level3
          • 매칭 점수
          • 외벽 점검
          • 기지국 설치
          • 숫자 게임
          • 110 옮기기
          • 광고 제거
          • 길 찾기 게임
          • 셔틀버스
          • 단속카메라
          • 표 편집
          • N-Queen
          • 징검다리 건너기
          • 최고의 집합
          • 합승 택시 요금
          • 거스름돈
          • 하노이의 탑
          • 멀리 뛰기
          • 모두 0으로 만들기
        • Level4
    • Head First Python
    • 데이터 분석을 위한 SQL
    • 단 두 장의 문서로 데이터 분석과 시각화 뽀개기
    • Linear Algebra(Khan Academy)
    • 인공지능을 위한 선형대수
    • Statistics110
  • TIL : etc
    • [따배런] Kubernetes
    • [따배런] Docker
      • 2. 도커 설치 실습 1 - 학습편(준비물/실습 유형 소개)
      • 1. 컨테이너와 도커의 이해 - 컨테이너를 쓰는이유 / 일반프로그램과 컨테이너프로그램의 차이점
      • 0. 드디어 찾아온 Docker 강의! 왕초보에서 도커 마스터로 - OT
    • CoinTrading
      • [가상 화폐 자동 매매 프로그램] 백테스팅 : 간단한 테스팅
    • Gatsby
      • 01 깃북 포기 선언
  • TIL : Project
    • Mask Wear Image Classification
    • Project. GARIGO
  • 2021 TIL
    • CHANGED
    • JUN
      • 30 Wed
      • 29 Tue
      • 28 Mon
      • 27 Sun
      • 26 Sat
      • 25 Fri
      • 24 Thu
      • 23 Wed
      • 22 Tue
      • 21 Mon
      • 20 Sun
      • 19 Sat
      • 18 Fri
      • 17 Thu
      • 16 Wed
      • 15 Tue
      • 14 Mon
      • 13 Sun
      • 12 Sat
      • 11 Fri
      • 10 Thu
      • 9 Wed
      • 8 Tue
      • 7 Mon
      • 6 Sun
      • 5 Sat
      • 4 Fri
      • 3 Thu
      • 2 Wed
      • 1 Tue
    • MAY
      • 31 Mon
      • 30 Sun
      • 29 Sat
      • 28 Fri
      • 27 Thu
      • 26 Wed
      • 25 Tue
      • 24 Mon
      • 23 Sun
      • 22 Sat
      • 21 Fri
      • 20 Thu
      • 19 Wed
      • 18 Tue
      • 17 Mon
      • 16 Sun
      • 15 Sat
      • 14 Fri
      • 13 Thu
      • 12 Wed
      • 11 Tue
      • 10 Mon
      • 9 Sun
      • 8 Sat
      • 7 Fri
      • 6 Thu
      • 5 Wed
      • 4 Tue
      • 3 Mon
      • 2 Sun
      • 1 Sat
    • APR
      • 30 Fri
      • 29 Thu
      • 28 Wed
      • 27 Tue
      • 26 Mon
      • 25 Sun
      • 24 Sat
      • 23 Fri
      • 22 Thu
      • 21 Wed
      • 20 Tue
      • 19 Mon
      • 18 Sun
      • 17 Sat
      • 16 Fri
      • 15 Thu
      • 14 Wed
      • 13 Tue
      • 12 Mon
      • 11 Sun
      • 10 Sat
      • 9 Fri
      • 8 Thu
      • 7 Wed
      • 6 Tue
      • 5 Mon
      • 4 Sun
      • 3 Sat
      • 2 Fri
      • 1 Thu
    • MAR
      • 31 Wed
      • 30 Tue
      • 29 Mon
      • 28 Sun
      • 27 Sat
      • 26 Fri
      • 25 Thu
      • 24 Wed
      • 23 Tue
      • 22 Mon
      • 21 Sun
      • 20 Sat
      • 19 Fri
      • 18 Thu
      • 17 Wed
      • 16 Tue
      • 15 Mon
      • 14 Sun
      • 13 Sat
      • 12 Fri
      • 11 Thu
      • 10 Wed
      • 9 Tue
      • 8 Mon
      • 7 Sun
      • 6 Sat
      • 5 Fri
      • 4 Thu
      • 3 Wed
      • 2 Tue
      • 1 Mon
    • FEB
      • 28 Sun
      • 27 Sat
      • 26 Fri
      • 25 Thu
      • 24 Wed
      • 23 Tue
      • 22 Mon
      • 21 Sun
      • 20 Sat
      • 19 Fri
      • 18 Thu
      • 17 Wed
      • 16 Tue
      • 15 Mon
      • 14 Sun
      • 13 Sat
      • 12 Fri
      • 11 Thu
      • 10 Wed
      • 9 Tue
      • 8 Mon
      • 7 Sun
      • 6 Sat
      • 5 Fri
      • 4 Thu
      • 3 Wed
      • 2 Tue
      • 1 Mon
    • JAN
      • 31 Sun
      • 30 Sat
      • 29 Fri
      • 28 Thu
      • 27 Wed
      • 26 Tue
      • 25 Mon
      • 24 Sun
      • 23 Sat
      • 22 Fri
      • 21 Thu
      • 20 Wed
      • 19 Tue
      • 18 Mon
      • 17 Sun
      • 16 Sat
      • 15 Fri
      • 14 Thu
      • 13 Wed
      • 12 Tue
      • 11 Mon
      • 10 Sun
      • 9 Sat
      • 8 Fri
      • 7 Thu
      • 6 Wed
      • 5 Tue
      • 4 Mon
      • 3 Sun
      • 2 Sat
      • 1 Fri
  • 2020 TIL
    • DEC
      • 31 Thu
      • 30 Wed
      • 29 Tue
      • 28 Mon
      • 27 Sun
      • 26 Sat
      • 25 Fri
      • 24 Thu
      • 23 Wed
      • 22 Tue
      • 21 Mon
      • 20 Sun
      • 19 Sat
      • 18 Fri
      • 17 Thu
      • 16 Wed
      • 15 Tue
      • 14 Mon
      • 13 Sun
      • 12 Sat
      • 11 Fri
      • 10 Thu
      • 9 Wed
      • 8 Tue
      • 7 Mon
      • 6 Sun
      • 5 Sat
      • 4 Fri
      • 3 Tue
      • 2 Wed
      • 1 Tue
    • NOV
      • 30 Mon
Powered by GitBook
On this page
  • 파이썬 설치
  • VS Code 설치
  • Jupyter Notebook
  • Colab

Was this helpful?

  1. TIL : ML
  2. Boostcamp 2st
  3. [U]Stage-1
  4. Python

(Python 1-3강) 파이썬 코딩 환경

210802

파이썬 설치

설치가 되면 CMD에서 Python으로 실행가능하다.

VS Code 설치

설치가 되면 CMD에서 Code . 으로 실행가능하다

Jupyter Notebook

데이터 분석을 위한 IDE

  • IPython 커널을 기반으로 한 대화형 파이썬 쉘

    • Interactive Python의 줄임말로 웹에서 편하게 파이썬 환경을 구성하고자 하는 프로젝트이다.

  • 일반적인 터미널 쉘 + 웹 기반 데이터 분석 Notebook 제공

    • 확장자는 IPython NoteBook => ipynb

    • Julia + Python + R => Jupyter

Colab

구글의 개발 클라우드 기반의 Jupyter Notebook

  • 구글 드라이브 + GCP + Jupyter 등이 합쳐져서 사용자가 손쉽게 접근

  • 처음에 여러가지 모듈이 설치되어있음

  • 구글 드라이브에서 파일을 업로드 할 수 있음

  • VSCode와 연결가능

  • V100 이상의 GPU를 무료로 쓸 수 있다

Previous(Python 2-1강) VariablesNext(Python 1-2강) 파이썬 개요

Last updated 3 years ago

Was this helpful?