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머신러닝 알고리즘 빠르게 훑어보기! 목차 -지도학습 -비지도학습 -앙상블 -pca -교차검정 2023. 9. 11.
다중 회귀모델의 규제 : 라쏘, 릿지, 엘라스틱넷 목차 -규제란 -종류 및 언제 쓰는가 규제란 규제 = Regularization = 패널티 = 변수 선택 = 하이퍼파라미터 알파(규제강도) 다중 회귀모델에서는 여러 독립변수들의 각각의 최적의 가중치(기울기)를 찾는 것이 핵심인데 그 방법으로는 규제를 가하는 것이다. 즉! -설명력이 좋은 변수는 남기고 좋지 않은 변수는 버리는 방식 -규제란 다른 쉬운 말로 변수선택 -과적합 방지 -회귀식을 더 간단하게 만들어 연산 속도를 높이고 일반화를 잘 유도 종류 및 언제 쓰는가 절댓값 그래프는 다이아몬드 모양 제곱의 합의 그래프는 원형 모양 1. L1 라쏘(lasso = 올가미란 뜻, 절댓값) : 설명력이 낮은 변수를 0에 가깝게(영향력 감소) 일부 피처들이 중요하지 않다면 라쏘를 절댓값은 미분하기가 복잡하다(차원축.. 2023. 9. 10.
회귀분석이란 무엇이고 언제 쓸까?(통계학) 목차 회귀분석 종류 선형회귀분석의 종류 기울기=회귀계수=가중치 상관계수는 회귀계수와 같나 분산과 표준편차 편차=잔차=오차 최소제곱법 회귀식의 적합도(결정계수) 회귀계수 검정(귀무-연구가설) 아래 내용은 강서대학교 이상철 교수님 수업을 정리한 것입니다! 회귀분석 종류 선형회귀분석 : 경영학쪽에서 비선형회귀분석: 자연과학(의 시계열) 로지스틱회귀분석 : 금융(분류라서) 선형회귀분석의 종류 단순 선형회귀분석 : 사회과학쪽에서 잘 쓰이지 x => 독립변수가 하나인 경우는 드물어서 다중 선형회귀분석 : 독립변수가 여러개인 경우 기울기=회귀계수=가중치 수학에서는 기울기 통계학에서는 회귀계수(0~1값)라고 한다 계수란 관련성을 수치화한 것(정수화) 데이터마이닝에선 가중치라고 한다 상관계수는 회귀계수와 같나 상관계수란.. 2023. 9. 9.
챗지피티라는 모델(이론), 활용팁 #2023.8.03 #빅리더 프로젝트 인턴십 수업 #ai factory 김태영 대표님 챗지피티의 핵심내용, 아래 한장만 읽어보시면 됩니다👍🏻 2023. 8. 30.
선형조합, 선형독립, 선형종속, 차원축소 목차 -정사영 -PCA -기저벡터 -선형독립 -차원축소 2023. 8. 28.
[챗봇 실습] gradio로 외국어 학습 챗봇 만들기 그라디오로 나의 첫 챗봇 서비스를 만들어봤다! 내용은 다음과 같다.주제 : 선정배경: 나는 일본어를 사랑하는 학습자로서, 평소 일본어를 학습할 수 있는 어플을 많이 이용한다. 어플들을 사용했을 때 극히 개인적으로 느낀 단점들은 "유료화 서비스가 많다는 것"이었다.나는 그래서 '무료로' 이용할 수 있는 아래와 같은 서비스를 만들고 싶었다.1. 정확한 문법 교정 2. 한일 문화 교류 3. 실제 현지인들이 쓰는 말투 학습 성격 :1.우선 챗봇 기본말투는 재미를 위해 요새 유행하는 한본어(한국어+일본어) 느낌을 냈다. (예를 들면 : "입력쿠다사이~~~~~!") 2."일본어"로 대화를 이어나가는 것이고, 내가 보낸 편지에 대한 답장은 원어/번역 순으로 온다! 3.일본어로 편지를 보낼 때, 마지막에 문법 교정을 .. 2023. 8. 28.
[현직자컨택] 한국사회보장정보원 SSIS #2023.08.11 금 #빅리더 프로젝트 인턴십 #현직자 특강#김지영실장님 한국사회보장정보원(SSIS) : 우리나라 사회보장제도는 다 이곳에서 예산집행 및 관리하고있고 공단 중에서 전산 직무 비율이 높다.1.사회보장 정보시스템 : 주민등록번호가 있고 소득이 있는 사람이라면 주식, 채권, 부동산, 자동차, 출입국 정보 등 모든 데이터를 가지고 있다. 2.범정부 : 국토교통부, 복지부, 장학재단 등 다른 부처의 데이터도 가지고 있다. 3.지역 보건 의료 정보시스템 : 보건소 진료 정보 시스템(보건증 발급 등 현장에서 이루어지는 업무들) 운영을 지원한다.(대한민국 모든 보건소는 이 시스템을 쓴다) 4.보육 서비스 정보시스템 : 지원금 받는(어린이집-재직증명, 지원금 등) 곳의 모든 데이터를 다룬다. 5.사회.. 2023. 8. 28.
알고리즘과 모델의 구분 헷갈린 개념을 딱 잡아주는 자료를 발견해, 공유합니다! 영상 내용의 핵심을 정리하자면, 알고리즘은 다음과 같습니다. 그렇다면 데이터-학습-알고리즘-모델이란? 2023. 8. 27.
머신러닝의 역할과 일반화, standardization과 normalization, 최적화, 릿지라쏘 목차 -머신러닝의 역할 -왜 모델을 적용할까 -일반화 -성능평가하는 이유 -standardization과 normalization -최적화의 역할 -릿지라쏘 2023. 8. 26.

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