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[KT] AIVLE SCHOOL 4주차 후기

4/14 ~4/15일 첫 미니프로젝트가 시작되었다.주제는 스마트폰 센서 데이터로 정적/동적을 구분하는 것이였다.지금까지 배운 내용들을 실제로 하나씩 써보는 시간이였다. EDA 과정에서는 shape, info, head, describe 함수들이 주로 쓰였다.그리고 전처리 과정에서는 스케일링과 인코딩, 그리고 데이터 분할을 하고모델을 선언해서 학습시켰다.동일한 프로세스를 어느정도 해보니 모델링 과정이 어느정도 익숙해진 것 같다.어떤 과정으로 모델링을 진행하며어떤 과정에는 어떤 함수를 주로 쓰는지 조금 이해가 되었다.확실히 직접 실습을 해봐야 익숙해지는 것 같다.4/16일부터 4/17일 까지는 AICE 자격증 대비 프로젝트를 진행하였다.AICE 자격증4/14 ~4/15일 첫 미니프로젝트가 시작되었다. 모든 ..

[KT] AIVLE SCHOOL 14 ~ 17일차 첫번 째 미니 프로젝트는 스마트폰 센서 데이터 기반 모션 분류를 진행하였다. 가속도 센서와 자이로스코프 센서로 각각 선형가속도와 각속도를 측정한 데이터라고 한다..무슨 말인지는 잘 모르겠지만 다행히 데이터가 기본적으로 어느정도 가공되어있었다.하나의 센서에서 수집된 신호를 가공방법을 달리하여 집계한 데이터였고, 센서별, 집계별, 축 별로 데이터가 나누어져있어서변수가 561개나 있었다..!! 오전에는 변수의 중요도를 구해보고, 탐색적 분석을 진행해보는 과제였다. 그래서 첫번째로 많은 Feature가 있기 때문에 변수 중요도를 구하고, 중요하거나 중요하지 않은 특징들을 골라서탐색적 분석(EDA)를 진행하였다. 데이터 확인해보기shape 함수로 행, 열 개수 확..

9일차이진 분류와 다중 분류 모델링에 대해서 배웠다.분류 모델링에서는 회귀 모델링에서와 다르게 출력층에도 활성화함수가 있다.이진 분류는 결과를 0과 1로 변환하기 위한 시그모이드,다중 분류는 각 범주에 대한 결과를범주별 확률 값으로 변환하기 위한 소프트맥스 함수를 사용한다.그리고 이진 분류의 목적 함수는 Binary Cross Entropy,다중 분류의 목적 함수 Cross Entropy이다.그리고 다중 분류의 출력 층 노드 수는 범주의 개수와 같다.라는 것이 중요하다 ! Epoch와 learning rate를 조절해가며 모델의 성능을 조절할 수 있다..! 10일차딥러닝을 마무리하며마지막으로 모델의 성능을 최적화하고과적합을 방지할 수 있는 기법인Dropout과 Early Stopping에 대해서 배웠다...

4일차MatplotLib과 Seaborn 라이브러리로시각화하는 방법을 배웠다.다양한 그래프와매개변수들로 그래프를 그리는 방법들을 배웠다.5일차수치형 변수와 범주형 변수의 분석 방법에 대해서 배웠다.수치형 변수는 평균과 중앙값, 최빈값 등의대푯값을 통해 분석을 하고, Histogram과 Density Plot, Box Plot 으로시각화하여 분석할 수 있다. 범주형 변수는 Pandas의 value_counts()메서드로 범줏값의 개수를 확인할 수 있고,Bar Plot과 Pie 차트를 통해 시각화하여 분석할 수 있다. 그리고 수치형 변수와 수치형 변수의 분석 방법도 배웠다.수치형 변수 끼리는 산점도와 상관분석을통해서 분석할 수 있다. 가설과 가설검정에 대해서도배웠다.6일차범주형->수치형의 분석은barplot..

KT에서 진행하는 AIVLE  SCHOOL에 합격하여 7기로 입교하게 되었다.6기에도 지원을 했었었는데, ICT 학점연계 프로젝트 인턴십으로'데이터에듀' 라는 회사에서 인턴으로 일을 하게 되었어서인턴이 끝나고 다시 7기로 입교하게 되었다..! 3.11(화) 14:00 ~ 3.24(월) 17:00 기간에는교육 시작 전 사전학습을 진행했다.이 기간 외에는 수강을 할 수가 없어서 블로그에 정리를 해놓았다.정리한다고는 했는데, 분량이 많아서 제대로 이해를 다 하진 못한 것 같다..그래도 정리한 내용을 복습을 한다면.. 괜찮지 않을까 싶다. 3월 25일 부터 교육이 시작되었고 1주차의 일정은 위와 같다!!후기에는 강의 시작날인 26일부터 1일차로 표현하였다. OT교육 첫 날에는 Opening Day라고 입교식, ..