알고리즘 튜토리얼

이 실습에서는 정확도, 혼동 행렬, 정밀도, 재현율, F1 점수를 포함한 다양한 지표를 사용하여 scikit-learn 분류 모델을 평가하는 방법을 배웁니다.

이 실습에서는 scikit-learn을 사용하여 캘리포니아 주택 가격을 예측하는 간단한 선형 회귀 모델을 구축하는 방법을 배웁니다.

이 랩에서는 scikit-learn 을 사용하여 K-Nearest Neighbors (KNN) 분류기를 구축하고, Iris 데이터셋으로 훈련하며, 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 방법을 배웁니다.

이 랩에서는 scikit-learn 설치를 확인하고, 필요한 모듈을 가져오고, Python 에서 머신 러닝을 시작하기 위한 샘플 데이터셋을 로드하는 방법을 배웁니다.

이 랩에서는 클래식 Iris 데이터셋을 사용하여 scikit-learn 에서 데이터셋을 로딩하고 탐색하는 기본 사항을 배웁니다. 데이터, 타겟 및 특징 이름에 접근하고 간단한 시각화를 수행하는 연습을 합니다.

이 실습에서는 고전적인 Iris 데이터셋을 사용하여 scikit-learn 의 기본 데이터 전처리 기법, 즉 StandardScaler 를 사용한 특성 스케일링과 LabelEncoder 를 사용한 타겟 인코딩을 배웁니다.

이 랩에서는 scikit-learn 을 사용하여 교차 검증을 수행하여 머신러닝 모델의 성능을 더 강력하게 평가하는 방법을 배웁니다.

이 챌린지에서는 복제 군대 퍼레이드 대형에서 모든 복제 군인을 찾는 과제를 수행합니다. 복제 군인은 특정 범위 내의 숫자로 고유하게 식별되며, 정사각형 행렬로 표현될 수 있습니다. 우리의 목표는 각 ID 별 복제 군인의 수를 세어 딕셔너리 형식으로 통계적 결과를 반환하는 것입니다. 솔루션은 count_clone_soldier.py 파일의 count_clone_soldier(matrix: List[List[str]]) 메서드에서 구현되어야 합니다.

이 챌린지에서는 파이썬의 NumPy 모듈을 활용하여 배열을 다루고 일반적인 수학 연산을 수행하는 연습을 합니다.

이 튜토리얼은 OpenCV-Python 라이브러리를 사용하여 이미지 작업을 하는 기본 사항을 알려줍니다. 이 튜토리얼을 마치면 이미지를 읽고, 표시하고, 저장할 수 있게 됩니다.

이 랩에서는 Nmap 내에서 단순 셸을 인터랙티브 셸로 업그레이드하는 방법을 배웁니다. Python 과 Socat 을 사용하여 완전한 인터랙티브 셸을 구현하는 기술을 탐구하여 침투 테스트 및 네트워크 분석 기술을 향상시키세요.

이 실습에서는 Linux 터미널에서 IP 서브넷팅 및 이진 변환을 마스터합니다. Python 을 사용하여 IP 주소를 점으로 구분된 십진수와 이진수 간에 변환하고, CIDR 마스크를 번역하고, 네트워크/호스트 부분을 식별하고, 주어진 CIDR 블록에 대한 사용 가능한 호스트 및 서브넷을 계산합니다.

이 프로젝트는 Python 과 Pygame 라이브러리를 사용하여 뱀 게임을 만드는 과정을 안내합니다. 게임은 게임 창, 뱀, 파워업, 점수를 갖습니다. 뱀은 게임 창 안에서 움직이며 파워업을 먹습니다. 뱀이 파워업을 먹으면 뱀의 길이가 하나 증가합니다. 점수는 화면에 표시됩니다.

이 프로젝트에서는 Python 과 Tkinter 라이브러리를 사용하여 Linux 시스템 모니터를 만드는 방법을 배웁니다. 시스템 모니터는 CPU, RAM, 디스크 사용량 및 네트워크 통계에 대한 실시간 정보를 표시합니다.

이 프로젝트에서는 Python 을 사용하여 네트워크 스캐너를 구축하는 방법을 배웁니다. 네트워크 스캐너는 nmap 명령줄 도구를 활용하여 지정된 IP 주소를 스캔하고 Tkinter 라이브러리를 사용하여 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI) 에 결과를 표시합니다.

본 실습에서는 Python 에서 집합을 다루는 실질적인 경험을 쌓게 됩니다. 집합은 고유한 요소를 저장하고 효율적인 멤버십 테스트를 수행하는 강력한 데이터 구조입니다. 집합을 생성하고, 요소를 추가 및 제거하며, 집합 연산을 수행하고, 리스트에서 중복을 제거하기 위해 집합을 사용하는 방법을 배웁니다.

본 실습에서는 Python 프로그래밍 여정을 시작하며 첫 번째 프로그램을 작성하고 실행하게 됩니다. LabEx 환경 내에서 VS Code 에디터를 사용하여 Python 스크립트를 작성하고 실행하는 실습 경험을 쌓게 됩니다. 이 기초를 바탕으로, `print()` 함수를 활용하여 출력을 표시하는 데 중점을 두고 Python 프로그램 작성 연습을 계속합니다. 이후 실습에서는 일반적인 Python 오류를 식별하고 이해하는 방법을 안내하여 문제를 인식하고 해결하는 데 필요한 지식을 갖추게 됩니다. 마지막으로, Python 프로그램이 올바르게 작동하도록 효과적으로 오류를 해결하기 위한 실용적인 디버깅 기술을 배우게 됩니다.

이 랩 (lab) 에서는 파이썬의 기본 데이터 타입인 문자열을 다루는 실습 경험을 쌓게 됩니다. 문자열 생성, 불변성 (immutability), 양수 및 음수 인덱싱을 사용한 개별 문자 접근 등 문자열 기본 사항을 이해하는 것부터 시작합니다. 이 기초를 바탕으로 슬라이싱 (slicing) 을 사용하여 부분 문자열을 추출하는 방법, 조작 및 특수 포매팅을 위한 다양한 문자열 연산자 및 이스케이프 문자 (escape characters) 활용법, 문자열 포매팅을 위한 여러 방법들을 탐구합니다. 마지막으로, 검색, 바꾸기, 문자열 내용 수정과 같은 작업을 수행하기 위해 일반적인 문자열 메서드를 자세히 살펴봅니다.