10주차 일정 10/10 - 10/11 AI모델 해석/평가 10/12 - 10/13 미니프로젝트 4차 10/10 - 10/11 AI모델 해석/평가 다시 한기영 강사님을 만났습니다!!!!! 그동안 딥러닝으로 지쳐있다가 한기영 강사님 뵙게 되어 마음이 너무 편해졌던 소중한 이틀 동안...♡ XAI(eXplainable AI), 설명 가능한 인공지능을 위해 우리가 만든 모델을 어떻게 해석해야 하는지에 대해서 배웠다. 구분 모델 전체(Global) 개별 데이터(Local) 특정 모델 (Model-Specific) - 트리 기반 모델(DT, RF, XGB등): 변수 중요도(feature importance), tree plot - 선형 회귀, 로지스틱 회귀: 회귀계수 모든 모델 (Model-Agnostic) - ..

프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 시간 초과^^ def solution(sequence, k): # 합 배열 s = [0] * (len(sequence)+1) for n in range(1, (len(sequence)+1)): s[n] = s[n-1] + sequence[n-1] # 구간 합 answer = [] min_len = 1000001 for i in range(len(sequence)+1): for j in range(i, len(sequence)+1): if s[j] - s[i-1] == k and j-i < min_len: if..

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8-9주차 일정 9/25 미니프로젝트 3차 9/26 - 10/6 언어지능 딥러닝 9/26 - 10/6 언어지능 딥러닝 미프는 저번 글에 다 적었으니까 생략하고 언어지능 딥러닝에 대해 이야기를 꺼내보자면... 개인적으로 언어지능 딥러닝은 내 기대치를 충족시키지는 못했다.(블로그 주인장 개인의 의견입니다!!!!!) '언어지능 딥러닝'을 하면 바로 '자연어 처리'가 생각나는데 자연어 처리에 대한 내용은 많이 배우지 못한 것 같아서... 배운 거라도 잘 정리해야지!! TF-IDF $ TF(t, d) $: 문서 d에서 단어 t의 등장 횟수 $ IDF(t, D) $: $ DF $의 역수(Inverse) $ DF(t,D) $: 전체 문서 D에서 단어 t가 등장한 문서의 수 $$ TF-IDF = TF(t,d) * ID..

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