머신러닝&AI 첫걸음 시작하기 : 머신러닝 인강 6

[자기계발챌린지] 패스트캠퍼스 KDC 머신러닝 - 머신러닝&AI 첫걸음 시작하기 : 머신러닝 인강 5주차 : 군집분석 & 불균형 데이터 다루기

안녕하세요~ 패스트캠퍼스 교육생 제이덥입니다! 오늘은 "머신러닝 개요" 5주 차 강의를 듣고 배웠던 부분과 더 공부해야 할 부분들을 포스팅을 통해 점검해볼까 합니다. . . "먼저 포스팅 관련 내용은 [KDC] 패스트캠퍼스 머신러닝& AI 첫걸음 시작하기 강의를 토대로 작성되었음을 알려드리며, 자세한 공부 하기를 원하시는 분들은 패스트캠퍼스 강의를 수강하시기 바랍니다!" . . 오늘은 마지막 5주 차에 접어들었습니다. 마지막에는 군집분석 방법과 1주 차에 언급해주셨던 Class imbalanced problem과 그에대한 해결법 그리고 인 Over Sampling, Under Sampling Hybrid Sampling에 대해서 공부를 하였꼬 특히 Over sampling 중 SMOTE 기법에 대해서 중..

[자기계발챌린지] 패스트캠퍼스 KDC 머신러닝 - 머신러닝&AI 첫걸음 시작하기 : 머신러닝 인강 4주차 : 앙상블 모델

안녕하세요~ 패스트캠퍼스 교육생 제이덥입니다! 오늘은 "머신러닝 개요" 4주 차 강의를 듣고 배웠던 부분과 더 공부해야 할 부분들을 포스팅을 통해 점검해볼까 합니다. . . "먼저 포스팅 관련 내용은 [KDC] 패스트캠퍼스 머신러닝& AI 첫걸음 시작하기 강의를 토대로 작성되었음을 알려드리며, 자세한 공부 하기를 원하시는 분들은 패스트캠퍼스 강의를 수강하시기 바랍니다!" . . . 오늘 배웠던 핵심적인 내용은 "앙상블 모델"이었습니다. 앙상블은 영어로 "Ensemble"이라고 하는데 전체적인 조화를 뜻합니다. 이 앙상블 모델은 어떤 모델인지 감이 오시나요? 바로 모델 여러개를 합하여 하나의 모델을 만드는 것을 바로 앙상블 모델이라고 말합니다. . . . 이 앙상블 모델을 만들수있는 모델은 크게 3+1구조..

[자기계발챌린지] 패스트캠퍼스 KDC 머신러닝 - 머신러닝&AI 첫걸음 시작하기 : 머신러닝 인강 3주차 : 머신러닝 기본모델

안녕하세요~ 패스트캠퍼스 교육생 제이덥입니다! 오늘은 "머신러닝 개요" 3주 차 강의를 듣고 배웠던 부분과 더 공부해야 할 부분들을 포스팅을 통해 점검해볼까 합니다. . . "먼저 포스팅 관련 내용은 [KDC] 패스트캠퍼스 머신러닝& AI 첫걸음 시작하기 강의를 토대로 작성되었음을 알려드리며, 자세한 공부 하기를 원하시는 분들은 패스트캠퍼스 강의를 수강하시기 바랍니다!" . . . 머신러닝 AI 3주차는 다양한 머신러닝 모델에 대한 개념, 수학적 접근 방법, 장/단점, 구현 방법, 실습 등을 진행하였습니다. 특히 총 4가지 나이브 베이즈 모델, K-nearest neighbor 모델, SVM( Support Vector Machine) 모델 , 의사 결정 나무 모델에 집중적으로 학습을 하는 시간을 가졌습..

[자기계발 챌린지] 패스트캠퍼스 KDC 머신러닝 - 머신러닝&AI 첫걸음 시작하기 : 머신러닝 인강 - 2주차 : 머신러닝의 시작 회귀분석(1)

안녕하세요~ 패스트캠퍼스 KDC 머신러닝&AI첫걸음 강의를 수강하고 있는 제이덥입니다~ 오늘도 자기계발 챌린지에 참여하기 위해 2주차 공부했던 내용에서 어려웠던 내용, 유익했던 것, 강의를 통해 얻은 것들을 공유해보려고 합니다~ 그럼 회귀분석에 대해 배워볼까요?!ㅎㅎ . . "먼저 포스팅 관련 내용은 [KDC] 패스트캠퍼스 머신러닝& AI 첫걸음 시작하기 강의를 토대로 작성되었음을 알려드리며, 자세한 공부 하기를 원하시는 분들은 패스트캠퍼스강의를 수강하시기 바랍니다!" . . 이번 강의에서는 "회귀" 에 대해서 집중적으로 배웠습니다~ 회귀분석의 개념, 모델링 방법, 검증 방법 등을 배웠고 이를 바탕으로 실습하는 시간을 가졌습니다. 저번 강의에서는 머신러닝의 이론적인 배경과 수학적, 통계적 이론을 습득하느..

[자기계발 챌린지] 패스트캠퍼스 KDC 머신러닝 - 머신러닝&AI 첫걸음 시작하기 : 머신러닝 인강 - 1주차 : 머신러닝 개요

안녕하세요~ 패스트캠퍼스 교육생 제이덥입니다! 오늘은 "머신러닝 개요" 1주차 강의를 듣고 깨달았던 부분 더 공부해야 할 부분들을 포스팅을 통해 점검 해볼까 합니다. . . "먼저 포스팅 관련 내용은 [KDC] 패스트캠퍼스 머신러닝& AI 첫걸음 시작하기 강의를 토대로 작성되었음을 알려드리며, 자세한 공부 하기를 원하시는 분들은 패스트캠퍼스강의를 수강하시기 바랍니다!" . . . 머신러닝 AI 1주차는 Part 1 머신러닝이 무엇인지, 어떻게 학습을 하고 검증을 하는지 또한 고려해야하는 대상은 무엇인지, Part 2 머신러닝에 필요한 통계학적 지식, 수학적 지식 크게 두 부분으로 나누어 강의를 진행되었습니다. 사실 학교에서 데이터 마이닝, 통계, 딥러닝에 대해서 수강한 강의도 있었고, 수강을 하고 있는 ..

[자기계발챌린지] 패스트캠퍼스 KDC 머신러닝 - 머신러닝&AI 첫걸음 시작하기 : 머신러닝 인강 0주차 : 개발환경 세팅( Mac & Window )

안녕하세요~ 패스트캠퍼스 교육생 제이덥입니다! 이번에 패스트캠퍼스 강의를 1/10 가격에 수강하게 되었는데요~ 여러분들에게 싸게 교육을 받을 수 있는 방법을 공유하는 동시에 제가 공부했던 것들을 티스토리 블로그에 작성을 하고, 패스트캠퍼스의 '자기 계발 챌린지'에 참여하기 위해 겸사겸사 블로그 포스팅을 하게 되었습니다! Velog에 개발에 관련된 포스팅을 진행하고 있었기는 했지만, 많은 개발자들께서 티스토리 블로그를 많이 쓰시는 것 같아 티스토리에 글을 쓰게 되었네요~ 처음이라 어색할 수 있지만 방문해주신 분들께 잘 부탁드리고 싶다는 말씀을 전해드리고 싶네요~ㅎ (이렇게 라이언 이모티콘을 쓸 수 있다는 건 참 좋은 것 같아요) 그럼 본론으로 들어가 보도록 하겠습니다. 저는 2021년 11월 10일부터 5..