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4강. R 리스트 완전 정복하기 학습목표 이번 강의의 목표는 R 리스트를 완전 정복하는게 목표입니다.ㅋㅋ R에서 리스트는 상당히 특별한 존재입니다. 왜냐하면 다른 여러 객체들을 한꺼번에 다 담을 수 있거든요! 리스트 만들기 벡터 vs. 리스트 리스트 인덱싱 재귀 리스트 리스트에 함수 적용하기 lapply()와 sapply() 어느 언어나 마찬가지입니다. 처음에 잘 이해하고, 반복해서 사용해야합니다. 강의 영상 및 강의안 아래 쪽에 강의안 첨부합니다. 다운받으시고 강의 들어주세요. 그럼 R공부를 슬기롭게! 같이 공부해보시쥬! 2021. 10. 9.

R tidyverse 마스터 클래스 - 1강. dplyr 패키지 기초동사 학습하기 드디어 기초 R 강의에서 벗어나서 좀 더 중급 레벨 R 강의를 하게 되었습니다! 오예~! 데이터 분석 실무에서 사용되는 tidyverse 패키지를 기초부터 차근차근 완벽하게 마스터 해봅시다! 학습목표 dplyr 패키지의 기본동사들을 학습합니다. dplyr 패키지는 데이터를 이리저리 만지는데 아주 유용한 함수들이 많고, 그만큼 방대한 패키지 입니다. 따라서 1강에서 기초를 잡고, 2강에서 고급 기술들을 알아보도록 하겠습니다. 1강 꼭 복습잘하시고 오세용! 안그럼 나중에 후회막심~!ㅋㅋㅋ 이번 강의에서 알고 넘어가야하는 개념들은 다음과 같습니다. 행에 관한 함수들을 학습합니다. distinct() filter() arrange() 열에 관한 함수들을 학습합니다. select() mutate() relocat.. 2021. 10. 7.

3강. R 행렬 그까이꺼~~ 학습목표 2강을 잘 수강하셨다면, 이제 벡터와 좀 친해졌지 않나요? 저만 그렇게 느끼는 건가요?ㅋㅋ 벡터와 친해지셨다면 이번에는 벡터의 형제 격인 행렬에 대하여 알아볼 예정입니다. 이번 강의에서는 다음과 같은 내용을 학습해 보도록 하겠습니다. 행렬 선언하기 행렬 인덱싱과 행렬 필터링 행렬과 사진과의 관계 행렬의 연산 행렬의 확장 - 배열에 대하여 듣기만 해도 재미있어 보이지 않습니까?ㅋㅋㅋㅋ 실제로 들으시면 더 재미있습니다. 개인적으로 가르칠 때도 재미있는 좋아하는 강의 중 하나입니다. 강의 들으시면서 느끼실거예요. 아하, 앞에서 배운 개념들이 이렇게 쌓여가는구나~! 강의 영상 아래 쪽에 강의안 첨부합니다. 다운받으시고 강의 들어주세요. 그럼 R공부를 슬기롭게! 같이 공부해보시쥬! R 책 추천 R 공부를.. 2021. 10. 6.

2강. R 벡터와 친해지기 학습목표 1강은 잘 들으셨나요? 지나치기 쉬운 내용들이지만, 꼭 알고 있어야하는 지식들 맞죠? :) 이번 강의 부터는 본격적으로 R 프로그래밍 공부를 해볼 예정입니다. 특히 가장 기초 개념인 벡터의 개념에 대하여 알아볼 거예요. 이번 강의에서 우리가 배울 내용은 다음과 같습니다. 벡터의 선언방법 벡터의 인덱싱 개념 논리 연산자와 조건문을 사용한 벡터 필터링 which() 함수 사용법 NA와 NULL의 차이에 대하여 벡터의 개념을 꽉 잡고 있으면, 앞으로의 강의들이 쉬워질 거예요. 처음 배울때 잘 배워야 한다는 거 아시죠? 처음 배운게 끝까지 갑니다. 강의 영상 아래 쪽에 강의안 첨부합니다. 다운받으시고 강의 들어주세요. 그럼 R공부를 슬기롭게! 같이 공부해보시쥬! R 책 추천 R 공부를 이제 막 시작하시.. 2021. 10. 6.

1강. R과 RStudio 첫 걸음마 떼기 학습목표 첫 시간에는 앞으로 친해진 R을 본격적으로 공부하기에 앞서 R이 개발된 이유, 왜 R을 배워야 할까에 대하여 알아보는 시간을 가져봅니다. 이번 강의에서 배워볼 내용은 다음과 같습니다. R의 장점 R 코드 실행방법 기본 연산자 R 함수 시스템 - namespace의 개념 R 코드 벡터화 개념 Recycling 의 개념 R 프로젝트 폴더 만드는 방법과 시작 설정 방법 이번 강의의 내용들은 사실 처음 배우는 분들께서 쉽게 지나치고 넘어가지만, 모르면 너무나 불편한 내용들을 모아서 강의 했습니다. 안다고 넘어가지 마시고, 꼭 들어주세요. 나중에 결국 슬통 슬랙으로 오셔서 이 부분 질문하시는 분들 너무 많아요.. 강의 영상 아래 쪽에 강의안 첨부합니다. 다운 받으시고, 강의 들어주세요! 그럼 즐공! R .. 2021. 10. 6.

5강. 딥러닝 신경망의 구조 - 순전파 (Forward propagation) 이해하기 이제 처음으로 딥러닝의 밑바닥을 이루는 인공 신경망의 구조를 이해하는 시간이다. 앞으로 우리가 다룰 수많은 신경망 모델의 기반을 이루는 내용이므로, 정말 많은 시간을 투자해서 이해해두기 바란다. 투자한 시간에 비례하여, 추후에 복잡한 모델을 학습하는 시간을 단축시켜 줄 것이라 장담한다. 딥러닝의 시작점인 신경망(Neural network)을 공부하기 위해서, 앞으로 우리가 다룰 모델 중 가장 간단하면서, 딥러닝에서 어떤 일이 벌어지고 있는지 상상이 가능한 신경망을 먼저 학습하기로 하자. 우리가 오늘 예로 생각할 신경망은 다음과 같다. 위의 그림과 같은 신경망을 2단 신경망이라고 부른다. 일반적으로 단수를 셀 때 제일 처음 입력하는 층은 단수에 포함하지 않는 것에 주의하자. 각 녹색, 회색, 그리고 빨간색.. 2021. 10. 4.

4강. 객체지향 프로그래밍 첫걸음 - R6와 텐서 torch의 코드를 살펴보면 우리가 늘상 사용하던 R의 패키지들과는 어딘가 다른점이 있다고 느껴질 것이다. 이것의 근본적인 이유는 바로 torch 패키지가 객체지향언어 (Object Oriented Programming; OOP)를 할 수 있도록 해주는 R6 패키지를 기반으로 하고있기 때문이다. 좀 더 직접적으로 말하면, torch의 텐서와 신경망들이 R6 패키지의 클래스들로 정의되어 있기 때문에, 일반적인 R 패키지들보다 $을 통한 함수(OOP에서는 method 라고 부른다.) 접근이 가능하다. 어떤 이야기인지 한번 좀 더 깊게 들어가보자. 시작하기 여느 패키지와 다를바가 없다. R6 패키지를 설치하도록 하자. # install.packages("R6") library(R6) 클래스(Class)와 멤버.. 2021. 10. 4.

3강. 텐서 이동시키기 - CPU tensor vs. GPU tensor 딥러닝(deep learning)에서는 네트워크의 구조가 조금만 복잡해져도, 필요한 계산량이 엄청나게 늘어나기 때문에 GPU는 사실 필수적이다. torch 패키지에서는 텐서를 다룰때에 현재 다루는 텐서가 어디에 저장되어있는가에 대한 일종의 태그를 달아놓는다. 다음의 코드를 살펴보자. a 2021. 10. 4.

2강. 텐서 (tensor) 들의 연산 배우기 지난 챕터에서 우리는 텐서가 행렬의 연산에 적용되는 %*%과 호환이 되지 않는 다는 것을 알게되었다. 이번 챕터에서는 텐서들의 연산에 대하여 알아보도록 하자. 토치 (torch) 불러오기 및 준비물 준비 토치 (torch) 를 불러오고, 이번 챕터에 사용될 텐서 A, B, 그리고 C를 준비하자. 지난 챕터에서 배운 난수를 이용한 텐서도 만들 예정이니 난수를 고정한다. library(torch) # 난수 생성 시드 고정 torch_manual_seed(2021) A 2021. 10. 4.

1강. 딥러닝 첫걸음, 텐서 (tensor) 만들기 torch와의 첫만남 torch패키지를 설치했으니, 한번 만나봐야한다. 다음의 명령어를 통하여 torch를 불러보자. library(torch) 텐서 (tensor) 만들기 텐서가 무엇이냐! 무언가 대단한 것처럼 보이나, 결국 우리가 R을 배웠을때 사용했던 matrix의 개념을 확장시킨 것이라고 생각하면 된다. 결국 다차원 행렬, 혹은 Array인 것이다. 우리가 많이 쓰는 행렬도 Array에 속하지만, 보통 Array라는 용어는 3차원 이상의 행렬을 암시한다. 이름부터 멋있는 딥러닝인데 다른 용어들이 Array같이 다른 패키지에서 사용되는 것들이랑 동일하면 격이 떨어지므로, 텐서 (tensor) 라고 붙였다. 토치 설명서에 따르면 텐서는 R의 Array와 비슷하나, GPU 계산에도 쓸 수 있다고 나와있.. 2021. 10. 4.

들어가며. torch 패키지 설치하기 딥러닝 공략.zip을 시작하며 한동안 미뤄뒀던 딥러닝 공략집 with R 시리즈를 다시 연재할 생각이다. 슬기로운 통계생활 스터디가 활발하게 진행되고 있고, 이제 torch 역시도 조금 안정된 모습이라서 딥러닝 구현을 하는데 머리가 아프다거나 생명이 단축되는 일이 줄어들었을 것이라고 생각하는 마음에서이다. 이제까지 R에서의 딥러닝은 Python의 라이브러리들을 reticulate 패키지를 이용하여 빌려온 형태였지만, torch for R 패키지는 C 라이브러리를 Torch를 기반으로 R을 wrapper 언어로서 사용하여 패키지를 만들었다. 즉, Torch + Python = PyTorch, Torch + R = RTorch가 되는 셈이다. torch 설치하기 설치 역시 간단한다. 여느 R패키지와 같이 i.. 2021. 10. 4.

1강. 마크다운 기초와 사륜안 패키지 시작하기 R로 PPT 만들기 완전 정복! What up 슬통갱~! 잘 지내셨나요~~!! 이번 시리즈는 R로 만드는 PPT 완전 정복하기 시리즈 입니다. R 프로그래밍 언어의 장점은 바로 프로그래밍과 문서화 작업이 아주 매끄럽게 이어진다는 것입니다. 데이터를 분석한 결과를 바로 레포트로 전송해주는 과정이 너무 편리하게 되어있죠. 이렇게 분석과 레포트의 연결을 빠르게 할 수 있는 도구를 잘 다룬다는 것은 데이터 분석가에겐 너무 좋은 "무기"가 됩니다. 하지만 많은 R 사용자분들이 이 기능을 사용하지 못하시고 있습니다. 왜냐구요? 그 이유는 간단합니다.ㅎㅎ :) 시중에 책이 많이 나와있지 않기 때문입니다. 슬기로운 통계생활에서 요부분을 좀 채워넣고 싶어서 다음과 같이 사륜안 패키지로 PPT만들기 정복하기 강의를 만들었.. 2021. 9. 30.

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