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모노산달로스의 행보
[Flutter] .env를 통해 API Key 안전하게 사용(AndroidManifest.xml에서의 사용 포함 / 환경변수 설정)
Flutter - API key 값 숨기기 개발을 진행하면서 소셜 로그인 혹은 지도와 같은 외부 API를 사용하고는 합니다. 이때 API Key값을 발급받아 사용하는데, Github와 같은 공간에 노출되지 않도록 보호해야 합니다. dotenv package를 사용해 Key값을 안전하게 보호하면서 사용하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 특히나 고생했던 AndroidManifest.xml 파일에서.env에 저장된 키 값을 가져오는 방법에 대한 설명이 담겨있으니 참고하시길 바랍니다.API Key값을 보호해야 하는 이유 API key는 보안에 매우 취약합니다. Client(API key를 발급받는 사람)이 주의하지 않으면 다른 누군가가 API key를 훔쳐 악용할 가능성이 있습니다. 일반적으로 협업 시 깃허브에..
[Machine Learning] 다항식 선형 회귀(Multiple Linear Regression)
MachineLearning - 다항식 선형 회귀머신러닝은 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 자동으로 예측하거나 결정을 내리는 기술입니다. 다양한 산업에서 효율성을 극대화하고 혁신을 촉진하기 때문에 머신러닝은 현재 주목받는 기술입니다. 이러한 상황에서 미래 기술 발전의 핵심 역량을 갖추기 위해서 머신러닝의 공부는 필수적입니다.다항식 선형 회귀 모델 (Polynomial Linear Regression Model) 다항식 선형 회귀 모델이란 다중 선형 회귀와 비슷한 면이 있습니다. 여러 개 변수의 영향을 받는 식의 형태를 가집니다. 하지만 같은 변수의 다른 거듭제곱으로 식이 표현된다는 것이 큰 특징입니다. 주로 질병의 확산이나 대출 이자와 같이 비 선형적으로 증가하는 데이터 셋을 분석하는 경우에 사용합니..
[Algorithm] 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm), 분할 배낭 문제(Fractional Knapsack Problem)
Algorithm - 그리디 알고리즘알고리즘은 컴퓨터 과학의 핵심 요소이다. 검색 알고리즘 덕분에 데이터의 바다에서 원하는 것을 추출할 수 있다. 정렬 알고리즘은 난잡한 데이터들을 잘 정리하여 가공할 수 있도록 만들어준다. 그래프 알고리즘은 효율적인 연결 경로를 찾는데에 필수적이다. 알고리즘 지식은 프로그래밍과 시스템 설계에서 복잡한 문제를 해결하는데 필수적이다.그리디 알고리즘(Greedy Algorithm) 정의그리디 알고리즘은 항상 명확하고 즉각적인 이익이 되는 것을 선택하는 알고리즘입니다. 매 순간에 가장 이익이 되는 것을 선택하는 최적화 문제에서 사용합니다. 빠르게 구현이 가능하고 간단하게 작동하는 장점이 있습니다. 다른 말로 탐욕 알고리즘이라고도 부릅니다. 그리디 알고리즘을 구현하는 단계는 매..
[Algorithm] 에라토스테네스의 체(Sieve Of Eratosthenes)
Algorithm - 에라토스테네스의 체 알고리즘은 컴퓨터 과학의 핵심 요소이다. 검색 알고리즘 덕분에 데이터의 바다에서 원하는 것을 추출할 수 있다. 정렬 알고리즘은 난잡한 데이터들을 잘 정리하여 가공할 수 있도록 만들어준다. 그래프 알고리즘은 효율적인 연결 경로를 찾는데에 필수적이다. 알고리즘 지식은 프로그래밍과 시스템 설계에서 복잡한 문제를 해결하는데 필수적이다.소수(Prime number)란 무엇인가? 소수란 1과 자기 자신으로 밖에 나누어 떨어지지 않는 수를 의미합니다. 만약 1과 자기 자신이 아닌 수로 소수를 나눈다면 0이 아닌 나머지를 얻게 됩니다. 요소가 둘 보다 많은 수는 합성수(Composite number)라고 표현합니다. 생각나는 소수가 있으신가요? 2, 3, 5, 7, 11 .....
[Machine Learning] 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)
MachineLearning - 다중 선형 회귀머신러닝은 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 자동으로 예측하거나 결정을 내리는 기술입니다. 다양한 산업에서 효율성을 극대화하고 혁신을 촉진하기 때문에 머신러닝은 현재 주목받는 기술입니다. 이러한 상황에서 미래 기술 발전의 핵심 역량을 갖추기 위해서 머신러닝의 공부는 필수적입니다.다중 선형 회귀 모델 (Multiple Linear Regression Model) 우리는 앞서 단순 선형 회귀 모델에 대해서 살펴보았습니다. 하나의 독립 변수와 하나의 종속 변수 사이의 관계를 나타내는 모델이었습니다. 같은 회귀 모델이지만, 다중 선형 회귀 모델은 여러 개의 독립 변수에 영향을 받는다는 것이 차이점입니다. 따라서 단순 선형 회귀 모델과는 다른 학습 방법이 필요합니다..
[Statistics] P값(P-value)란 무엇인가? (유의 수준, 신뢰 구간, 귀무가설)
Statistics - P-value"통계학은 과학의 문법이다" 칼 피어슨은 이런 말을 했습니다. 과학의 기본 도구로써 통계는 매우 유용하게 사용됩니다. 데이터의 중요성이 높아진 지금 통계학의 중요성은 더욱 커져가고 있습니다. 특히나 복잡한 데이터를 이해하고 해석하여 정확한 결론을 도출하는 능력을 갖추기 위해서 꼭 필요한 학문입니다.동전 던지기 동전 던지기를 한다고 가정해 봅시다. 여기서 이해를 쉽게 하기 위하여 동전 던지기의 확률이 독립적이지 않다고 가정해 보겠습니다. 동전이 조작되어 있지 않다면, 결과로 나오는 앞면과 뒷면은 모두 0.5의 확률을 가집니다. 그렇다면 실제로 동전을 다섯 번 던진 결과를 아래에 표로 정리해 보겠습니다. 횟수결과확률1뒷면0.52뒷면0.253뒷면0.124뒷면0.065뒷면0...
[Machine Learning] 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression)
MachineLearning - 단순 선형 회귀머신러닝은 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 자동으로 예측하거나 결정을 내리는 기술입니다. 다양한 산업에서 효율성을 극대화하고 혁신을 촉진하기 때문에 머신러닝은 현재 주목받는 기술입니다. 이러한 상황에서 미래 기술 발전의 핵심 역량을 갖추기 위해서 머신러닝의 공부는 필수적입니다.단순 선형 회귀 모델 (Simple Linear Regression Model) 회귀 모델이란 무엇일까요? 하나 혹은 그 이상의 독립 변수와 하나의 종속 변수 사이의 관계를 표현하는 함수입니다. 해당 모델은 연속되는 실수를 예측하는 것이 목표입니다. 급여 혹은 온도나 연속되는 숫자값이 그 예시입니다. 단순 선형 회귀 모델은 하나의 독립 변수와 하나의 종속 변수 사이의 관계를 의미합..
[Machine Learning] 데이터 전처리 과정, 데이터 셋 분리하기, 특성 스케일링(Data Preprocessing)
MachineLearning - 데이터 전처리머신러닝은 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 자동으로 예측하거나 결정을 내리는 기술입니다. 다양한 산업에서 효율성을 극대화하고 혁신을 촉진하기 때문에 머신러닝은 현재 주목받는 기술입니다. 이러한 상황에서 미래 기술 발전의 핵심 역량을 갖추기 위해서 머신러닝의 공부는 필수적입니다.데이터 전처리데이터 전처리란? 머신러닝에 사용 할 데이터를 가공하고 필터링하고 인코딩하는 것입니다. 데이터 전처리는 누락된 데이터와 같은 데이터 문제를 제거하기 위해서 이루어집니다. 데이터 기반 알고리즘에서 데이터의 품질이 그 결과를 결정합니다. 즉, 데이터 전처리를 통해서 좋은 품질의 데이터를 만들어야만 좋은 학습 결과를 얻어낼 수 있다는 이야기입니다. 지금부터 데이터 전처리 과정에 ..