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Chapter 1. 소개 - 2

💡 먼저 올린 Chapter 1.소개 -1과 이어지는 뒷 부분 내용

2022년 7월 30일
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Chapter 1. 소개 - 1

1.1. 왜 머신러닝인가 초창기 지능형 애플리케이션들은 데이터를 처리하고 사용자의 입력을 다루는 데 하드 코딩된 if와 else 명령을 사용하는 시스템이였다. 머신러ㅣㅇ을 사용하여 알고리즘에 많은 데이터를 제공해주면 특정 요소가 어떤 것인지를 충분히 찾아 낼 수 있다.

2022년 7월 24일
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Pandas

0 1.0 1 3.0 2 5.0 3 NaN 4 6.0 5 8.0 dtype: float64 날짜형의 테이터 date_range로 기본 날짜 지정 periods로 기간 지정 DatetimeIndex(['2021-01-12', '2021-01-13', '2021-0...

2022년 1월 2일
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5장. 차원 축소를 사용한 데이터 압축 - 2

💡 많은 머신 러닝 알고리즘은 입력 데이터가 선형적으로 구분 가능하다는 가정을 한다

2022년 1월 1일
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5장. 차원 축소를 사용한 데이터 압축 -1

주성분 분석( Principal Component Analysis, PCA )을 사용한 비지도 데이터 압축하기 지도 방식의 차원 축소 기법인 선형 판별 분석( Linear Disriminant Analysis, LDA )을 이용하여 클래스 구별

2021년 12월 31일
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Optimization

💡 최적화에 대한 많은 용어가 생기는데 용어에 명확한 이해가 없다면 뒤로 갈수록 큰 오해가 쌓일 수 있다

2021년 12월 26일
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Recurrent Neural Network

RNN

2021년 12월 25일
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RNN 첫걸음

소리, 문자열, 주가 등의 데이터를 시퀀스( sequence ) 데이터로 분류

2021년 12월 21일
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CNN 첫 걸음

Convolution 연산 이해하기

2021년 12월 19일
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베이즈 통계학 맛보기

✨ 베이즈정리는 데이터가 새로 추가될 때 정보를 업데이트하는 방식에 대한 이론적 설명

2021년 12월 17일
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4장. 좋은 훈련 데이터셋 만들기: 데이터 전처리

💡 좋은 머신 러닝 모델을 구축하는 데 도움이 되는 핵심적인 전처리 기법

2021년 12월 16일
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Python Data Handing

💡 기초적인 Data type에는 CSV, 웹(html), XML, JSON이 있다.

2021년 12월 11일
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Python Object Oriented Programming

Object-Oriented Programming, OOP

2021년 12월 9일
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이진 탐색

순차 탐색, 이진 탐색, 이진 탐색 트리

2021년 12월 5일
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계수 정렬( Count Sort )

숫자들간 비교를 하지 않고 정렬을 하는 알고리즘

2021년 11월 18일
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텍스트 분석을 위한 인코딩

💡 컴퓨터는 텍스트를 인식할 수 없다. 오로지 숫자만 처리가 가능하기 때문에 텍스트를 수치화 시키는 작업을 수행해야 한다.

2021년 11월 14일
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BFS ( 너비 우선 탐색 )

너비 우선 탐색( BFS : Bredth-First Search ) 시작 정점으로부터 가까운 정점을 먼저 방문하고 멀리 떨어져 있는 정점을 나중에 방문하는 순회 방법

2021년 11월 12일
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CNN 알아보기 ( with Tensorflow )

CNN을 통해 MNIST 분류기 만들기

2021년 11월 7일
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역전파 구현하기

역전파(Backpropagation)는 먼저 계산 결과와 정답의 오차를 구해 이 오차에 관여하는 값들의 가증치를 수정하여 오차가 작아지는 방향으로 일정 횟수를 반복해 수정하는 방법이다.

2021년 11월 6일
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수치미분과 경사하강법

미분값을 더하는 것을 경사상승법(gradient ascent) 라고 하며 함수의 극대값 위치를 구할 때 사용한다. 미분값을 빼는 것을 경사하강법(gradient descent) 라고 하며, 함수의 극소값 위치를 구할 때 사용한다.

2021년 11월 5일
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