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FUNDAMENTAL 5. Data 어떻게 표현하면 좋을까? 배열(array)과 표(table)

1. 평균 : 식 알아보기, 평균 함수 만들어 보기 2. 배열을 활용한 평균, 표준편차, 중앙값 : 식 알아보기, 배열 만들어 보기, 중앙값 표준편차 함수 만들어 보기 3. main() 함수 4. numpy 패키지 소개 - ndarray, size, shape, ndim, type, 특수행렬(단위행렬, 0행렬, 1행렬) - 브로드캐스트(R의 recycle rule 같은 개념인듯) - 슬라이스와 인덱싱 - random : random(실수), randint(정수), choice(선택), permutation(뒤섞기), normal(정규분포), uniform(균등분포) - 전치행렬 5. numpy로 기본 통계 데이터 계산 해보기 - sum, mean, std, median 6. 데이터의 행렬 변환 - 소리 ..

공부/AIFFEL 2021.01.08

Exploration 2 : Iris의 세 가지 품종, 분류해볼 수 있겠어요?

1. Iris의 세 가지 품종을 분류하기 - 사이킷-런 데이터셋 종류와 붓꽃(Iris) 데이터의 구성 - 붓꽃 데이터 보기 : load_iris().keys(), load_iris().data, load_iris().target 등 2. 첫 번째 머신러닝 실습, 간단하고도 빠르게! - train_test_split 를 이용하여 데이터를 트레이닝 셋과 테스트 셋으로 나누기 - 지도학습과 비지도학습, 분류와 회귀 - Decision Tree, Random Forest, SVM(Support Vector Machine), SGD(Stochastic Gradient Descent), Logistic Regression - 각 모델들 fit, predict 하기 - classification_report를 통해 ..

공부/AIFFEL 2021.01.07

풀잎스쿨 - 코딩마스터(Coding Master) 4장. 빅오와 자료형

1월 6일 오후에 배운 내용이다. 책 : 파이썬 알고리즘 인터뷰 저자 : 박상길 의 책을 읽고 서로 얘기하면서 이해하고 질문하는 수업방식이다. 1. 오리엔테이션 2. 빅오 - 점근적 실행 시간을 표기할 때 가장 널리 쓰이는 수학적 표기법 중 하나 - 입력의 크기가 충분히 클 때 알고리즘의 효율성에 따라 수행 시간이 크게 차이가 나는가에 대한 것 - 종류 : O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n) - 알고리즘은 흔히 "시간과 공간이 트레이드오프 관계다" - 빅오는 상한을 의미, 빅오메가는 하한을 의미, 빅세타는 평균을 의미한다. - 빅오 표기법은 주어진(최선/최악/평균) 경우의 수행 시간의 상한을 나타낸다. 3. 자료형 - 파이썬의 자료형 종류 : 정수(in..

공부/AIFFEL 2021.01.06

Exploration 1 : 인공지능과 가위바위보 하기

1. 인공지능과 가위바위보 하기 - 이미지 분류기는 어떤 것이 있을까? - 데이터 준비하기 : MNIST 숫자 손글씨 데이터 2. 데이터 준비하기 - MNIST 숫자 손글씨 불러오기 - 검증용 데이터(validatation set), 교차검증(cross validation) 3. 딥러닝 네트워크 설계하기 - Sequenential Model 사용하기 4. 딥러닝 학습시키기 - fit(), epochs, shape, reshape 5. 얼마나 잘 만들었는지 확인하기 - loss 확인, accuracy 확인 6. 더 좋은 네트워크 만들어 보기 - 하이퍼파라미터들을 바꾸면서 학습시켜보기 : channel1, channel2, dense, train_epoch 7. 프로젝트 : 가위바위보 분류기 만들기 - 가위..

공부/AIFFEL 2021.01.05

풀잎스쿨 - DeepML(CS231N) Lec. 03 Loss Functions and Optimization

1) Multiclass SVM loss(Hinge loss) 2) Loss 함수는 무엇이고 어떻게 구하는가. 3) Over fit에 빠지지 않는 방법 -> Regularization 4) Regularization의 종류 : L2 regularization, L1 regularization, Elastic net(L1 + L2), Max norm regularization, Dropout, Batch normalization 오늘도 어렵지만 같이 이해하고, 질문하고 답변하며 다 같이 성장하는 시간을 가졌다. 저번에 본 영상의 다음 부분을 들었고 개념이 어렵지만 다른분들과 퍼실님께서 도와주시는 덕분에 포기하지 않고 공부할 수 있는 것 같다.

공부/AIFFEL 2021.01.04

FUDNAMENATAL - 3. 파이썬으로 코딩 시작하기

1월 4일 오전에 배운 내용이다. 1) 파이썬으로 코딩 시작하기 - 학습 목표 : 변수, 함수, 연산자, 제어문, 자료형을 이해할 수 있다. - 오류 메세지를 읽고 이해할 수 있다. - 코드를 이해하고 수정할 수 있다. 2) 파이썬에서 함수란 무엇인가 - print() 3) 변수 사용하기 - greeting = "안녕하세요?", print(greeting) 4) 새로운 함수를 정의하기 - def 함수명() : 5) 변수의 유효범위 - 전역변수, 지역변수 6) 함수에 인자 전달하기 - def 함수명(변수) : 7) 함수에 여러 개의 인자를 전달하기 - def 함수명(변수1, 변수2) : 8) 함수의 결과로 값을 반환하기 - return 9) "if"문 : 진실 혹은 거짓 - if 조건문 : - if, el..

공부/AIFFEL 2021.01.04

0. 시작하기

12월 28일부터 모두의 연구소의 AIFFEL(대전)에서 하는 인공지능 전문가 과정을 시작한다. 해당 과정은 6월 21일까지 실시하고 기초적인 프로그래밍부터 파이썬, 머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터비전, 자연어처리 등을 배우는 과정이다. 해당 작성일은 31일이고 오늘 블로그를 만들고 작성하는 시간을 가지고 있다. 이전까지는 페이스북에 공부기록, 보조강사 기록 등을 기록해놨고 블로그를 만들기에는 두려움이 있었는데 좋은 기회가 왔다. 기존 페이스북 주소는 www.facebook.com/profile.php?id=10005359067075이다 28일에는 AIFFEL에서 준비한 교재와 노트북, 캠을 받고 노트북과 우분투와 친해지는 시간을 가졌다. 오늘부터 페이스북과 블로그 두 곳에 기록을 작성해야겠다.

공부/AIFFEL 2020.12.31