임이지의 블로그

기본 미션 k-평균 알고리즘 작동 방식 설명하기 1. 무작위로 k개의 클러스터 중심을 정합니다. 2. 각 샘플에서 가장 가까운 클러스터 중심을 찾아 해당 클러스터의 샘플로 지정합니다. 3. 클러스터에 속한 샘플의 평균값으로 클러스터 중심을 변경합니다. 4. 클러스터 중심에 변화가 없을 때까지 2번으로 돌아가 반복합니다. 아래 그림을 보면 클러스터 중심이 이동 되면서 변화가 없을때까지의 과정을 알 수 있다. 선택 미션 Ch.06(06-3) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기 1. 특성이 20개인 대량의 데이터셋이 있습니다. 이 데이터셋에서 찾을 수 있는 주성분 개수는 몇개일까요? -> 10개 문제에서 주어진 선택지 중에서는 10개의 특성이 가장 작다. 일반적으로 주성분 분석은 원본 데이터에 있는 특성 개..

Developer/혼공단 2022. 3. 4. 16:57

기본 미션 교차 검증을 그림으로 설명하기 Ch.05(05-3) K-Fold 교차 검증 과정 전체 데이터셋을 Training Set과 Test Set으로 나눈다. Training Set를 Traing Set + Validation Set으로 사용하기 위해 k개의 폴드로 나눈다. 첫 번째 폴드를 Validation Set으로 사용하고 나머지 폴드들을 Training Set으로 사용한다. 모델을 Training한 뒤, 첫 번 째 Validation Set으로 평가한다. 차례대로 다음 폴드를 Validation Set으로 사용하며 3번을 반복한다. 총 k 개의 성능 결과가 나오며, 이 k개의 평균을 해당 학습 모델의 성능이라고 한다. 선택미션 앙상블 모델 손코딩 코랩 화면 인증샷 앙상블 학습 더 좋은 예측 결과..

Developer/혼공단 2022. 2. 24. 20:01

책소개 인공지능에서 가장 빛나는 컴퓨터 비전의 모든 것 컴퓨터 비전은 최근 인공지능과 딥러닝의 눈부신 발전과 함께 얼굴 인식, 의학 영상, 자율주행 등 다양한 산업에서 괄목할 만한 성과를 보여주고 있다. 그중 가장 흥미로운 기술은 주행 시 전방의 차량이나 장애물을 감지해 차의 속도를 스스로 조절하는 자율주행이다. 이 책에서는 컴퓨터가 이런 시각 정보를 어떻게 얻는지, 컴퓨터 비전에서 딥러닝을 어떻게 응용하는지 매우 실용적인 관점으로 안내한다. 고등학교 수학 교과 과정을 배운 독자라면 누구나 딥러닝을 가능케 하는 원리와 개념을 이해할 수 있으며, 이미지 생성부터 얼굴 인식까지 다양하게 응용되는 딥러닝 구조를 배울 수 있다. 이 책에 담긴 고급 딥러닝 알고리즘을 활용해 이미지, 비디오 및 실생활에서 물체를 ..

Developer/IT 도서 2022. 2. 23. 14:50

기본 미션 3주차 Chapter 04 Ch. 04(04-1) 2번 문제 풀고, 풀이 과정 설명하기 04.1.2 로직스틱 회귀가 이진 분류에서 확률을 출력하기 위해 사용하는 함수는 무엇인가요? 1. 시그모이드 함수 2. 소프트맥스 함수 3. 로그 함수 4. 지수 함수 로직스틱 회귀는 이진 분류에서는 하나의 선형 방정식을 훈련합니다. 이 방정식의 출력 값을 시그모이드 함수에 통과시켜 0~1 사이의 값을 만듭니다. 이 값이 양성 클래스에 대한 확률입니다. 음성 클래스의 확률은 1에서 양성 클래스의 확률을 빼면 됩니다. 선택 미션 Ch.04(04-2) 과대적합/과소적합 손 코딩 코랩 화면 캡쳐하기 import pandas as pd fish = pd.read_csv('https://bit.ly/fish_csv_..

Developer/혼공단 2022. 2. 22. 18:43

기본 미션 Ch. 03(03-1) 2번 문제 출력 그래프 인증샷 # k-최근접 이웃 회귀 객체를 만듭니다. knr = KNeighborsRegressor() # 5에서 45까지 x 좌표를 만듭니다. x = np.arange(5, 45).reshape(-1, 1) # n = 1, 5, 10일 때 예측 결과를 그래프로 그립니다. for n in [1 , 5, 10]: # 모델을 훈련합니다. knr.n_neighbors = n; knr.fit(train_input, train_target) # 지정한 범위 x에 대한 예측을 구합니다. prediction = knr.predict(x) plt.scatter(train_input, train_target) plt.plot(x, prediction) plt.titl..

Developer/혼공단 2022. 2. 22. 17:07

기본 미션 p.315의 을 실행한 후 출력되는 고양이 이미지 캡쳐하기. 선택 미션 p.352 누적 예제를 활용하여 본인의 할 일 목록을 만들어 캡쳐하기. 할 일 목록 추가하기 HTML 페이지에 있는 HTML, HEAD, BODY, TITLE, H1, DIV, SPAN 등을 HTML 언어에서는 요소(ELEMENT)라고 부릅니다. 그리고 자바스크립트에서는 이를 문서 객체라고 부릅니다. 문서 객체를 조합해서 만든 전체적인 형태를 문서 객체 모델이라고 부릅니다. HTML 코드를 자바스크립트로 조작하기 1번째 h1 태그 2번째 h2 태그 실행결과 화면에 문자열들이 나타나는데, BODY 태그가 생성되기 이전에 HEAD 태그 안의 SCRIPT 태그에서 BODY 태그를 조작하던 부분(1번째 SCRIPT 태그 를 출력하..

Developer/혼공단 2022. 2. 22. 11:24

기본 문제 객체, 속성, 메소드가 무엇인지 설명하기 객체(Object)란 추상적 의미로, 실제로 존재하는 사물'을 의미하고 이름과 값으로 구성된 속성을 의미합니다. 속성(propertty)은 객체 내부에 있는 값을 의미합니다. 메소드(method)는 객체 속성 중에 함수 자료형인 것을 의미합니다. 선택 문제 p. 288 확인 문제 3번 풀고, 풀이 과정 설명하기 모질라 문서에서 Math 객체와 관련된 내용을 읽고 사인 90도의 값을 구해보세요. 참고로 사인 90도는 1입니다. 아주 단순하게 생각해서 구현하면 0.8939966636005579라는 결과가 나옵니다. 0.8939966636005579가 나왔다면 왜그런지, 그리고 이를 어떻게 해야 제대로 사용할 수 있는지 구글 검색 등을 활용해서 알아보고 코드..

Developer/혼공단 2022. 2. 13. 15:11

기본미션 코랩 실습 화면 캡처 하기. 도미 데이터 준비하기 #생선의 길이 bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41.0, 41.0] #생선의 무게 bream_weight = [242.0, 290.0, 340.0, 363.0, 430.0, 450.0, 500.0, 390.0, 450.0, 500.0, 475.0, 500.0, 500.0, 340.0, 600.0, 60..

Developer/혼공단 2022. 2. 9. 17:29