12주차 일정 10/23 - 10/27 미니프로젝트 5차 10/23 - 10/27 미니프로젝트 5차 미프라는 무한 굴레에 빠진 지 2주째.. 다음 주에 바로 6차 미프가 시작된답니다.. 아 즐겁다.. 하하호호^^ 5차 미니프로젝트 중 처음 이틀은 AICE 시험 대비 강의가 있었다. 샘플 문항만 봤을 땐 이 정도면 할 만하지! 싶다가도 이런저런 제약사항들이 꽤 많아서 실제 시험은 어떨지 직접 문제를 마주쳐야만 알 수 있을 거 같은 느낌.. 이번 팀은 유독 처음 함께 팀을 하는 분들이 많았는데 팀원분들과 서로 코드 리뷰를 하면서 새로 알게 된 함수들도 있었어서 나름 쏠쏠한 재미가 있었다! # include: 포함할 type df.select_dtypes(include=[float,bool]) # exclud..

11주차 일정 10/16 - 10/20 미니프로젝트 4차 10/16 - 10/20 미니프로젝트 4차 제목: 절망스러웠던 4차 미프 사유: 미프를 해내기엔 턱 없이 부족한 내 자신 4차 미니프로젝트 중 이번 5일 동안은 문의 유형 자동 분류 모델을 만드는 것이 목표였다. 자연어 처리.. 난 배운 게 없는데.. 내가 해낼 수 있을까..?라는 절망감과 함께 시작! 하자마자 이게 뭐야!!!!!! 속으로 냅다 비명 자연어 처리 경험이 거의 전무한 내가 문제겠지만 진짜 1000000번쯤 소리를 지르고 싶었음.. 사실 머신러닝이던 딥러닝이던 모델링은 거의 정해진 틀이 있다 보니 모델 만드는 건 비교적 쉽지만(튜닝은 나중) 전처리가 진짜 얼마나 중요한지 또 또 깨닫는 시간.. 역시 공부는 실전이라고 프로젝트하면서 직접..

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) - ..

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..

7주차 일정 9/18 - 9/20 시각지능 딥러닝 9/21 - 9/22 미니프로젝트 3차 9/18 - 9/20 시각지능 딥러닝 지난주까지는 CNN 중심으로 배웠다면, 이번주는 객체 탐지 그리고 YOLO 모델을 다뤘다. 내가 YOLO를 처음 알게 된 건 작년이었는데, 그때까지만 해도 내 실력으론 저런 건 못하겠지.. 머신러닝 사랑해♡ 하던 내가 YOLO를 만질 수 있다고요?! 진짜 신기합니다. (지금도 학습시켜 놓고 쓰는 중이에요^^!!) Object Detection Object Detection = Classification + Localization Localization: 단 하나의 object 위치를 Bounding Box로 지정하여 찾음 Object Detection: 여러 개의 object 위..

6주차 일정 9/11 - 9/13 미니프로젝트 2차 9/14 - 9/15 시각지능 딥러닝 9/11 - 9/13 미니프로젝트 2차 1차 미프가 끝난 지 얼마 되지도 않았는데 순식간에 찾아온 2차 미프! 1일 차에는 머신러닝 모델들을, 2-3일 차에는 머신러닝/딥러닝 모델 모두를 사용하는 프로젝트를 진행했다. 하루종일 모델링을 위해 데이터 전처리를 하다보니 전처리의 중요성을 정말 크게 느낄 수 있었다. 특히 기억에 남는건, 1일 차에 했던 미세먼지 데이터에 '현상번호(국내식)'이라는 컬럼을 통해 새로운 경험을 했다는 것이다. 해당 컬럼 값이 1901, 4019와 같은 형태로 이루어져 있어 무슨 의미를 내포하고 있는지 파악하기 어려웠는데 기상청에서 관련 정보를 찾을 수 있었다. 40번대의 값들이 먼지현상을 나..