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• chapter2. 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지

  공부/Hands-On Machine Learning 2022. 11. 2. 16:01

  2.1 실제 데이터로 작업하기 유명한 공개 데이터 저장소 UC 얼바인 머신러닝 저장소(http://archive.ics.uci.edu/ml) 캐글 데이터셋(http://www.kaggle.com/datasets) 아마존 AWS 데이터셋(http://registry.opendata.aws) 메타 포털(공개 데이터 저장소가 나열되어 있음) 데이터 포털(http://dataportals.org) 오픈 데이터 모니터(http://opendatamonitor.eu) 퀸들(http://quandl.com) 인기 있는 공개 데이터 저장소가 나열되어 있는 다른 페이지 위키백과 머신러닝 데이터셋 목록(https://goo.gl/SJHN2K) Quora.com(https://homl.info/10) 데이터 세브레딧(htt..

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• Chapter1.한눈에 보는 머신러닝

  공부/Hands-On Machine Learning 2022. 11. 1. 16:25

  인공지능에 손 안 댄지 어언 1년,,,기억이 하나도 안 난다. 기초부터 다시 잡고 가자 1.1 머신러닝이란? 데이터에서부터 학습하도록 컴퓨터를 프로그래밍하는 과학 훈련세트(training set) : 시스템이 학습하는 데 사용하는 샘플(각 한 사례는 샘플로 불림) 정확도(accuracy) : 정확히 분류된 비율(=P) 1.2 왜 머신러닝을 사용하는가? 패턴을 감지하여 판단하는데 좋은 기준인지 자동으로 학습->프로그램이 짧아지고 유지보수하기 쉽고 정확도가 높음 너무 복잡하거나 알려진 알고리즘이 없는 문제 ex)음성인식 데이터 마이닝 : 머신러닝 기술을 적용해서 대용량의 데이터를 분석하면 보이지않던 패턴 발견가능 =>요약 기존 솔루션으로는 많은 수동 조정과 규칙이 필요한 문제 : 하나의 머신러닝 모델이 코드..

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• 파워목업

  공부/기타 2022. 10. 13. 15:29

  지금 나는 스타트업 기획자로 일하는 중이다 대표가 아무 정보도 예시도 주지않고 웹페이지를 와라라라 만들어오래서 목업을 쉽게 할 수 있는 도구를 찾아봤다 그렇게 찾은 것이 파워목업! 링크는 아래와 같다 https://www.powermockup.com/ PowerPoint Wireframe and Prototyping Tool | PowerMockup Collaboration PowerPoint includes collaboration and sharing features that facilitate working in a team. You can share documents with others via OneDrive or SharePoint, leave comments on slides, and mer..

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• object detection 성능지표

  공부/AI 2021. 9. 25. 16:37

  1. confusion matrix Predict Positive Predict Negative real Positive TP FN(Type 2 Error) Sensitivity(TP/(TP+FN)) real Negative FP(Type 1 Error) TN Specificity(TN/(TN+FP)) Precision(TP/(TP+FP)) Accuracy(TP+TN/(TP+TN+FP+FN)) Accuracy(정확도) : 맞게 검출한 비율(P는 P로 N은 N으로) Precision(정밀도) : P로 검출한 것 중에서 실제 P의 비율 Sensitivity(민감도, =Recall(재현율)) : 예측과 실제 모두 P Specificity(특이성) : 예측과 실제 모두 N 2. IoU(Intersection o..

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• KMP, 라빈 카프 알고리즘

  공부/알고리즘 2021. 6. 15. 16:43

  백준 5525번 풀다가 모르겠어서 질문 검색란 보니 요런 알고리즘이 있길래 정리 https://www.acmicpc.net/problem/5525 5525번: IOIOI 첫째 줄에 N이 주어진다. 둘째 줄에는 S의 길이 M이 주어지며, 셋째 줄에 S가 주어진다. (1 ≤ N ≤ 1,000,000, 2N+1 ≤ M ≤ 1,000,000) www.acmicpc.net 문자열 검색 시 가장 간단한 방법을 생각해보자면 한자리씩 옮겨가면서 비교하는 방법이 떠오를 것 백준 문제를 예시로 들어보자 O O I O I O I O I I O I I I O I OOI!=IOI 불일치 O O I O I O I O I I O I I I O I OIO!=IOI 불일치 O O I O I O I O I I O I I I O I IO..

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• Chapter1. 소개

  공부/PRML 2021. 6. 10. 21:42

  training set(훈련집합) target vector(표적벡터) 머신러닝 알고리즘의 결과물은 함수 y(x)로 표현 y(x)의 정확한 형태는 훈련단계(training phase, 학습 단계(=learning phase))에서 훈련집합을 바탕으로 결정 훈련되고 난 모델은 시험집합(test set)이라고 불리는 새로운 세트의 정체를 찾아내는데 활용 훈련단계에서 사용되지 않았던 새로운 예시들을 올바르게 분류하는 능력 : 일반화(generalization) 대다수 실용 애플리케이션에서 입력변수들을 전처리(preprocessed, 특징추출(feature extraction)이라고도 함)하여 새로운 변수로 전환하면 패턴 인식 문제를 좀 더 쉽게 해결할 수 있음 지도학습(supervised learning) : ..

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• DFS/BFS

  공부/알고리즘 2021. 5. 29. 14:20

  DFS(Depth-First Search) 깊이 우선 탐색, 그래프에서 깊은 부분을 우선적으로 탐색하는 알고리즘 모든 노드를 방문하고자 할 때 유용, 스택이용 동작 과정 : 1)탐색 시작 노드를 스택에 삽입하고 방문처리 2)스택의 최상단 노드에 방문하지 않은 인접 노드가 있으면 그 인접 노드를 스택에 넣고 방문처리, 방문합지 않은 인접 노드가 없으면 스택에서 최상단 노드를 pop BFS(Breadth First Search) 너비 우선 탐색, 가까운 노드부터 탐색하는 알고리즘 두 노드 사이의 최단 거리나 임의의 경로를 찾고 싶을 때 유용, 큐 이용 동작 과정 : 1)탐색 시작 노드를 큐에 삽입하고 방문처리 2)큐에서 노드를 꺼내 해당 노드의 인접 노드 중에서 방문하지 않은 노드를 모두 큐에 삽입, 방문 ..

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• 구현

  공부/알고리즘 2021. 5. 29. 14:18

  피지컬로 승부하기구현하기 어려운 문제 ex)알고리즘은 간단한데 코드가 지나칠 만큼 길어지는 문제, 특정 소수점 자리까지 출력해야 하는 문제, 문자열이 입력으로 주어졌을 때 한 문자 단위로 끊어서 리스트에 넣어야하는(파싱을 해야 하는)문제 등 -> 사소한 조건 설정이 많은 문제시뮬레이션 : 문제에서 제시한 알고리즘을 한 단계씩 차례대로 직접 수행 완전 탐색 : 모든 경우의 수를 주저 없이 다 계산하는 해결 방법 구현 : 머릿속에 있는 알고리즘을 소스코드로 바꾸는 과정 구현 시 고려해야할 메모리 제약 사항 int 자료형 데이터의 개수에 따른 메모리 사용량데이터의 개수(리스트의 길이)메모리 사용량 1,000 약 4KB 1,000,000 약 4MB 10,000,000 약 40MB 파이썬은 자료형을 지정할 필요도..

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