패스트 캠퍼스 AILab 2기

오늘부터 패캠 ai lab 2기 시작이다.15:00 - OT시작강사소개과정소개ai 입문강의 - 기타학습 - ai심화강의 - ai경진대회 - 커리어 서비스 - 인재 양성경진대회 및 실시간 리더보드 hrdnet온라인 강의 수강률 80%출석 80%fast campus출석률

12/12 마인드 셋 특강이 있었다.김용담 강사님이 진행해주셨다.생성형 대규모 자언어 처리 모델로 인해 대격변 중단순한 지식만으로는 살아남기 힘들어 질 듯 하다ai 관련 지식도 무작정 쌓을 수는 없고 의미도 없다케글을 활용하자!!실무적인 감각을 기를 수 있도록 더욱 매

오늘은 파이썬 기초부터 시작한다.어제는 기말고사 이슈로 참여를 못했으니 열심히 따라가야겠다.일단 가볍게 프로그래밍에 대해 리마인딩파이썬으로 할 수 있는 것업무자동화크롤링서비스 구현데이터 분석머신러닝파이썬을 배우는 이유쉽다다양한 라이브러리인공지능이 인기인 이유파이썬으로

오늘은 4일차..화이팅 하자ㅏㅏㅏㅏ네이버, 구글, 유튜브 등을 분석해보기웹페이지의 뼈대홈페이지에 생동감을 주거나 클릭 이벤트 등의 작업 수행디자인 작업find_elements를 사용해서 password에 접근parents class -> input tag 순으로 접근네

파이썬을 활용한 데이터 분석 입문공공 데이터를 활용해 데이터분석 실습Numpy, Pandas, Matplotlib와 같은 데이터 분석 라이브러리 기초 사용법에 대한 이해data analysis or analyst 데이터에서 인사이트를 뽑아내는 역할통계 지식이 필요 +

vene로 진행python -m venv .venv 파이썬 버전 -모듈 venv <가상환경이름>VSC에서 python interpreter 선택 방법Win: Control + Shift + Ppython interpreter 입력 후 → ./venv/bin/p

2005년에 만들어진 100% 오픈소스최적화된 c 코드로 구성되어 좋은 성능수치연산의 안정성이 보장됨N차원 실수값 연산에 최적화데이터는 벡터로 표현됨. 데이터 분석 = 벡터 분석 => 벡터연산을 잘 해야 데이터 분석을 잘함네이티브 파이썬은 수치연산에 매우 약함. 실수값

DataFrame은 2차원 테이블이고, 테이블의 한 줄(행/열)을 Series라고 합니다.Series의 모임이 곧, DataFrame이 됩니다.SQL Join(inner, left, outer)<=> pd.merge엄청나게 화려한 시각화 기법들을 제공하며, 기본적

이번 주차는 통계 강의를 수강하는 주간이다기초적인 최빈값 부터boxplot 분석카이제곱 분포 등을 확인가설 검정 부분은 조금 이해하기 어려웠지만 반복 수강으로 이해 완.머신러닝과 딥러닝에 있어서 통계적 기초 지식은 분명히 중요한 부분이다.기초부터 탄탄히 준비해서 나중에

이번엔 머신러닝 교육 주간이다학부과정에서 수업을 듣긴 했지만 잊은 내용도 있을듯우선 PTJ 워크플로우직관적인 의미사람이 학습하는 방식과 비슷하게 예시들(데이터)를 통해서 패턴을 찾아내는 방법컴퓨터에게 데이터를 바라보는 방법(모델)과 예시(데이터)를 주면 판단을 내리는

이번 주차는 코딩테스트를 위한 자료구조와 알고리즘에 대한 특강이 있는 주차이다.아직 각잡고 준비해 본 적 없지만... 전공 CS와 백준 등으로 아주 처음 듣는 내용들은 아니었다이번 강사님의 강의자료는 정말 퀄리티가 좋았다.자료구조에 대해 직관적으로 이해를 도와주었다.매

이번 주간은 머신러닝 프로젝트를 수행하는 주간이다.이번 프로젝트는 kaggle playground 에 참여하는 프로젝트이다머신러닝 모델을 만들어 수집된 나이, 키, 몸무게, 성별 등의 데이터를 학습해 비만도를 예측하도록 하는것이 목적이다원본 데이터는 약 2100개 정도

이번주는 저번주에 이어서 머신러닝 프로젝트를 진행했다두 팀이 합쳐졌기 때문에 이게 merge라는 이름으로 지었다데이터에 대한 설명데이터의 특성들이상치 검출을 위해 dbscan을 시도해보았다별로 좋은 결과를 얻지 못함...3시그마 방식으로도 도전분포는 좋아졌지만 결과는

업스테이지 과정에 들어와서 가장 크게 달라진 것은 스터디를 중심으로 운영된다는 점이었다.일주일 간 동영상 강의 + 주어진 스터디 과제를 수행하고 주기적으로 스터디 결과를 공유하는 공유회 시간을 갖는다.RNN, LSTM, 그리고 GRU에 대해 이해하기각각을 이용하여 MN

Goal of the Competition서울시 아파트 매매 가격 예측Timeline3월 27일 - 대회 시작4월 2일 - 대회 마감Description of the work2007년부터 2023년 6월까지의 서울시 아파트 매매 데이터를 통해 모델을 학습시켜 2023년

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