LG_Aimers
1.데이터 분석과 AI 학습에서 유의할 점_LG Aimers(1)
본 포스트는 LG Aimers 활동에 참여하며 온라인 AI 교육을 정리한 내용입니다! 프로그램에 관심이 있으시다면 https://www.lgaimers.ai/ 를 참고해주세요!!상관관계와 인과관계는 다르다.Error bar 추가하기C와 D는 평균은 다르지만 오
2.품질 및 품질비용_LG Aimers(2)
본 포스트는 LG Aimers 활동에 참여하며 온라인 AI 교육을 정리한 내용입니다!프로그램에 관심이 있으시다면 https://www.lgaimers.ai/ 를 참고해주세요!!전통적 품질관리에서의 품질 : "규격에 부합하는 것"오늘날의 품질 : "규걱 접합성"
3.SPC의 필요성과 개념_LG Aimers(3)
본 포스트는 LG Aimers 활동에 참여하며 온라인 AI 교육을 정리한 내용입니다!프로그램에 관심이 있으시다면 https://www.lgaimers.ai/ 를 참고해주세요!!4M(Man, Machine, Material, Method)를 input으로 투입하
4.신뢰성 개념과 신뢰성 척도_LG Aimers(4)
본 포스트는 LG Aimers 활동에 참여하며 온라인 AI 교육을 정리한 내용입니다!프로그램에 관심이 있으시다면 https://www.lgaimers.ai/ 를 참고해주세요!!제품 라이프 사이클 관점의 Total Cost 관리가 필요하다.품질 비용은 잠재적 R
5.신뢰성 분포_LG Aimers(5)
본 포스트는 LG Aimers 활동에 참여하며 온라인 AI 교육을 정리한 내용입니다!프로그램에 관심이 있으시다면 https://www.lgaimers.ai/ 를 참고해주세요!!일반적으로 사건이 1건 발생하는데 걸리는 시간에 대한 분포로 사용된다.지수분포를 따르
6.SL Foundation_LG Aimers(6)
본 포스트는 LG Aimers 활동에 참여하며 온라인 AI 교육을 정리한 내용입니다!프로그램에 관심이 있으시다면 https://www.lgaimers.ai/ 를 참고해주세요!!Data로부터 내재된 패턴을 학습하는 과정spam mail 판단, image 인지,
7.Linear Regression_LG Aimers(7)
본 포스트는 LG Aimers 활동에 참여하며 온라인 AI 교육을 정리한 내용입니다!프로그램에 관심이 있으시다면 https://www.lgaimers.ai/ 를 참고해주세요!!$$h_w(x) = \\theta_0 + \\theta_1k_1(x_1) + ...
8.Gradient Descent_LG Aimers(8)
본 포스트는 LG Aimers 활동에 참여하며 온라인 AI 교육을 정리한 내용입니다!프로그램에 관심이 있으시다면 https://www.lgaimers.ai/ 를 참고해주세요!!손실함수에서 파라미터인 $\\theta_0, \\theta_1$을 최소로 하는 값을
9.Linear Classification_LG Aimers(9)
본 포스트는 LG Aimers 활동에 참여하며 온라인 AI 교육을 정리한 내용입니다!프로그램에 관심이 있으시다면 https://www.lgaimers.ai/ 를 참고해주세요!!$$h_w(x) = \\theta_0 + \\theta_1k_1\\phi(x_1) +
10.Advanced Classification Model_LG Aimers(10)
본 포스트는 LG Aimers 활동에 참여하며 온라인 AI 교육을 정리한 내용입니다!프로그램에 관심이 있으시다면 https://www.lgaimers.ai/ 를 참고해주세요!!위와 같은 상황에서 $w_1, w_2, w_3$와 같은 hyper plane을 그릴
11.Ensemble_LG Aimers(11)
본 포스트는 LG Aimers 활동에 참여하며 온라인 AI 교육을 정리한 내용입니다!프로그램에 관심이 있으시다면 https://www.lgaimers.ai/ 를 참고해주세요!!머신러닝에서 알고리즘의 종류에 상관 없이 서로 다르거나 같은 매커니즘으로 동작하는 다
12.Introduction To Deep Neural Networks_LG Aimers(12)
본 포스트는 LG Aimers 활동에 참여하며 온라인 AI 교육을 정리한 내용입니다!프로그램에 관심이 있으시다면 https://www.lgaimers.ai/ 를 참고해주세요!!두뇌 속에 있는 뉴런 혹은 신경세포의 연결관계를 본따서 정보를 고수준의 정보로 처리하
13.Training Neural Networks_LG Aimers(13)
neural network에서 최적화를 하고자 하는 parameter들과 학습 data를 parameter들로 이루어진 neural network에 입력으로 집어넣어서 ground truth 값과 비교함으로써 차이를 최소화하도록 하는 loss function을 만들었을
14.Convolutional Neural Networks and Image Classification_LG Aimers(14)
computer vision 영역에서 거의 default로 사용되는 핵심 deep learning 구조분류 문제, 자세 추정 문제, 정보 인식, 의료 영상이나 문자 인식, 알파고 등에 사용된다.다양한 경우에 대해 robust하게 영상 인식을 하는 알고리즘이 동작해야한다