- ÇöÀç À§Ä¡
- home > ÄÄÇ»ÅÍ¡¤ICT¡¤¾îÇÐ > ÄÄÇ»ÅÍ¡¤IT µµ¼ > ÄÄÇ»ÅÍÀÔ¹®/È°¿ë > Python 1Çгâ[¼º¾È´ç]
¸¸Èó·³ »¡·Á µé¾î°¡´Â ºñÁÖ¾óÇÑ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ÀÔ¹®¼ 1Çг⠽ø®Áî!
¿°¼Ò ¹Ú»ç´Ô, ´Ù¼Ø ¾ç°ú ÇÔ²²¶ó¸é ÀΰøÁö´É ¾Ûµµ ¶Òµü!
´©±¸¿¡°Ô³ª °¡º±°í ½¬¿î ÆÄÀ̽ã ÀÔ¹®¼!
¿°¼Ò ¹Ú»ç´Ô, ´Ù¼Ø ¾ç°ú ÇÔ²²¶ó¸é ÀΰøÁö´É ¾Ûµµ ¶Òµü!
´©±¸¿¡°Ô³ª °¡º±°í ½¬¿î ÆÄÀ̽ã ÀÔ¹®¼!
ÀúÀÚ: ¸ð¸® ¿ä½Ã³ª¿À
¿¹Á¦ ÇÁ·Î±×·¥ ½ÃÇè ȯ°æ°ú ¿¹Á¦ ÆÄÀÏ¿¡ ´ëÇØ
½ÃÀÛÇϸç
¿Å±äÀÌÀÇ ¸»
ÀÌ Ã¥ÀÇ ´ë»ó µ¶ÀÚ¿Í 1Çг⠽ø®Áî¿¡ ´ëÇØ
ÀÌ Ã¥Àº ÀÌ·¸°Ô ±¸¼ºµÅ ÀÖ¾î¿ä
1Àå ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ¹«¾ùÀ» ÇÒ ¼ö ÀÖÀ»±î?
01 ÆÄÀ̽ãÀÌ ¹»±î?
ÆÄÀ̽ãÀ̶õ?
ÆÄÀ̽ãÀÇ ¼¼ °¡Áö Ư¡
À̸§ÀÇ À¯·¡
02 ¼³Ä¡¸¦ ÇØ º¸ÀÚ
À©µµ¿ì¿¡ ¼³Ä¡ÇÏ´Â ¹æ¹ý
macOS¿¡ ¼³Ä¡ÇÏ´Â ¹æ¹ý
macOS¿¡¼ ÇѱÛÀ» ÀÔ·ÂÇϱâ À§ÇÑ ¾÷µ¥ÀÌÆ®
2Àå ÆÄÀ̽ãÀ» ¸¸Á® º¸ÀÚ
03 IDEL·Î ½ÃÀÛÇØ º¸ÀÚ!
IDLEÀ» ½ÇÇà½ÃÅ°ÀÚ
¸í·ÉÀ» ½ÇÇà½ÃÄÑ º»´Ù
¿©·¯ °¡Áö ¿¬»êÀÚ·Î ¿©·¯ °¡Áö °è»êÀ» ÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù
04 ¹®ÀÚµµ Ç¥½ÃÇØ º¸ÀÚ
¹®ÀÚ¿À» Ç¥½ÃÇÑ´Ù
¹®ÀÚ¿°ú ¼ýÀÚ¸¦ Á¶ÇÕÇÏ¿© Ç¥½ÃÇÑ´Ù
05 IDLE·Î ÇÁ·Î±×·¡¹Ö!
Àλç ÇÁ·Î±×·¥
ÇÁ·Î±×·¥À» ¸¸µé¾î º¸ÀÚ
¿î¼¼ ÇÁ·Î±×·¥
BMI °è»ê ÇÁ·Î±×·¥
ÀúÀåÇÑ ÇÁ·Î±×·¥À» ¿·Á¸é?
06 °ÅºÏÀÌ·Î ±×¸²À» ±×·Á º¸ÀÚ!
°ÅºÏÀÌ·Î Á÷¼±À» ±×¸°´Ù 55
Á¤»ç°¢ÇüÀ» ±×¸°´Ù 56
Ä÷¯Ç®ÇÑ º°À» ±×¸°´Ù 58
Ä÷¯Ç®ÇÑ ²ÉÀ» ±×¸°´Ù 59
Á» ´õ º¹ÀâÇÑ ±×¸²À» ±×·Á º¸ÀÚ 60
3Àå ÇÁ·Î±×·¥ÀÇ ±âº»À» ¾ËÀÚ
07 ÇÁ·Î±×·¥À̶õ ¹¹Áö?
ÇÁ·Î±×·¥À̶õ ¹«¾ùÀϱî?
08 µ¥ÀÌÅÍ´Â ¡®»óÀÚ¡¯¿¡ ³Ö¾î¼ »ç¿ëÇÑ´Ù
º¯¼öÀÇ »ç¿ë¹ý
º¯¼ö¸¦ Ç¥½ÃÇϱâ
º¯¼ö¸¦ »ç¿ëÇÏ¿© °è»êÇϱâ
µ¥ÀÌÅÍÀÇ Á¾·ù
09 ¹®ÀÚ¿ Á¶ÀÛÀ» ¹è¿ìÀÚ
¹®ÀÚ¿À» ¿¬°áÇϱâ
¹®ÀÚ ¼ö¸¦ Á¶»çÇϱâ
¹®ÀÚ¿ÀÇ ÀϺθ¦ ²¨³»±â
¹®ÀÚ¿ Áß°£¿¡ ÁÙ ¹Ù²ÞÀ» ÇÏ·Á¸é?
10 µ¥ÀÌÅÍÇüÀ» º¯È¯ÇÑ´Ù
µ¥ÀÌÅÍÇü º¯È¯Çϱâ
º¯È¯ÇÒ ¼ö ¾øÀ» ¶§´Â ¿À·ù°¡ ³ª¿Â´Ù
11 ¸¹Àº µ¥ÀÌÅÍ´Â ¡®¸®½ºÆ®¡¯·Î ¸ð¾ÆµÐ´Ù
¸®½ºÆ®ÀÇ ÀÛ¼º ¹æ¹ý
¿î¼¼ ÇÁ·Î±×·¥¿¡¼ »ç¿ëÇÑ ¸®½ºÆ®
ÅÍƲ ±×·¡ÇÈ¿¡¼ »ç¿ëÇÑ ¸®½ºÆ®
12 ÇÁ·Î±×·¥À» »ý°¢ÇÒ ¶§ÀÇ ¼¼ °¡Áö ±âº»
¨ç À§¿¡¼ ¼ø¼´ë·Î ½ÇÇàÇÑ´Ù
¨è ¸¸ÀÏ ~ ¶ó¸é ½ÇÇàÇÑ´Ù
¨é ¶È°°Àº 󸮸¦ ¹Ýº¹ÇÑ´Ù
13 ¸¸ÀÏ ~¶ó¸é ½ÇÇàÇÑ´Ù
if ¹®ÀÇ ÀÛ¼º ¹æ¹ý
if ¹®À» »ç¿ëÇØ º¸ÀÚ
¡®±×·¸Áö ¾ÊÀ» ¶§¡¯ÀÇ Ã³¸®
14 ¶È°°Àº 󸮸¦ ¹Ýº¹ÇÑ´Ù
Ƚ¼ö¸¦ ÁöÁ¤ÇÏ¿© ¹Ýº¹ÇÏ´Â for ¹®
¸®½ºÆ®ÀÇ ¸ðµç ¿ä¼Ò¿¡ ´ëÇØ ¹Ýº¹ÇÏ´Â for ¹®
¸®½ºÆ® ¾ÈÀÇ Á¡¼ö¸¦ ´õÇÏ´Â for ¹®
for ¹®ÀÇ ³»Æ÷
15 ÇϳªÀÇ ÀÏÀº Çϳª·Î ¸ðÀº´Ù
ÇÔ¼ö·Î ¸í·ÉÀ» ¸ð¾Æ µÐ´Ù
ÇÔ¼ö¸¦ »ç¿ëÇØ º¸ÀÚ
Àμö¸¦ »ç¿ëÇÏ¿© ÇÔ¼ö¿¡ µ¥ÀÌÅ͸¦ Àü´ÞÇÑ´Ù
ºÎ°¡°¡Ä¡¼¼(10%)¸¦ °è»êÇØ ÁÖ´Â ÇÁ·Î±×·¥À» ¸¸µéÀÚ
Àμö³ª ¹Ýȯ°ª¸¸À¸·Î µÈ ÇÔ¼öÀÇ ¿ëµµ
16 ´Ù¸¥ »ç¶÷ÀÌ ¸¸µç ÇÁ·Î±×·¥À» ÀÌ¿ëÇÑ´Ù
import·Î ÀÐ¾î µéÀδÙ
¸ðµâÀ» ¸¸µé¾î º¸ÀÚ
¸¶·ÃµÈ ¸ðµâÀ» import Çϱâ
½Ã°£À» ´Ù·ç´Â ¸ðµâ
4Àå ¾ÛÀ» ¸¸µé¾î º¸ÀÚ
17 Á¶ÀÛÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ¾ÛÀ» ¸¸µç´Ù
¾È³çÇϼ¼¿ä ¾ÛÀ» ¸¸µé¾î º¸ÀÚ
¹öÆ°À¸·Î ¿òÁ÷À̵µ·Ï ÇÑ´Ù
tkinterÀÇ »ç¿ë¹ý
¹öÆ°À» Ŭ¸¯Çϸé ÇÔ¼ö°¡ È£ÃâµÇ´Â ÀåÄ¡
¿î¼¼ ¾Û
18 ±×¸² ÆÄÀÏÀ» ÀÐ¾î µé¿© º¸ÀÚ
¶óÀ̺귯¸® ¼³Ä¡Çϱâ
À©µµ¿ì¿¡ ¼³Ä¡ÇÏ´Â ¹æ¹ý
macOS¿¡ ¼³Ä¡ÇÏ´Â ¹æ¹ý
À̹ÌÁö Ç¥½Ã ¾ÛÀ» ¸¸µé¾î º¸ÀÚ
19 À̹ÌÁö Ç¥½Ã ¾Û ¾È¿¡¼ ¹«¾ùÀ» ÇÏ°í ÀÖÁö?
ÇÁ·Î±×·¥ÀÇ Àüü ±¸Á¶
¸ðµâÀÇ ÀÓÆ÷Æ®
À̹ÌÁö¸¦ ¸¸µå´Â ºÎºÐ
ÆÄÀÏÀ» ¿©´Â openFile() ÇÔ¼ö
À̹ÌÁö¸¦ Ç¥½ÃÇÏ´Â dispPhoto() ÇÔ¼ö
Á¤¸®
20 ¾ÛÀ» ¼öÁ¤ÇØ º¸ÀÚ
¼öÁ¤ 1 : Èæ¹é À̹ÌÁö·Î º¯È¯
¼öÁ¤ 2 : ¸ðÀÚÀÌÅ© À̹ÌÁö·Î º¯È¯
5Àå ÀΰøÁö´É°ú ³î¾Æ º¸ÀÚ
21 ÀΰøÁö´ÉÀ̶õ ¹¹Áö?
±×·±µ¥ ÀΰøÁö´ÉÀÌ ¹¹Áö?
22 ÀΰøÁö´ÉÀ» ¸¸µé Áغñ¸¦ ÇÏÀÚ
ÀΰøÁö´É Áغñ
À©µµ¿ì¿¡ ¼³Ä¡ÇÏ´Â ¹æ¹ý
macOS¿¡ ¼³Ä¡ÇÏ´Â ¹æ¹ý
23 ¸Ó½Å·¯´×¿¡ µµÀüÇØ º¸ÀÚ
¸Ó½Å·¯´×À̶õ?
ÇнÀ¿ë µ¥ÀÌÅ͸¦ ÀÐ¾î µé¿© Ç¥½ÃÇÑ´Ù
À̹ÌÁö ÆÄÀÏÀ» °¡Áö°í ¼ýÀÚ¸¦ ¿¹ÃøÇÏ´Â ÇÁ·Î±×·¥
24 ¼ýÀÚ ¿¹Ãø ÇÁ·Î±×·¥ ¾ÈÀ» »ìÆ캸ÀÚ
ÇÁ·Î±×·¥ÀÇ Àüü ±¸Á¶
imageToData() ÇÔ¼öÀÇ ¼³¸í
predictDigits() ÇÔ¼öÀÇ ¼³¸í
25 ÀΰøÁö´É ¾Û ¡®Ä¡³ë¡¯¸¦ ¸¸µéÀÚ
¸ÕÀú ¾Û ºÎºÐÀ» ¸¸µé¾î º¸ÀÚ
¾ÛÀ» Å×½ºÆ®ÇÏÀÚ
26 ÀΰøÁö´É ¾Û ¡®Áö´É¡¯À» ¼ºÀå½ÃÄÑ º¸ÀÚ
¨ç import¸¦ Ãß°¡ÇÑ´Ù
¨è imageToData() ÇÔ¼ö¸¦ ¼öÁ¤ÇÑ´Ù
¨é predictDigits() ÇÔ¼ö¸¦ Ãß°¡ÇÑ´Ù
¨ê openFile() ÇÔ¼ö¸¦ ¼öÁ¤ÇÑ´Ù
¨ë À̹ÌÁö ¸¸µå´Â ºÎºÐÀ» ¼öÁ¤ÇÑ´Ù
ÀΰøÁö´É ¡®Ä¡³ë¡¯¸¦ ¿òÁ÷¿© º¸ÀÚ
27 ¾ÕÀ¸·Î ¹«¾ùÀ» °øºÎÇϸé ÁÁÀ»±î?
¸ÕÀú scikit-learnÀ» »ìÆ캸ÀÚ
¾îÂî µÆµç ¹º°¡¸¦ ¸¸µé¾î º¸ÀÚ
ã¾Æº¸±â
½ÃÀÛÇϸç
¿Å±äÀÌÀÇ ¸»
ÀÌ Ã¥ÀÇ ´ë»ó µ¶ÀÚ¿Í 1Çг⠽ø®Áî¿¡ ´ëÇØ
ÀÌ Ã¥Àº ÀÌ·¸°Ô ±¸¼ºµÅ ÀÖ¾î¿ä
1Àå ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ¹«¾ùÀ» ÇÒ ¼ö ÀÖÀ»±î?
01 ÆÄÀ̽ãÀÌ ¹»±î?
ÆÄÀ̽ãÀ̶õ?
ÆÄÀ̽ãÀÇ ¼¼ °¡Áö Ư¡
À̸§ÀÇ À¯·¡
02 ¼³Ä¡¸¦ ÇØ º¸ÀÚ
À©µµ¿ì¿¡ ¼³Ä¡ÇÏ´Â ¹æ¹ý
macOS¿¡ ¼³Ä¡ÇÏ´Â ¹æ¹ý
macOS¿¡¼ ÇѱÛÀ» ÀÔ·ÂÇϱâ À§ÇÑ ¾÷µ¥ÀÌÆ®
2Àå ÆÄÀ̽ãÀ» ¸¸Á® º¸ÀÚ
03 IDEL·Î ½ÃÀÛÇØ º¸ÀÚ!
IDLEÀ» ½ÇÇà½ÃÅ°ÀÚ
¸í·ÉÀ» ½ÇÇà½ÃÄÑ º»´Ù
¿©·¯ °¡Áö ¿¬»êÀÚ·Î ¿©·¯ °¡Áö °è»êÀ» ÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù
04 ¹®ÀÚµµ Ç¥½ÃÇØ º¸ÀÚ
¹®ÀÚ¿À» Ç¥½ÃÇÑ´Ù
¹®ÀÚ¿°ú ¼ýÀÚ¸¦ Á¶ÇÕÇÏ¿© Ç¥½ÃÇÑ´Ù
05 IDLE·Î ÇÁ·Î±×·¡¹Ö!
Àλç ÇÁ·Î±×·¥
ÇÁ·Î±×·¥À» ¸¸µé¾î º¸ÀÚ
¿î¼¼ ÇÁ·Î±×·¥
BMI °è»ê ÇÁ·Î±×·¥
ÀúÀåÇÑ ÇÁ·Î±×·¥À» ¿·Á¸é?
06 °ÅºÏÀÌ·Î ±×¸²À» ±×·Á º¸ÀÚ!
°ÅºÏÀÌ·Î Á÷¼±À» ±×¸°´Ù 55
Á¤»ç°¢ÇüÀ» ±×¸°´Ù 56
Ä÷¯Ç®ÇÑ º°À» ±×¸°´Ù 58
Ä÷¯Ç®ÇÑ ²ÉÀ» ±×¸°´Ù 59
Á» ´õ º¹ÀâÇÑ ±×¸²À» ±×·Á º¸ÀÚ 60
3Àå ÇÁ·Î±×·¥ÀÇ ±âº»À» ¾ËÀÚ
07 ÇÁ·Î±×·¥À̶õ ¹¹Áö?
ÇÁ·Î±×·¥À̶õ ¹«¾ùÀϱî?
08 µ¥ÀÌÅÍ´Â ¡®»óÀÚ¡¯¿¡ ³Ö¾î¼ »ç¿ëÇÑ´Ù
º¯¼öÀÇ »ç¿ë¹ý
º¯¼ö¸¦ Ç¥½ÃÇϱâ
º¯¼ö¸¦ »ç¿ëÇÏ¿© °è»êÇϱâ
µ¥ÀÌÅÍÀÇ Á¾·ù
09 ¹®ÀÚ¿ Á¶ÀÛÀ» ¹è¿ìÀÚ
¹®ÀÚ¿À» ¿¬°áÇϱâ
¹®ÀÚ ¼ö¸¦ Á¶»çÇϱâ
¹®ÀÚ¿ÀÇ ÀϺθ¦ ²¨³»±â
¹®ÀÚ¿ Áß°£¿¡ ÁÙ ¹Ù²ÞÀ» ÇÏ·Á¸é?
10 µ¥ÀÌÅÍÇüÀ» º¯È¯ÇÑ´Ù
µ¥ÀÌÅÍÇü º¯È¯Çϱâ
º¯È¯ÇÒ ¼ö ¾øÀ» ¶§´Â ¿À·ù°¡ ³ª¿Â´Ù
11 ¸¹Àº µ¥ÀÌÅÍ´Â ¡®¸®½ºÆ®¡¯·Î ¸ð¾ÆµÐ´Ù
¸®½ºÆ®ÀÇ ÀÛ¼º ¹æ¹ý
¿î¼¼ ÇÁ·Î±×·¥¿¡¼ »ç¿ëÇÑ ¸®½ºÆ®
ÅÍƲ ±×·¡ÇÈ¿¡¼ »ç¿ëÇÑ ¸®½ºÆ®
12 ÇÁ·Î±×·¥À» »ý°¢ÇÒ ¶§ÀÇ ¼¼ °¡Áö ±âº»
¨ç À§¿¡¼ ¼ø¼´ë·Î ½ÇÇàÇÑ´Ù
¨è ¸¸ÀÏ ~ ¶ó¸é ½ÇÇàÇÑ´Ù
¨é ¶È°°Àº 󸮸¦ ¹Ýº¹ÇÑ´Ù
13 ¸¸ÀÏ ~¶ó¸é ½ÇÇàÇÑ´Ù
if ¹®ÀÇ ÀÛ¼º ¹æ¹ý
if ¹®À» »ç¿ëÇØ º¸ÀÚ
¡®±×·¸Áö ¾ÊÀ» ¶§¡¯ÀÇ Ã³¸®
14 ¶È°°Àº 󸮸¦ ¹Ýº¹ÇÑ´Ù
Ƚ¼ö¸¦ ÁöÁ¤ÇÏ¿© ¹Ýº¹ÇÏ´Â for ¹®
¸®½ºÆ®ÀÇ ¸ðµç ¿ä¼Ò¿¡ ´ëÇØ ¹Ýº¹ÇÏ´Â for ¹®
¸®½ºÆ® ¾ÈÀÇ Á¡¼ö¸¦ ´õÇÏ´Â for ¹®
for ¹®ÀÇ ³»Æ÷
15 ÇϳªÀÇ ÀÏÀº Çϳª·Î ¸ðÀº´Ù
ÇÔ¼ö·Î ¸í·ÉÀ» ¸ð¾Æ µÐ´Ù
ÇÔ¼ö¸¦ »ç¿ëÇØ º¸ÀÚ
Àμö¸¦ »ç¿ëÇÏ¿© ÇÔ¼ö¿¡ µ¥ÀÌÅ͸¦ Àü´ÞÇÑ´Ù
ºÎ°¡°¡Ä¡¼¼(10%)¸¦ °è»êÇØ ÁÖ´Â ÇÁ·Î±×·¥À» ¸¸µéÀÚ
Àμö³ª ¹Ýȯ°ª¸¸À¸·Î µÈ ÇÔ¼öÀÇ ¿ëµµ
16 ´Ù¸¥ »ç¶÷ÀÌ ¸¸µç ÇÁ·Î±×·¥À» ÀÌ¿ëÇÑ´Ù
import·Î ÀÐ¾î µéÀδÙ
¸ðµâÀ» ¸¸µé¾î º¸ÀÚ
¸¶·ÃµÈ ¸ðµâÀ» import Çϱâ
½Ã°£À» ´Ù·ç´Â ¸ðµâ
4Àå ¾ÛÀ» ¸¸µé¾î º¸ÀÚ
17 Á¶ÀÛÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ¾ÛÀ» ¸¸µç´Ù
¾È³çÇϼ¼¿ä ¾ÛÀ» ¸¸µé¾î º¸ÀÚ
¹öÆ°À¸·Î ¿òÁ÷À̵µ·Ï ÇÑ´Ù
tkinterÀÇ »ç¿ë¹ý
¹öÆ°À» Ŭ¸¯Çϸé ÇÔ¼ö°¡ È£ÃâµÇ´Â ÀåÄ¡
¿î¼¼ ¾Û
18 ±×¸² ÆÄÀÏÀ» ÀÐ¾î µé¿© º¸ÀÚ
¶óÀ̺귯¸® ¼³Ä¡Çϱâ
À©µµ¿ì¿¡ ¼³Ä¡ÇÏ´Â ¹æ¹ý
macOS¿¡ ¼³Ä¡ÇÏ´Â ¹æ¹ý
À̹ÌÁö Ç¥½Ã ¾ÛÀ» ¸¸µé¾î º¸ÀÚ
19 À̹ÌÁö Ç¥½Ã ¾Û ¾È¿¡¼ ¹«¾ùÀ» ÇÏ°í ÀÖÁö?
ÇÁ·Î±×·¥ÀÇ Àüü ±¸Á¶
¸ðµâÀÇ ÀÓÆ÷Æ®
À̹ÌÁö¸¦ ¸¸µå´Â ºÎºÐ
ÆÄÀÏÀ» ¿©´Â openFile() ÇÔ¼ö
À̹ÌÁö¸¦ Ç¥½ÃÇÏ´Â dispPhoto() ÇÔ¼ö
Á¤¸®
20 ¾ÛÀ» ¼öÁ¤ÇØ º¸ÀÚ
¼öÁ¤ 1 : Èæ¹é À̹ÌÁö·Î º¯È¯
¼öÁ¤ 2 : ¸ðÀÚÀÌÅ© À̹ÌÁö·Î º¯È¯
5Àå ÀΰøÁö´É°ú ³î¾Æ º¸ÀÚ
21 ÀΰøÁö´ÉÀ̶õ ¹¹Áö?
±×·±µ¥ ÀΰøÁö´ÉÀÌ ¹¹Áö?
22 ÀΰøÁö´ÉÀ» ¸¸µé Áغñ¸¦ ÇÏÀÚ
ÀΰøÁö´É Áغñ
À©µµ¿ì¿¡ ¼³Ä¡ÇÏ´Â ¹æ¹ý
macOS¿¡ ¼³Ä¡ÇÏ´Â ¹æ¹ý
23 ¸Ó½Å·¯´×¿¡ µµÀüÇØ º¸ÀÚ
¸Ó½Å·¯´×À̶õ?
ÇнÀ¿ë µ¥ÀÌÅ͸¦ ÀÐ¾î µé¿© Ç¥½ÃÇÑ´Ù
À̹ÌÁö ÆÄÀÏÀ» °¡Áö°í ¼ýÀÚ¸¦ ¿¹ÃøÇÏ´Â ÇÁ·Î±×·¥
24 ¼ýÀÚ ¿¹Ãø ÇÁ·Î±×·¥ ¾ÈÀ» »ìÆ캸ÀÚ
ÇÁ·Î±×·¥ÀÇ Àüü ±¸Á¶
imageToData() ÇÔ¼öÀÇ ¼³¸í
predictDigits() ÇÔ¼öÀÇ ¼³¸í
25 ÀΰøÁö´É ¾Û ¡®Ä¡³ë¡¯¸¦ ¸¸µéÀÚ
¸ÕÀú ¾Û ºÎºÐÀ» ¸¸µé¾î º¸ÀÚ
¾ÛÀ» Å×½ºÆ®ÇÏÀÚ
26 ÀΰøÁö´É ¾Û ¡®Áö´É¡¯À» ¼ºÀå½ÃÄÑ º¸ÀÚ
¨ç import¸¦ Ãß°¡ÇÑ´Ù
¨è imageToData() ÇÔ¼ö¸¦ ¼öÁ¤ÇÑ´Ù
¨é predictDigits() ÇÔ¼ö¸¦ Ãß°¡ÇÑ´Ù
¨ê openFile() ÇÔ¼ö¸¦ ¼öÁ¤ÇÑ´Ù
¨ë À̹ÌÁö ¸¸µå´Â ºÎºÐÀ» ¼öÁ¤ÇÑ´Ù
ÀΰøÁö´É ¡®Ä¡³ë¡¯¸¦ ¿òÁ÷¿© º¸ÀÚ
27 ¾ÕÀ¸·Î ¹«¾ùÀ» °øºÎÇϸé ÁÁÀ»±î?
¸ÕÀú scikit-learnÀ» »ìÆ캸ÀÚ
¾îÂî µÆµç ¹º°¡¸¦ ¸¸µé¾î º¸ÀÚ
ã¾Æº¸±â