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5.0 개요 이번 장에서는... 훈련 자료의 적합에서 겪는 어려움이 새 자료로 일반화되는 패턴을 찾을 때 겪는 어려움들과 어떻게 다른지 살펴본다. 초매개변수(hyperparameter)를 정하는 방법을 논의한다. 다음과 같은 것들을 설명한다. 지도 학습과 비지도 학습 최적화 알고리즘, 비용함수, 모형, 자료 같은 다양한 알고리즘 구성요소들을 조합해서 하나의 기계학습 알고리즘을 구축하는 방법 전통적인 기계학습의 일반화 능력을 제한하는 몇 가지 요소들 본질적으로 기계학습은 응용통계학의 한 형태이다. 일반적인 통계학과는 달리 기계 학습은 컴퓨터를 이용해서 복잡한 함수를 통계적으로 추정하는 것을 좀 더 강조하고, 그런 함수들이 속하는 신뢰구간(confidence interval)을 증명하는 데는 관심을 덜 둔다. 이번 장에..
Setup github repository 만들기 create-react-app movieql-client git init git remote add origin url git pull origin git add. git commit -m "init comit" git push origin master code . Read me 수정 App.js, index.js 뺴고 다 지움 App.js index.js 내용 정리 npm i react-router-dom npm install apollo-boost @apollo/react-hooks graphql apollo boost 는 graphQL 클라이언트를 가지기 위해 모든걸 대신 셋업해준다. Apollo Dev Tools 라는 구글 툴 설치
Mutations
Schema 스키마는 내가 다루는 정보를 설명하는 것 데이터베이스로부터 정보를 얻는 것(Query) 데이터베이스로 정보를 보내는 것(Mutation) Query에는 이를 풀어줄 resolver가 필요하다. localhost:4000에 들어가면 GraphQL Playground가 나온다. GraphQL Resolvers는 GraphQL 서버에서 요청을 받는다. GraphQL 서버가 Query나 Mutation의 정의를 발견하면 Resolver를 찾을거고, 해당 함수를 실행 Argument를 추가해서 id를 변수로 전달, filter를 이용해 특정 조건 추출 가능
intro graphql-yoga는 create-react-app이랑 비슷, QraphQL 프로젝트를 빠르게 시작할 수 있다. npm install graphql-yoga nodemon, babelnode 설치 GraphQL을 사용하면 해결할 수 있는 두 가지 문제: Over-fetching, Under-fetching Over-fetching: 내가 요청한 정보보다 더 많은 정보를 서버에서 받는 것 Under-fetching: 한 화면을 완성하기 위해 여러 정보를 받아야 하는 것 Query에 원하는 정보 항목을 담아서 요청하면, GraphQL는 내가 원하는 정보만 알려준다. GraphQL은 서버를 만들기 굉장히 쉽다. const server = new GraphQLServer({}); server.start();..
Styles npm install prop-types 아이콘은 expo에 내장되어 있다. uigradients.com에서 다양한 gradient를 볼 수 있다.
Weather 날씨정보는 openweathermap의 API 이용 가입하고 API key 탭에서 key를 하나 만든다 npm install axios 여기까지 하면 console에 날씨 정보가 표시된다!
Location expo install expo-location 사용자 위치를 얻기 위해서는 getCurrentPositionAsync 함수 사용 이때 location 정보를 이용하기 위해서는 사용자 승인을 얻어야 한다. requestPermissionsAsync 함수 사용

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