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7, 8주차 (4월 1일 ~ 5일, 4월 8일 ~ 12일) 3차 미니프로젝트(4월 4일 ~ 9일) 4월 4일부터 9일까지 3차 미니프로젝트가 진행되었습니다! 이번 미니프로젝트는 두 번에 걸쳐 나누어서 진행되었는데 4, 5일에는 스마트폰 센서 데이터 기반으로 행동을 분류하는 주제, 8, 9일에는 신규 임대 아파트의 주차 수요를 예측하는 주제였습니다. 첫 번째 주제에서는 데이터에 대한 이해가 많이 부족한 상태에서 주어진 문제들 풀기에 급급하다 보니 내용도 제대로 파악하지 못하고 체계가 잘 잡혀있지 않아 많이 헤맸던 거 같습니다. 이에 조원들과 얘기 나눠본 결과 두 번째 주제 진행 전에 데이터에 대한 이야기를 먼저 적극적으로 나누어 도메인 지식을 쌓은 후 프로젝트를 진행하는 방향으로 결정이 되었습니다! 확실히..
머신러닝 복습비지도학습레이블이나 명시적인 결과 없이 입력 데이터의 구조나 패턴을 발견하고 모델링하는 방법비지도 학습만으로 끝나지 않고 후속 작업 필요차원 축소: 고차원 데이터를 축소하여 새로운 feature 생성Clustering: 고객별 군집 생성이상탐지: 정상 데이터 범위 지정 1. 차원 축소고차원 데이터는 많은 특성(feature)을 가지고 있기 때문에 데이터를 시각화하거나 분석하기 어려움또한, 차원이 증가함에 따라 데이터의 복잡성도 증가 및 학습 알고리즘의 성능이 저하됨(차원의 저주)따라서 차원 축소는 데이터의 복잡성을 줄이고 효율적인 분석을 가능하게 함ex) 주성분 분석(PCA), t-SNE 주성분 분석(PCA)데이터를 새로운 축으로 변환하여 가장 많은 분산을 보존하는 주성분을 찾아내는 방법스케..
머신러닝 복습K-Fold Cross Validation(교차 검증)머신러닝 모델의 성능을 평가하는 방법 중 하나데이터를 여러 개로 나눈 뒤, 각각의 나눈 것들을 사용하여 모델을 학습하고 나머지로 모델을 검증하는 과정을 반복하는 것과소적합 문제 방지 가능좀 더 일반화된 모델을 만들 수 있음반복 횟수가 많아서 모델 학습과 평가에 많은 시간이 소요된다는 단점 K-분할 교차 검증 사용 방법# 1단계: 불러오기from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # KNN, Logisticfrom sklearn.model_selection import cross_val_score# 2단계: 선언하기model = DecisionTreeClassifier(max_depth=3)# 3..
머신러닝 복습기본 알고리즘 분류범줏값을 예측로지스틱 회귀 (Logistic Regression), 결정 트리 (Decision Trees), 랜덤 포레스트 (Random Forest), 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM), k-최근접 이웃 (k-Nearest Neighbors, k-NN) 등회귀연속적인 숫자를 예측선형 회귀 (Linear Regression), 다항 회귀 (Polynomial Regression), 결정 트리 회귀 (Decision Tree Regression), 랜덤 포레스트 회귀 (Random Forest Regression) 1. Linear Regression(선형 회귀) 알고리즘최선의 회귀모델은 전체 데이터의 오차합이 최소가 되는 모델을 의미 ..
2주차 (2월 26일 ~ 29일) 데이터 다루기 (2월 26일~28일) 1주차에 이어서 데이터 다루기 수업이 계속되었습니다! 제어문, 함수, 정규 표현식 등에 대해서 학습하고 파이썬을 활용하여 파일을 다루는 방법과 이메일 보내보기 등을 실습했습니다. 나름 파이썬 기초 지식은 알고 있다고 생각했는데 막상 들어보니 헷갈리는 것도 많고 처음 접하는 부분도 있어서 집중해서 들을 수 있었습니다. 헷갈리는 것 위주로 따로 복습하면서 정리하려고 합니다! 데이터 다루기 수업 완강 후 셀프 테스트를 진행했습니다! 셀프 테스트는 각 과목이 끝날 때마다 15분 정도 진행되는 시험이며 셀프 테스트인 만큼 본인의 이해 상태와 부족한 점을 체크할 수 있었던 것 같습니다. 난이도는 수업을 잘 수강하고 복습했다면 충분히 풀 수 있는..
서류 합격 후기 https://jyeong0814.tistory.com/37 [KT AIVLE] KT 에이블스쿨 5기 DX트랙 서류 합격 후기(지원 계기, 서류작성) KT 에이블 스쿨에 대한 자세한 사항은 홈페이지로 가시면 됩니다! https://aivle.kt.co.kr/home/main/introMain?mcd=HM01001000 지원 계기 저는 정보통신공학과를 전공하였지만 개발 쪽 자체에는 정확한 흥미를 jyeong0814.tistory.com 인적성 검사 교재 아마 대부분 지원자분들이 그러하듯 저 또한 KT 그룹 종합인적성검사를 구매하였습니다. 실제 시험과 유사하게 공부하기 위해 e북으로 구매하였어요! (더 싸기도 합니다) 한 달 전에 구매해놓고 한 5일 정도나 풀어본 거 같네요.. https:/..