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[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI 캠프 10기] 7주차 회고 7주 차 학습  Deep Learning 인공지능(AI; Artificial Intelligence)사람의 지능을 만들기 위한 시스템이나 프로그램머신러닝에 포함되는 기술 인공뉴런(Artificial Neuron)$a = b + w_1x_1 + w_2x_2 + \cdots + w_mx_m$ 인공신경망(Artificial Neural Network)다수의 인공뉴런이 연결되어 구성된 네트워크입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)으로 구성 딥러닝(Deep Learning)인공신경망의 한 종류로, 은닉층이 많은 신경망머신러닝이 처리하기 어려운 비정형 데이터 처리 손실 함수(Loss Function)Regression 경사하강법(Gradient Descen..
30일차. PyTorch - Multiclass Classification 더보기 30일 차 회고.  내일이 ADsP 시험이다. 그리고 내일 시험이 끝나면 단위 프로젝트를 시작해야 한다. 아직 데이터 분석에 대해서 잘 몰라서 좀 더 공부를 하면서 프로젝트를 진행해야 할 것 같다.     1. PyTorch  1-1. Multiclass Classification Model Random Seed 고정import osimport randomimport numpy as npimport torchdef reset_seeds(seed=42): random.seed(seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) ..
29일차. PyTorch - Binary Classification & Multiclass Classification 더보기 29일 차 회고.  .코드가 점점 어려워져서 추가 공부를 해야할 것 같다.    1. PyTorch  1-1. Binary Classification 데이터 준비# 데이터 생성from sklearn.datasets import make_circlesn_samples = 1000X, y = make_circles( n_samples, noise=0.03, random_state=42)X.shape, y.shape# ((1000, 2), (1000,))# 데이터 확인import pandas as pdcircles = pd.DataFrame( { "X1": X[:, 0], "X2": X[:, 1], "label": y })circles.h..
28일차. PyTorch - Model Layers & Regression 더보기 28일 차 회고.  두 번째 단위 프로젝트 팀 편성이 나왔다. 이번 단위는 데이터 분석과 머신러닝/딥러닝이었는데 내용이 어려웠어서 잘할 수 있을지 걱정이 된다.    1. PyTorch  1-1. Model Layers and Automatic Differentiation Neural Network가중치(weight): 네트워크의 출력이 예상 출력 값에 얼마나 근접하는지에 영향을 미친다.편향(bias): 활성 함수의 출력과 의도한 출력 간의 차이를 나타낸다. Import Modulesimport osimport torchfrom torch import nnfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision import datasets, transfo..
27일차. PyTorch - Dataset 더보기 27일 차 회고.  오늘 배운 양은 적은 것 같은데 그만큼 중요한 내용이 많았다. 하지만 오늘 특히 피곤한 날이어서 수업이 너무 힘들었다.    1. PyTorch  1-1. Load and Normalize Datasets Dataset and DataLoader# 데이터 분석 모듈import numpy# 딥러닝 모듈import torch# 데이터 처리 모듈from torch.utils.data import Dataset# 이미지 모델 모듈from torchvision import datasets# 데이터 변환 모듈from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda# 시각화 모듈import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib ..
26일차. Deep Learning & PyTorch - Tensor 더보기 26일 차 회고.  오늘 정기 상담을 진행했는데, 대회에 참여해 보는 것이 좋겠다는 말을 들었다. 아무래도 대회나 수상 경험이 하나도 없어서 그 부분을 채우는 것이 필수일 것 같다. 그리고 포트폴리오를 조금씩 만들어나가야 할 것 같다.     1. Deep Learning  1-1. 인공지능(Artificial Intelligence) 인공지능인공지능은 사람의 지능을 만들기 위한 시스템이나 프로그램을 말한다. 이는 머신러닝에 포함되는 기술이다.  1-2. 인공신경망 노드(Node)각각의 신경 단위에서 많은 입력들을 조합해서 하나의 출력값으로 배출한다.비선형 변환(활성 함수)을 통해 다음 노드에 전달한다. 피드 포워드(Feed-Forward) 신경망입력에서 출력으로 이어지는 과정이 한 방향으로 흘러..
[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI 캠프 10기] 6주차 회고 5주 차 학습  Supervised Learning - Regression평가 지표R2(Coefficient of Determination)회귀식이 얼마나 정확한지를 나타낸다.MSE(Mean Squared Error실제값과 예측값의 차이의 제곱의 평균을 나타낸다.이상치에 민감하며, 직관적이지 못하다.RMSE(Root Mean Squared Error)MSE의 제곱근을 나타낸다.이상치에 민감하다.RMSLE(Root Mean Squared Logarithmic Error)실제값과 예측값의 로그 차이의 제곱의 평균의 제곱근을 나타낸다.값이 작을수록 오류가 적다.MAE(Mean Absolute Error)실제값과 예측값의 차이의 절댓값의 평균을 나타낸다.손실함수로 사용한다.MAPE(Mean Absolute Pe..
25일차. AutoML & XAI & Pipeline 더보기 25일 차 회고. 내가 해야 할 일1. ADsP 공부 - 2.22 시험2. 데이터 분석 공부 - 데이터 분석 프로세스 정리3. 블로그 정리 - 수정 및 추가(19, 20일 차)4. 데이콘 참여 - 3.31 마감    1. AutoML  1-1. AutoML AutoML은 기계 학습을 데이터에 적용하는 프로세스를 자동화한다. 데이터 세트가 있는 경우, AutoML을 실행하여 데이터 변환, 머신러닝 알고리즘, 하이퍼 파라미터에 대해 최상의 모델을 선택할 수 있다. Machine Learning 과정데이터 전처리데이터 수집데이터 가공데이터 이해특징 추출결측값 및 누락값 처리모델 생성특징량 엔지니어링학습에 의한 모델 구축파라미터 튜닝 모델 평가모델 평가모델 활용시스템에 삽입 운용예측, 최적화 실행 Mac..

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