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AI스터디

7회 차 | 4/4 월 7회 차! 벌써 스터디 4주 차다~ 첫째 주는 타이타닉, 둘째 주는 MovieLens EDA · 시각화 · 기술통계, 셋째 주는 캐글 및 데이콘의 예제 혹은 각자 수집한 데이터셋으로 진행하는 머신러닝 프로젝트가 있었다. 이번 주는 지난번에 수정한 커리큘럼에 따라 멀캠 주간 수업에서 배운 인공신경망을 복습하고 프레임워크를 공부하는 것으로 가닥을 잡았었다. 하지만 아직 성능평가(Metrics)를 배우고 있어, 아직 딥러닝으로 진도가 나가지 않았다. 내일까지 제출해야 하는 수행평가도 있어, 이에 대한 각자의 진행 상황을 리뷰하는 것으로 대체했다. (데이터 분석, 반복문, 불린 인덱싱, 전처리, 정규화, 결측치 · 이상치 처리 등 스타일이 다 다르다. 참고해서 최적의 방법을 익히자) 운영진 회의를 거쳐 정한 커.. 더보기

6회 차 | 4/1 금 6회 차! 스터디 출석부 보다 보니, 교육이 얼마 남지 않을 걸 실감한다. 6월 28일에 끝나는 교육 기간 중 AI와 융복합 프로젝트에 들어가는 기간을 제외하면, 수업은 16일 남았다. (머신러닝 교육 2일 + 딥러닝 교육 14일) 프로젝트 시작 전 남은 스터디 횟수도 6번.. 기간이 짧고 배울 양이 많고 심도 있는 내용이다 보니 배울 때 제대로 체내화 해야 한다!! 🐱‍🐉 오늘은 지난주 금요일에 각자 선정한 머신러닝 프로젝트를 발표했다. 스터디 인원 대부분이 데이콘 예제로 프로젝트를 진행하고 실제로 완성한 코드 제출도 하였더라! 👍 결측치가 있고, feature 별로 형태가 다르거나, 우리가 배운 회귀만 쓰는 것이 아닌 분류 등 다양한 모델을 학습하는데 쓰는 동료들. 나는 작고 소중하고 깔끔한 데이터 .. 더보기

4회 차 | 3/25 금 4회 차! 화요일에 이어 조별로 머신러닝 수행평가 리뷰를 진행했다~ 인원이 단출해서 진행 시간이 알맞고 자세한 피드백을 받을 수 있지만, 적은 인원과 각자 실력 편차가 클 경우 리뷰가 편협할 수 있다는 것이 단점.. 이번 주는 멀티캠퍼스 수행평가용으로 제공된 MovieLens 데이터 세트의 문제를 풀고 아래와 같이 공부했다. 1. 수행평가 문제들 모두 하나씩 관련된 내용으로 시각화 하기 : scatter, histogram, heatmap, boxplot 만들었다. → 도수분포표(계급, 도수 + 계급값, 상대도수, 누적 상대도수) 만들어보자! 2. 10개 이상의 데이터 핸들링해보기 : 문제만 풀었다. → 상관관계가 있을 법하거나 궁금한 것들에 대해 더 핸들링 하자! ex) 평균 평점이 가장 높은 영화 장.. 더보기

3회 차 | 3/22 화 벌써 3회 차~ 지난주에 진행한 타이타닉 예제가 가물가물하다.. 오늘은 조 편성, 조정된 커리큘럼 안내, 각 조별 코테 리뷰로 진행! 파일럿 진행 후 레벨에 따라 인원을 나눠 3개의 조로 운영하려 했으나, 각자의 실력 편차가 크고 스터디의 효율성이 떨어져 운영진과 상의 후 커리큘럼을 아래와 같이 조정했다. 11명의 인원이 모두 리뷰를 진행하기에는 시간이 빠듯해서 사다리 타기로 인원(4/4/3)을 나눴다. 각 조의 조장은 인후님, 창현님, 희경님! 주에 하나씩 진행하기로 했던 캐글 예제 대신 멀티캠퍼스 수업 내용과 맞추어, 수행평가용으로 제공된 MovieLens와 기온분석 데이터 세트로 아래와 같이 공부한다. 1. 수행평가 문제들 모두 하나씩 관련된 내용으로 시각화 하기 2. 10개 이상의 데이터 핸들링해.. 더보기

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