애독자's 공부방

혼공단 - 혼공머신, 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 각 Chapter의 '학습목표'를 바탕으로 내용을 정리했습니다. # 진도 기본 미션 선택 미션 4주차 (1/22 ~ 1/28) Chapter 05 교차 검증을 그림으로 설명하기 Ch.05(05-3) 앙상블 모델 손코딩 코랩 화면 인증하기 ※ 보내주신 간식은 조만간 바꿔 먹겠습니다. 😀 □ Chapter 05 성능이 좋고 이해하기 쉬운 트리 알고리즘을 이해 - 트리 알고리즘: 데이터를 분류하거나 회귀하는 데 사용되는 머신러닝 알고리즘 . 장점: 다양한 데이터 세트에 대해 좋은 성능, 모델의 구조가 직관적이라 이해가 쉬움 . 단점: 데이터의 세부 사항을 잘 학습해서 훈련 데이터에 과적합 발생이 쉽고, 데이터를 순차적으로 분할해서 수렴 속도가 느림 - 트리 ..

혼공단 - 혼공머신, 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 각 Chapter의 '학습목표'를 바탕으로 내용을 정리했습니다. # 진도 기본 미션 선택 미션 3주차 (1/15 ~ 1/21) Chapter 04 Ch.04(04-1) 2번 문제 풀고, 풀이 과정 설명하기 Ch.04(04-2) 과대적합/과소적합 손코딩 코랩 화면 캡처하기 ※ 시켜줘.. 우수 혼공족.. 했더니, 되었다?! 우수 혼공족! 😄 . 감사합니다. 덕분에 '아이스 와앙 슈(?)' 잘 먹었습니다. 사실 이름이 어렵고 품절이라 좀 더 보태서 핫도그로 바꿔 먹었습니다. . 족장님 아프지 마세요! (왜냐면 숙제검사하셔야 하니까. 롱담임) □ Chapter 04 로지스틱 회귀, 확률적 경사 하강법과 같은 분류 알고리즘을 이해 1. 로지스틱 회귀: 선형 방정..

혼공단 - 혼공머신, 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 각 Chapter의 '학습목표'를 바탕으로 내용을 정리했습니다. # 진도 기본 미션 선택 미션 2주차 (1/8 ~ 1/14) Chapter 03 Ch.03(03-1) 2번 문제 출력 그래프 인증하기 모델 파라미터에 대해 설명하기 □ Chapter 03 지도 학습 알고리즘의 한 종류인 회귀 알고리즘 이해 - 회귀: 두 변수 사이의 상관관계를 분석하는 방법 (임의의 수치를 예측하는 문제로, 타깃값도 임의의 수치) . k-최근접 이웃 회귀: k-최근접 이웃 알고리즘을 사용해 회귀 문제를 해결. ※ 가장 가까운 이웃 샘플을 찾고 이 샘플들의 타깃값을 평균하여 예측 . 결정계수(R^2): 대표적인 회귀 문제의 성능 측정 도구 (1에 가까울수록 좋고, 0에 가깝다..

코딩자율학습 나도코딩의 파이썬 입문 ■ 책을 선택한 이유 요즘은 프로그래밍 학습도 영상을 통해 정보를 얻는 사람들이 많아졌습니다. 영상은 시각적으로 정보를 이해하기 쉽기 때문에, 어떤 주제에 대해 처음 접하는 사람들에게 유용합니다. 하지만 영상은 원하는 장면을 찾기가 어렵다는 단점이 있습니다. 긴 영상의 경우 원하는 부분을 찾기 위해 처음부터 끝까지 일일이 찾아야 하는 경우가 많습니다. 반면, 책은 목차를 통해 원하는 부분으로 바로 갈 수 있다는 장점이 있습니다. 또한, 책은 자신의 속도에 맞춰 천천히 읽을 수 있기 때문에 이해하기 쉽습니다. 그래서 저는 아직 책을 읽는 것이 더 편합니다. 책을 읽으면서 생각을 정리할 수도 있고, 필요한 부분을 찾아가며 공부할 수 있기 때문입니다. 책의 내용을 훑어봤을 ..

혼공단 - 혼공머신, 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 각 Chapter의 '학습목표'를 바탕으로 내용을 정리했습니다. # 진도 기본 미션 선택 미션 1주차 (1/2 ~ 1/7) Chapter 01 ~ 02 코랩 실습 화면 캡처하기 Ch.02(02-1) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기 □ Chapter 01 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이점 - 인공지능: 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 시스템을 만드는 기술 (강인공지능, 약인공지능으로 분류) . 강인공지능: 인공일반지능이라고도 하며, 사람의 지능과 유사 (영화 속 전지전능한 AI) . 약인공지능: 특정 분야에서 사람을 돕는 보조 AI (음성 비서나 자율 주행 등) ※ 인공지능은 머신러닝, 딥러닝 등 다양한 기술을 포함하여 범위가 가장..