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인사말 안녕하세요. 요리에 서툴더라도, 혹은 요리에 자신이 없다고 해도 걱정하지 마세요. 오늘 제가 여러분께 소개하는"겨울의 품격, 코인육수 한알로 만드는 밀푀유나베 레시피"는 누구나 쉽게 따라할 수 있습니다. 코인육수 한 알로 풍성하고 맛있는 요리를 만들어보세요. 이 밀푀유나베는 새집들이나 손님을 대접할 때에도 아주 적합합니다. 따뜻한 국물, 그리고 면, 죽으로 이어지는 환상적인 코스요리까지! 간단한 재료로 이루어진 이색적이고 근사한 플레이팅은 손님들로부터 찬사를 받을 것입니다. 또한 이 밀푀유나베는 배추, 깻잎, 샤브샤브용 소고기를 쌓아 만들어지는데, 이 과정은 요리 과정의 재미를 더하며, 동시에 테이블 위를 빛내는 아름다운 모습을 연출합니다. 마치 꽃과 같기도 하면서 어떠한 구조물처럼 보이기도 하..
서론 머신러닝(Machine Learning)의 절차와 이해 - 예측 모델 개발은 과거 및 현재의 데이터를 바탕으로 미래의 결과를 예측하는 모델을 만드는 과정입니다. 이 과정은 주로 세 가지 단계로 이루어집니다: '모델 학습', '모델 성능 개선', 그리고 '성능 평가'. 이 단계들은 각각 다음과 같은 중요한 개념을 포함하고 있습니다. '모델 학습': 이 단계에서는 알고리즘이 데이터로부터 학습하게 됩니다. 이 과정에서 사용되는 핵심 개념은 '특성'과 '타겟'입니다. '특성'은 예측을 위해 사용되는 입력 변수를 의미하며, '타겟'은 예측하려는 결과 변수를 의미합니다. '모델 성능 개선': 이 단계에서는 '과적합'과 '하이퍼파라미터 최적화'와 같은 개념이 중요합니다. '과적합'은 모델이 학습 데이터에 너..
인사말 안녕하세요 오늘은 신혼밥상, 초간단! 냉장고털이로 만드는 원팬 잡채를 소개합니다. 바쁜 일상 속에서도 간편하게 만들어 즐길 수 있는 요리를 찾고 계신 분들, 혹은 잡채를 좋아하지만 복잡한 요리 과정에 주저하시는 분들, 이 포스트는 바로 여러분을 위한 것입니다. 오늘 제가 여러분께 소개해드릴 메뉴는 바로 '원팬 잡채'입니다. 냉장고에 남아있는 재료로 간단하게 만들 수 있어, 바쁜 일상을 보내는 분들에게도 부담 없는 레시피입니다. 특히, 이 레시피에서는 냉장고에 있을법한 샤브샤브용 고기를 활용하여, 잡채의 본연의 맛을 살려내면서도 훨씬 간편하게 만들 수 있는 방법을 알려드릴 예정입니다. 그럼, 함께 쉽고 맛있는 요리를 만들어 볼까요? 1. 재료: 당면 (200g) 콩나물 (200g) 양파 (1개..
서론 머신러닝(Machine Learning)의 절차와 이해 - 피처 엔지니어링(feature engineering)에 대해 다루겠습니다. 피처 엔지니어링은 머신러닝의 절차 중 네번째 단계로, 이는 모델의 성능을 크게 좌우하는 중요한 과정입니다. 피처 엔지니어링의 중요성을 이해하기 위해서는 먼저 '차원의 저주'라는 개념을 알아야 합니다. '차원의 저주'는 데이터의 차원이 증가할수록 해당 공간의 부피가 기하급수적으로 증가하여 데이터의 분포가 점점 희박해지는 현상을 말합니다. 이로 인해 데이터 간의 거리가 멀어져 모델이 복잡해지고, 오버피팅(과적합) 문제가 발생할 가능성이 높아집니다. 이를 해결하기 위해서는 차원 축소와 같은 피처 엔지니어링 기법이 필요합니다. 분석 문제 정의 → 데이터 수집 → 탐색적 데..
인사말 안녕하세요, 여러분. 오늘은 간편하게 시판 돈까스를 활용한 돈까스김치나베 레시피를 소개하려 합니다. 김치는 우리나라의 대표적인 발효식품으로, 그 효능은 다양합니다. 김치에는 유산균이 풍부하게 들어있어 장 건강에 도움을 줍니다. 또한 비타민 A, B, C가 풍부하게 들어있어 면역력 증진에도 효과적입니다. 특히, 김치의 주재료인 배추는 항산화 성분인 루테인과 제아잔틴이 풍부하게 들어있어, 이는 우리 몸의 산화스트레스를 감소시켜 노화 방지와 각종 질병 예방에 도움을 줍니다. 단백질은 우리 몸의 세포를 구성하는 주요한 물질로, 특히 성장기 아이들이나 운동선수와 같이 근육을 키우거나 회복해야 하는 사람들에게 필수적인 영양소입니다. 뿐만 아니라, 단백질은 피부나 머리카락, 손톱 등의 건강에도 중요한 역할을 ..
서론 머신러닝(Machine Learning)의 절차와 이해 - 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)에 대해 다뤄보겠습니다. 머신러닝을 위해서는 어떤 문제를 해결할 것인지와 그에 적합한 데이터들을 수집하는 것이 중요합니다. 이렇게 수집된 데이터를 어떻게 활용할 것인지 생각하는 단계가 탐색적 데이터 분석(EDA) 입니다.분석 문제 정의 → 데이터 수집 → 탐색적 데이터 분석(EDA) → 피처 엔지니어링 → 예측 모델 개발 → 서비스 적용 이 단계에서는 데이터를 활용하는 방안을 본격적으로 수립하고, 활용 가능한 상태로 데이터를 1차적인 가공하는 단계로 이해할 수 있습니다. 때문에, 그 데이터의 전체적인 구성과 형태, 연관성 등에 대해 큰 틀에서의 설계를 해야합니다. 자..
인사말 안녕하세요, 여러분! 결혼 6개월차 신혼 주부로서 매일매일 새로운 요리에 도전하며 성장하는 중입니다. 오늘은 제 최애 음식 중 하나인 '등촌샤브샤브'를 집에서 만들어 보는 시간을 가져볼까 합니다. 추운 겨울철, 따뜻한 국물과 신선한 재료가 어우러진 '등촌샤브샤브'는 그야말로 완벽한 조화를 이루는데요. 이 요리는 그 맛이 뛰어나서 어렵게 느껴질 수 있지만, 사실 집에서도 간단하게 만들어 즐길 수 있답니다. 매일매일 신혼밥상으로 새로운 요리를 도전하며 성장하는 이 과정을 통해, 신혼집도 맛집이 될 수 있다는 것을 보여드리고 싶어요. 그럼 이제 함께 등촌샤브샤브를 만들어 볼까요? 신혼부부 밥상 '등촌샤브샤브', 건강하고 맛있게! 1. 재료준비 . 샤브용 소고기 구매링크: 호주산 우목심 샤브샤브용(냉..