AI 부트캠프 Section4 목차

신경망과 퍼셉트론의 개념 학습 - 구조, 입출력, 학습역전파(Backpropagation, backward pass) - 학습방법에 대한 구체적인 지식신경망 프레임워크와 학습규제(regularization) 전략 - Weight Decay, Constraint, Lea

2021년 8월 10일
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AI 부트캠프 S4-WEEK1 1일차

신경망 기본 원리신경망의 학습역전파실전 프레임워크(0-15분까지만 시청)퍼셉트론(Perceptron)XOR 문제 다층 퍼셉트론(Multi-Layered Perceptron)역 전파법(Backpropagation) (03:25~08:50까지)Neural Networks

2021년 8월 10일
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AI 부트캠프 52일차

"a는 객체""a는 FourCal의 인스턴스"클래스 안의 함수(def) 메서드 setdata의 매개변수 self(객체 자기자신), first, seconda 객체에 객체변수 first 생성 후, 값 4 저장객체가 생성될 때 자동으로 호출되는 메서드기존 클래스를 변경하지

2021년 7월 17일
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AI 부트캠프 51일차

continue다음 breakpoint 때 까지 코드를 계속 실행next (= step over)해당 함수의 breakpoint 다음 줄 코드 실행step

2021년 7월 15일
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AI 부트캠프 47일차

IP : 어느 컴퓨터인지 구분웹 서버가 실행중인 컴퓨터의 주소port : 어떤 서버 프로그램을 사용할지 구분서버 컴퓨터의 어떤 서버 프로그램을 사용할지 구분DNS(Domain Name Server)웹 브라우저에서 URL을 입력하면, 웹 브라우저는 도메인 이름에 해당하는

2021년 7월 9일
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AI 부트캠프 일정

데이터 탐색, 데이터 다루기, 시각화T-Test, 신뢰구간, CLT, ANOVA, 베이즈이론Vector, Matrix, 차원축소(PCA, SVD), Clustering머신러닝 회귀모델 (Linear, Multiple, Logistic Regression)머신러닝 분류모

2021년 7월 5일
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AI 부트캠프 33일차

좋지 않음ex) 100개의 sample : 99개가 yes, 1개가 no모두 yes로 예측하는 모델의 정확도 : 99%이지만 실제로 좋은 모델이라고 할 수 없다\-> Precision, Recall F-beta score 사용Precisionrelevant = posi

2021년 6월 22일
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AI 부트캠프 31일차

S2-WEEK2트리 모델트리 모델을 기반으로 한 최신 앙상블 모델까지 다룸category_encodersgraphviznumpypandasscikit-learn데이터가 가진 특성값 기준으로 샘플들을 분류해가는 모델앙상블 모델의 기초가 되는 모델장점다른 모델보다 성능이

2021년 6월 14일
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AI 부트캠프 28일차

릿지 회귀 모델 "수식"L2 Norm선형회귀모델의 식과 릿지 회귀 모델의 식이 무엇이 다른가

2021년 6월 10일
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AI 부트캠프 27일차

머신러닝모델을 만들 때 학습과 테스트 데이터를 분리 해야 하는 이유다중선형회귀과적합/과소적합을 일반화 관점에서 설명편향/분산의 트레이트오프 개념을 이해하고 일반화 관점에서 설명예측 모델을 만들기 전에 간단하게 최소한의 성능을 나타내는 기준이 되는 모델관찰된 연속형 변수

2021년 6월 9일
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AI 부트캠프 26일차

선형회귀모델지도학습(Supervised Learning)회귀모델에 기준모델을 설정Scikit-learn을 이용해 선형 회귀 모델을 만들어 사용하고 해석

2021년 6월 8일
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MML(Mathematics for Machine Learning)

MML

2021년 6월 7일
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AI 부트캠프 16-20일차

excel replaceexcel extract단위 M으로 맞추기01, 02, ... --> +1900 or +2000Use of blood and violence in the game is only adviced for Action games for 18+ age g

2021년 5월 31일
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코드스테이츠 디스코드 공유자료

깃허브 사용방법가설검정데이터 분석을 위한 통계(ANOVA)t-testcritical p-valueSign Test Concept and ExampleSign TestFinding exact p-value for the sign test영어로 된 개발문서 읽는법고등수학베

2021년 5월 26일
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AI 부트캠프 13일차

Vector transformationeigenvector / eigenvalue고차원의 문제 (The Curse of Dimensionality)PCA (Principal Component Analysis)선형변환임의의 두 벡터 덧셈 or 스칼라 곱matrix를 곱하

2021년 5월 25일
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AI 부트캠프 12일차

선형결합av + bw두 스칼라 중 하나는 고정해놓고 나머지 하나의 값을 자유롭게 놓는다면,벡터의 머리가 한 직선을 그리게 된다span 선형생성벡터 v 와 w 의 span : 선형결합의 집합선형종속 linearly dependent벡터 u가u = av + bw다른 벡터들

2021년 5월 24일
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AI 부트캠프 11일차

수학적관점vector can be anything두 벡터의 덧셈, 벡터의 상수배...etc 같은 연산이 성립하면 뭐든 벡터

2021년 5월 24일
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AI 부트캠프 9일차

S1-WEEK2 Note 04 : Bayesian 학습목표 Warm-up : 베아즈 정리 The principle of insufficient reason(이유 불충분의 원리) : 아무 정보가 없는 상황에서 확률을 50:50으로 가정하는것 Bayesian Inf

2021년 5월 18일
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AI 부트캠프 8일차

ANOVACLT신뢰구간의 목적과 사용 예시추정된 통계치에 대해서 신뢰구간을 계산Central Limit Theorem 중심극한정리Normal Distribution 정규분포Sampling from a statistical distribution 통계분포에서의 표본어떤

2021년 5월 17일
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AI 부트캠프 7일차

t-test를 위한 조건t-test외에 다른 가설검정 방법Type of Error$\\chi^2$-test의 목적과 사용예시모수통계와 비모수통계의 차이독립변수의 수ex) x+y+z = 10 : 독립변수2, 종속변수1

2021년 5월 14일
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