나를 찾아가는 길

올해 1월부터 코드프레소 체험단에 선정되어 인공지능 트랙 강의를 수강하기 시작했다. 이번 코드프레소 강의에서는 머신러닝의 하이퍼파라미터 최적화 방법인 GridSearchCV & 더 나은 검증을 위해 활용할 수 있는 KFold 교차검증에 대해 배우고 실습을 해보았다. 7. 머신러닝을 위한 사이킷런 활용 팁 https://www.codepresso.kr/course/68 머신러닝을 위한 사이킷런 활용 팁 강의에서는 K-Fold 교차 검증 내용과 GridSearchCV에 대한 내용을 배웠다. 이해하기 쉽고 실습 부분도 하나 하나 잘 따라갈 수 있었다. 굿굿! K-Fold 교차 검증은 기존의 cross validation에서 말 그대로 K겹을 추가한 것이라고 볼 수 있다. 가장 보편적으로 사용되는 교차검증 방법..

올해 1월부터 코드프레소 체험단에 선정되어 인공지능 트랙 강의를 수강하기 시작했다. 이번 코드프레소 강의에서는 지도학습인 트리모델과 비지도학습인 PCA, LDA에 대해 배우고 실습을 해보았다. 5. 파이썬으로 구현하는 머신러닝: 트리모델 https://www.codepresso.kr/course/66 Decision Tree Ensemble(voting, bagging, boosting) Random Forest(bagging + random subspace) Decision Tree (Classifier & Regressor 둘 다 가능)은 분류문제 학습 시 성능이 좋게 나오고 해석이 가능한 모델이다. 이의 불순도 측정 지표는 gini 계수, entropy, misclassified error 가 있다..

올해 1월부터 코드프레소 체험단에 선정되어 인공지능 트랙 강의를 수강하기 시작했다. 한 달동안 강의를 들어본 결과 개인적으로 매우 만족하며 듣고 있다. 현재 Machine Learning 공부를 따로 하고 있는데 예습 겸 복습으로 듣기 좋고, 강의내용이 심플하고 실습도 해줘서 기초적인 머신러닝 모델 지식을 쉽게 얻을 수 있다. 코딩/인공지능/통계를 처음 접하는 분들에게는 바로 따라가기 좀 어려울 수도 있다는 생각이 들긴 한다. 인공지능 트랙을 듣기 위해 관련 background knowledge를 어느정도 갖추고 있어야 따라가기 쉬울 수 있을 것 같다. 나는 완전 쌩문과 비전공자(신방과)이기 때문에 혼자 통계나 코딩 부분 지식을 보충하면서 열심히 따라가는 중이다. 1. 파이썬으로 시작하는 머신러닝 htt..