The Ohgorithm

아마 입력기(키보드 언어/IME)가 바뀌어서 그래요.。(일본어 마침표)가 찍히는 건 일본어 IME로 바뀐 상태,¿(거꾸로 물음표)는 스페인어/라틴계 키보드로 바뀌었을 때 자주 나옵니다.아래대로 한 번에 점검/복구해 보세요.1) 가장 빠른 복구: 입력 언어 되돌리기Windows: Win + Space (또는 Alt + Shift) 눌러 한국어(또는 영어) 로 전환macOS: Control + Space 로 Korean/ABC 로 전환전환 후 바로 .를 찍었을 때 .로 나오면 정상 복구입니다.2) 원인 입력기 제거(재발 방지)Windows설정 → 시간 및 언어 → 언어 및 지역기본 설정 언어에서 한국어(또는 영어)만 남기고 일본어/스페인어 등 제거macOS시스템 설정 → 키보드 → 텍스트 입력 → 입력 소스..

isnull()과 isna()는 완전히 같은 기능을 하는 함수입니다.✅ 공통점 항목 설명 정의결측값(NaN)을 찾는 함수반환값True / False (결측 여부)적용 대상Pandas의 Series, DataFrame형태df.isnull() ≡ df.isna()즉, 두 함수는 동의어(alias) 로, 내부적으로 같은 코드를 호출합니다.둘 다 “결측값이 있는지 확인”할 때 사용합니다.

아래 표는 가장 많이 쓰이는 단축키만 깔끔히 정리한 핵심 버전이에요👇💻 코드 실행 관련기능단축키셀 실행Shift + Enter셀 실행 + 다음 셀로 이동Alt + Enter셀 실행 + 아래에 새 셀 생성Ctrl + Enter선택된 여러 셀 실행Ctrl + Shift + Enter🧱 셀 추가 / 삭제 / 이동기능단축키아래에 코드 셀 추가Ctrl + M B위에 코드 셀 추가Ctrl + M A셀 삭제Ctrl + M D셀 잘라내기Ctrl + M X셀 복사Ctrl + M C셀 붙여넣기Ctrl + M V셀 위로 이동Ctrl + M K셀 아래로 이동Ctrl + M J📝 셀 편집 / 모드 전환기능단축키코드 셀 → 텍스트(마크다운) 셀 전환Ctrl + M M텍스트 셀 → 코드 셀 전환Ctrl + M Y셀 합치기C..

and 와 & 는 비슷하게 생겼지만 완전히 다른 개념이에요. 헷갈리기 쉬운데, 아래 정리로 한 번에 이해할 수 있습니다👇🔹 1️⃣ and — 논리 연산자 (Logical Operator)파이썬 내장 논리 연산자로, True/False 값을 다룹니다.if, while 등 조건문용입니다.파이썬의 전체 객체를 비교하면서 왼쪽부터 평가합니다. # ✅ and 예시 x = True y = False print(x and y) # False print(x and True) # True # ⚠️ 배열이나 시리즈엔 사용 불가 # 예: # (df['연비'] > 50) and (df['마력'] 오류 메시지 예시: ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. 👉 즉,..

📊 1️⃣ 성능 지표별 기준 지표이름뜻 값이 클수록 해석Accuracy (정확도)전체 중 맞춘 비율✅ 좋음전체 예측 정확도를 평가Precision (정밀도)예측 중 맞춘 비율✅ 좋음“맞다고 한 것 중에 진짜 맞은 비율”Recall (재현율)실제 중 맞춘 비율✅ 좋음“진짜 맞은 것 중에 잘 찾아낸 비율”F1 Score정밀도와 재현율의 조화 평균✅ 좋음Precision, Recall의 균형을 본 지표ROC-AUC모델이 구분을 얼마나 잘 하는지✅ 좋음1에 가까울수록 좋은 분류기Loss (손실)예측이 실제와 얼마나 다른지❌ 나쁨 (작을수록 좋음)오차의 평균값RMSE / MSE회귀모델의 예측 오차 크기❌ 나쁨 (작을수록 좋음)예측값과 실제값의 차이 정도____________________________..

왼쪽(leave_yn = 0)과 오른쪽(leave_yn = 1) 상자를 비교해볼게요 👇둘 다 중앙값은 약 30 근처하지만 0번 그룹(왼쪽) 의 상자가 살짝 위로 치우쳐 있음→ 아래쪽 수염이 길고, 위쪽에는 약간의 이상치가 있음→ 즉, 조금 오른쪽으로 긴 분포(평균이 중앙값보다 높을 가능성)반면 1번 그룹(오른쪽) 은 상자가 비교적 균형 잡혀 있고전체적으로 값이 약간 낮은 쪽에 분포➡️ 그래서 0번 그룹의 평균이 1번보다 약간 더 높을 것 같아요.

🧠 1. 채용 AI의 예시회사에서 AI로 신입사원 이력서를 자동 평가하는 프로그램을 만들었다고 해요.그런데 이 AI는 과거 회사에서 합격했던 사람들의 데이터를 학습했어요.만약 그 회사가 과거에 남성을 더 많이 뽑았다면,AI는 “남성 지원자가 합격 가능성이 높다”고 잘못 학습하게 돼요.결과적으로똑같이 유능한 여성 지원자는 떨어지고,남성 지원자는 더 자주 합격하는불공정한 결과가 나오게 됩니다.➡️ 이것이 “데이터 편향” 때문이에요.AI가 배운 데이터 자체에 이미 인간의 편향이 들어 있었기 때문이죠.📸 2. 얼굴 인식 AI의 예시어떤 얼굴 인식 AI가 백인 남성 얼굴 위주로 학습되었다고 해요.그럼 이 AI는 흑인 여성이나 동양인 얼굴을 잘 구별하지 못할 수 있어요.예를 들어,백인 남성은 정확히 인식하지만흑..

**날씨(weather)**와 **라이더의 숙련도(rider_experience)**에 따라 **배달 시간(delivery_time_min)**이 어떻게 달라지는지를 보여주는 막대그래프입니다.1️⃣ 축 설명x축(weather): 날씨 조건 (rain, fog, snow, clear)y축(delivery_time_min): 평균 배달 시간 (분 단위)2️⃣ 색상(범례) 설명파란색 (medium): 중간 숙련도 라이더주황색 (low): 초보 라이더초록색 (high): 숙련된 라이더3️⃣ 주요 해석**눈(snow)**일 때 배달 시간이 전반적으로 가장 길며, 특히 low(주황색) 라이더의 시간이 가장 길다.→ 눈이 올 때 초보 라이더는 배달 효율이 크게 떨어진다는 의미.**맑은 날(clear)**에는 전체적으..

🧱 1️⃣ matplotlib은 “도구 상자 전체” import matplotlib as plt → 이건 도구 상자 전체를 불러온 거예요.하지만 이 안에는 여러 종류의 하위 도구들이 들어있어요.예를 들어:matplotlib.pyplot : 그래프를 그리는 도구matplotlib.colors : 색상 관련 도구matplotlib.font_manager : 글꼴 관리 도구즉, 전체 패키지를 가져왔지만, 그래프를 그릴 도구(붓) 는 꺼내지 않은 상태예요.그래서 아래처럼 쓰면 오류가 납니다:import matplotlib as plt plt.plot([1, 2, 3]) # ❌ plot()은 없음 🎨 2️⃣ matplotlib.pyplot은 “그래프 그리는 하위 도구” import matplotlib.p..

model = Sequential() model.add(layers.Dense(64, activation="relu")) model.add(layers.Dense(32, activation="relu")) model.add(layers.Dense(2, activation="softmax")) model = Sequential() model.add(layers.Dense(64, activation="relu", input_shape=(X_train.shape[1],))) model.add(layers.Dense(32, activation="relu")) model.add(layers.Dense(2, activation="softmax")) model.summary() # 입력 shape가 명확히 표시됨 ..