LG AImers 2기

지난주 월요일, 종강 전에 신청했던 LG AImers 활동을 진행할 수 있다는 연락을 받았다.웹,앱 개발보다 데이터, 머신러닝과 같은 분야에 더 관심을 가지고 있었으면서 관련 활동이 전혀 없었던 나에게 좋은 기회라고 생각하여 신청하였는데 이렇게 할 수 있게 되어서 좋다

2일차에는 Module 2 [품질과 신뢰성] 파트의 1~3번째 강의를 들었다. 이는 내가 재학 중인 대학교 수업에서는 많이 들어보지 못 한 내용들이었다. 나는 주로 빅데이터,인공지능과 같은 기술을 어떻게 개발하는지에 대해 배워왔다. 하지만 이 수업은 그러한 디지털 기술

벌써 2주차 화요일이지만 나는 아직도 module 2 강의를 듣고 있다... 왜냐하면 지독한 감기에 걸려서 며칠 쉬었기 때문...!!! 역시 무언가 진행할 때 건강 관리만큼 신경써야 하는 게 없는 거 같다. 다 밀렸어 언제 다 해...신뢰성이란? 주어진 작동 환경에

강의를 들은지 4일차, 드디어 module 3 강의를 들었다. 주제는 '지도학습'으로 Aimers 활동을 시작하면서 처음으로 AI 관련 이론에 대해 제대로 배우게 된 것 같다. 지도학습(Supervised learning)이란 레이블(답)이 정해져 있는 데이터로 인공

게을러터진 은영이... 지금 3주차 수요일인데 module4 이제야 봄 심지어 다 보지도 않고 절반만 봄 포스팅 내용에 대한 저작권은 모두 LG Aimers에 있습니다. 딥러닝이란? > 입력 출력 사이 관계를 본 따 학습 모델을 만드는 머신러닝 중, 두뇌 신경 세

포스팅 내용에 대한 저작권은 모두 LG Aimers에 있습니다 module4 딥러닝 강의 중에 드디어 RNN 파트를 시작하게 되었다. CNN은 인공지능 수업 들을 때 프로젝트를 해본 경험이 있어서 비교적 익숙했는데 RNN은 배운 경험이 있음에도 낯설었다. 이상하다 비트코인 데이터 돌려봤던 거 같은디 RNN(Recurrent Neural Network) ...

해당 포스팅에 관한 모든 저작권은 LG Aimers에 있습니다. 이번 강의는 설명 가능한 AI, XAI에 관한 강의이다. 인공지능 관련 공부를 하면서 들어본 적은 있으나 자세히 알지는 못 하였는데 이렇게 XAI만을 위한 강의를 듣게 돼서 좋다. 딥러닝은 대용량 데이

LG Aimers 해커톤을 준비할 때 사용한 train데이터가 이게 실제 공정에서 사용된 데이터이다 보니 품질에 적합한 데이터가 훨씬 많고 품질에 부적합한 데이터가 비교적 적게 분포되어있었다. 즉 레이블 분포가 불균형했던 것. 이를 해결할 수 있는 방법을 찾아보다가 알

랜덤 포레스트는 수업시간에도 많이 배웠지만 LG Aimers 해커톤을 준비하면서 좀 더 공부하게 된 모델이다. 랜덤 포레스트는 기존에 있던 머신러닝 모델 '의사결정 리'를 여러 개 만들어 분류 결과를 취합하여 예측값을 결정하는 앙상블 머신러닝 모델이다. 배깅에 랜

두 모델에 대해 알기 전에 먼저 GBM이란?GBM(Gradient Boost Machine), 앙상블 머신러닝 기법 중의 하나로 부스팅 기법을 사용한다. 경사 하강법(Gradient Descent)를 이용해 가중치를 업데이트 해 label값과 가까워질 때까지 여러 모델