인공지능교육(32)
-
경기도미래기술학교 AI개발자 부트캠프 33일차 TIL- 혼자서 예측 프로그램 만들어보기.
1. 당뇨, 2. 자전거, 3. 골프 회원 의 세 가지를 예측하여 만드는 과제를 받았다. 근데 하나도 몰라서.. 약간 하기 싫었다가 주말에 기초강의를 다시 보고 다시 보니까 조금 이해가 가는 부분. 월요일에 재설명 해주시겠지?? ㅎㅎ 아마 낸 사람 많이 없을 것이다. 수업시간에 따라잡고 공부 열심히 하면 된다. from sklearn.datasets import load_diabetes from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.tree import plot_tr..
2023.06.26 -
경기도미래기술학교 AI개발자 부트캠프 31일차 TIL- Continuous Descriptive Features
https://process-mining.tistory.com/42 Decision Tree(의사 결정 나무)란? (Decision tree 설명) Decision Tree는 tree 구조를 활용하여 entropy가 최소화되는 방향으로 데이터를 분류하거나 원하는 어떤 결과값을 예측하는 분석 방법을 말한다. 이번 포스팅에서는 Decision Tree가 무엇이고, 이를 어떻 process-mining.tistory.com import numpy as np # elevation_list = [300,1200,1500,3000,3900,4450,5000] # vegetation_list = [rip,cha,rip,cha,cha,con,con] #4개로 나뉜다. # rip/cha/rip/cha,cha/con,co..
2023.06.21 -
경기도미래기술학교 AI개발자 부트캠프 30일차 TIL- Decision Tree의 한계. ratio와 지니인덱스
https://tyami.github.io/machine%20learning/decision-tree-3-c4_5/ 의사결정 나무 (Decision Tree) C4.5 알고리즘 설명 의사결정 나무의 기본 알고리즘 중 하나인 C4.5 를 공부해봅시다 tyami.github.io https://tyami.github.io/machine%20learning/decision-tree-1-concept/ 의사결정 나무 (Decision Tree) 기본 설명 Machine learning 알고리즘 중 하나인 의사결정 나무를 공부해봅시다 tyami.github.io 여기서 순서대로 공부해보자. 확률은 probability. 지니 인덱스 : Gini Index = 1 - Σ (p_i)^2 p_i는 각 클래스 i에 대한..
2023.06.20 -
경기도미래기술학교 AI개발자 부트캠프 26일차 TIL- 파이썬으로 통계학 기초 배우기.
# x = int(input()) # y = int(input()) # # if(x>0 and y>0): # print(1) # elif(x0): # print(2) # elif(x
2023.06.14 -
경기도미래기술학교 AI개발자 부트캠프 25일차 TIL- 입사지원 포트폴리오와 면접에 관하여.
오늘은 입사지원 기본적인 것과 컨설팅에 대해서 배웠다. 우선 자소서를 잘 써야 한다. 내 장점에 대해 잘 알아야 하기 때문에.. 첫날은 내 성격(장점/단점)을 썼다. 그리고 다음날은 AI면접에 대해서 배웠다. 내가 어떤 사람인지 솔직하게 이야기 해야 한다. 지금의 AI는 스크립트가 있다고 한다. 처음에 말했던 내용과 나중에 말했던 내용에 모순이 있으면 안되기 때문이다. 1분 자기소개서를 작성했다. 또 뭔가 곤란한 질문 케이스를 많이 말해주셨다. 나에게 맞다고 생각하는 색깔은? 맡았던 것 중 가장 흥미로웠던 프로젝트는 무엇이었는가. 직무질문. 빅데이터와 스몰데이터의 차이점이란? Strping MVC의 흐름은 무엇일까. 외국어는 할거면 오픽이나 토익스피킹이나 토익 중에 하나를 하자.
2023.06.13 -
경기도미래기술학교 AI개발자 부트캠프 23일차 TIL- 통계학 복습 계속.
? 분산과 표준편차는 왜 다를까. 분산은 평균으로부터 각 요소들이 얼마나 떨어져있는지 판단하는 것이다. 대신 각 요소를 제곱했기 떄문에 데이터의 원 스케일 값은 아니다. 표준편차는 각 데이터마다 평균적으로 얼마나 차이가 있는지 판단하는 것이다. 표준편차는 분산의 제곱근이다. 따라서 제곱한 분산의 값을 다시 원래대로 한 것이기 때문에 그 값으로 원래의 데이터 단위로 파악할 수 있다. t-test의 설명. 1. t-test에서 어떤 두 집단 사이의 평균 차이가 5kg 정도 난다고 치자. 2. 만약 이 5kg이 표준편차보다 작다면 5kg 차이에 큰 의미를 둘 수가 없다 라는 뜻이다. 따라서 이 차이가 우연히 발생했다 라는 결론이 생기는 것이다. 3. 하지만 5kg가 표준편차보다 크면 클 수록 큰. 그러면 이 ..
2023.06.11