전체 글43 Python pip란? pip 사용법 Python pip 사용법 정리Python의 대부분의 라이브러리는 pip이라는 도구를 통해 설치하고 관리할 수 있습니다. pip은 "Python Installer Package"의 약자로, PyPI(Python Package Index)에서 패키지를 검색, 다운로드, 설치, 제거, 업그레이드하는 기능을 제공합니다. 이번 글에서는 pip의 주요 명령어를 중심으로, **설치된 패키지의 버전 확인, 제거, 업그레이드, 다운그레이드**까지 전반적인 사용법을 정리합니다.pip 버전 확인 및 업그레이드pip이 제대로 설치되어 있는지 확인하려면 다음 명령어를 입력합니다:pip --version pip 자체를 최신 버전으로 업그레이드하려면 다음 명령어를 사용합니다:python -m pip install --upgrad.. 2025. 7. 4. Python venv로 가상 환경 관리하는 방법 Python 가상 환경 venv 사용법 정리Python 프로젝트를 진행할 때 패키지 충돌, 버전 관리, 글로벌 오염 등의 문제를 방지하려면 가상 환경(virtual environment)을 사용하는 것이 필수입니다. Python에서는 표준 라이브러리로 제공되는 venv 모듈을 이용하여 손쉽게 가상 환경을 생성하고 관리할 수 있습니다. 해당 글에서는 venv 사용법에 대해 정리합니다.가상 환경이란?가상 환경(Virtual Environment)은 **Python 실행 환경과 패키지를 특정 프로젝트에만 한정해서 사용하는 공간**입니다. 프로젝트마다 독립적인 pip와 site-packages 디렉터리를 갖기 때문에, 전역 Python 환경과 분리되어 안전하게 패키지를 관리할 수 있습니다.가상 환경을 사용하면 .. 2025. 7. 3. [Effective C++ 정리 #18] 좋은 인터페이스 설계의 핵심 이 글은 『Effective C++』를 읽고 개인적으로 공부한 내용을 정리한 기록입니다.저는 컴퓨터공학을 전공하지 않았으며, 프로그래밍을 공부하는 과정에서의 이해와 생각을 정리하기 위해 글을 작성하고 있습니다.따라서 내용 중 일부에 오류나 부정확한 설명이 있을 수 있으며, 피드백은 언제든지 환영합니다. 확인 후 수정하도록 하겠습니다.전문적인 해설이 아닌 개인적 시선에서의 정리임을 참고하고 읽어주시면 감사하겠습니다.[Effective C++ 정리 #18] 인터페이스는 잘못 쓰기 어렵게 설계해야 합니다C++는 다양한 인터페이스로 가득합니다. 함수 인터페이스, 클래스 인터페이스, 템플릿 인터페이스까지, 이 모든 인터페이스는 클라이언트가 프로그램과 상호작용하는 접점입니다. 따라서 **인터페이스 설계는 개발자가 .. 2025. 7. 2. [강화학습] PPO 란? 안정성과 성능을 동시에 잡은 PPO 알고리즘 완전 해부Proximal Policy Optimization(PPO)은 OpenAI가 제안한 대표적인 정책 기반 강화학습 알고리즘입니다. PPO는 Actor-Critic 구조 위에 "정책 변화의 폭을 제한하는 방식"을 더해 학습 안정성과 성능을 동시에 확보합니다.왜 PPO인가?기존의 정책 경사(policy gradient) 방식은 다음과 같은 문제를 안고 있었습니다:학습률을 너무 크게 주면 정책이 급격히 바뀌어 불안정해짐너무 작게 주면 수렴 속도가 느려짐TRPO(Trust Region Policy Optimization)는 이를 해결했지만 계산량이 많고 구현이 복잡PPO는 TRPO의 아이디어를 유지하면서도, 계산은 훨씬 간단한 방식으로 안정적인 학습을 가능하게.. 2025. 6. 30. [강화학습] Actor-Critic 이란? 정책과 가치를 함께 학습하는 Actor-Critic 구조 강화학습에서 대표적인 접근 방식으로는 정책 기반(Policy-based)과 가치 기반(Value-based)이 있습니다. 그 두 가지를 결합한 구조가 바로 Actor-Critic입니다. 이 글에서는 Actor-Critic의 구조, 작동 방식, 수식, 그리고 장단점까지 단계적으로 살펴봅니다.왜 Actor-Critic인가?기존의 DQN과 같은 가치 기반 방식은 행동(action)을 선택하기 위해 Q함수를 학습합니다. 반면, 정책 기반 방식은 **확률적으로 직접 행동을 선택하는 정책(policy)**을 학습합니다.Actor-Critic은 다음과 같은 이유로 등장합니다:가치 기반은 불연속(discrete) 행동 공간에서만 잘 작동정책 기반은 varianc.. 2025. 6. 29. [강화학습] DQN 이란? Q-learning을 신경망으로 확장한 DQN!!Deep Q-Network(DQN)은 2015년 DeepMind가 발표한 Q-learning + 딥러닝 기반의 강화학습 알고리즘입니다. DQN은 Atari 2600 게임에서 인간 이상의 성능을 보이며 크게 주목받았으며, 특히 픽셀 단위의 이미지 입력을 CNN으로 처리하고, Q값으로 행동을 결정하는 구조는 강화학습에서 딥러닝의 활용 가능성을 처음으로 입증했습니다. 기존 Q-learning이 테이블 기반이라 확장에 한계가 있었던 반면, DQN은 고차원 상태 공간에서도 작동할 수 있도록 **Q 함수를 신경망으로 근사**함으로써 획기적인 전환점을 만들었습니다. 이 글에서는 DQN의 구조, 수식, 작동 원리, 그리고 실용적인 개선 방법까지 상세하게 살펴봅니다. Q-.. 2025. 6. 28. 이전 1 2 3 4 ··· 8 다음