AIVLE

무엇을 배웠나 무엇을 느꼈나

데이터 처리 및 분석

미니프로젝트(데이터분석)와 크롤링(정적, 동적)

머신러닝

sigmoid 함수의 정의keras 기본 문법멀티클래스 분류softmax 함수모델링 기본mini-batch와 updateHidden Layeroptimizer = 'adam' -> 드디어 알게됨!ㅋ성능향상 기본ANN과 파라미터ML과 DL의 차이 \- 친구가 어제 면접

미세먼지농도 예측 모델을 제안하는 것이 주제였다.시계열 데이터를 다루었음머신러닝 프로세스 전체를 실습할 수 있었다. \- 데이터 탐색 -> 전처리 -> 알고리즘 선택 -> 하이퍼파라미터 튜닝 -> 최종 모델 -> 예측 및 평가악성 사이트 탐지 모델링을 주제로 팀 별

드디어 비전으로!!Dropout 기법에 대해 배움BatchNormalization도! -> 논문 리뷰 빠른 시일내...CNN 역사poolingCNN 핵심인 Conv Layer에 대해 배움스프라이드에 대해서도 배웠다. 딥러닝 스터디 때 정리한 내용도 업로드 할 것padd

에이블스쿨 pt1 인공지능 부분 동안 배웠던 부분들을 총 정리해두었다.노션에 바로바로 업로드하다 보니 벨로그로 옮기기가 쉽지가 않네 (...)이미지 데이터(CNN, Yolo), 자연어 데이터(RNN, lstm) 부분을 제외하면 모든 부분이 정리되어 있다!라이브러리 임포