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부스트캠프 ai tech 2기 2주차 학습 정리 노트Boostcamp AI Tech 2기 2021. 8. 13. 23:11
강의 복습 2강 뉴럴 네트워크 - MLP 신경망(Neural Networks) : 1) computing systems vaguely inspired by the biological neural networks that constitute animal brains 그러나 역전파 같은 시스템이 인간의 뇌에선 일어나지 않는다. 더욱 좋은 성능을 낼 수 있다면 굳이 인간의 뇌를 모방할 이유는 없다. 2) function approximators that stack affine transformations followed by nonlinear transformations 3강 Optimization Gradient Descent : Firs t-order iterative optimization algorit..
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부스트캠프 ai tech 2기 1주차 학습 정리 노트Boostcamp AI Tech 2기 2021. 8. 4. 16:47
강의 복습 Python 2-1 변수 : 데이터(값)을 저장하기 위한 메모리 공간의 프로그래밍상 이름 변수는 메모리 주소를 가지고 있고 변수에 들어가는 값은 메모리 주소에 할당된다. 피연산자(operand) : 연산자(operator)에 의해 계산이 되는 숫자들 *이차원 이상의 리스트를 복사할 땐 copy 모듈의 deepcopy를 이용하자! Python 2-2 함수 : 어떤 일을 수행하는 코드의 덩어리 캡슐화 : 인터페이스만 알면 타인의 코드를 사용할 수 있는 함수의 특성이다. parameter : 함수의 입력 값 인터페이스. def func(x)의 x에 해당하는 부분. argument : 실제 parameter에 대입된 값. print(f(2))의 2에 해당하는 부분. Python 2-3 조건문 : 조건..
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BOAZ 분석 멘토링 A조 - 2 / SVMBOAZ 2021. 7. 31. 01:23
핸즈온 머신러닝 5장에 있는 개념들을 공부하고 이 글에 정리해보았습니다. 코드 참고 : https://github.com/danny980521/BOAZ_Analysis_Mentoring_A/blob/main/5.ipynb 선형 SVM 분류 : 아래의 왼쪽 그림의 점선은 두 클래스를 명확히 구분하지 못하지만 나머지 실선은 잘 구분짓고 있다. 하지만 결정 경계가 샘플에 너무 가깝기 때문에 새로운 샘플에 대해서는 아마 잘 작동하지 못할 것이다. 오른쪽 그림은 두 클래스를 명확히 구분하면서도 제일 가까운 훈련샘플과 최대한 멀리 떨어져 있다. 이처럼 폭이 가장 큰 도로를 찾는 것이 SVM의 원리이며, 라지 마진 분류라고도 한다. 하드 마진 분류 : 모든 샘플을 도로 바깥쪽에 분류되도록 하는 분류법. 데이터가 선형..
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BOAZ 분석 멘토링 A조 - 1 / 분석, 회귀BOAZ 2021. 7. 24. 08:44
핸즈온 머신러닝 3, 4장에 있는 개념들을 공부하고 이 글에 정리해보았습니다. 코드 참고 : https://github.com/danny980521/BOAZ_Analysis_Mentoring_A/blob/main/3%264.ipynb 오차 행렬 : 학습된 분류 모델이 예측을 수행하면서 얼마나 헷갈리고(confused) 있는지도 함께 보여주는 지표 정밀도 : 양성 예측의 정확도. TP/(TP + FP)로 계산한다. 재현율(=민감도) : 정확히 감지한 샘플 중 양성의 비율. TP/(TP + FN)로 계산한다. 특이도 : 음성으로 정확하게 분류한 음성 샘플의 비율. TN/(TN + FP)로 계산한다. F1 점수 : 정밀도와 재현율의 조화평균 ROC 곡선 : 거짓 양성 비율(FPR = 1 - 특이도)에 대한 진..