취업연계교육(30)
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경기도미래기술학교 AI개발자 부트캠프 42일차 TIL- 베이즈 정리 실습.
https://www.notion.so/Bayes-Classifier-Project-ffa984d1e998432190d4f26644c65f6c 그렇게 어렵지는 않았다. 응용 문제들.
2023.07.09 -
경기도미래기술학교 AI개발자 부트캠프 41일차 TIL- 베이즈 정리 복습의 복습.
약간 킹벽하게 정리가 된 부분이다. 이번에는 문제가 눈앞에 단지가 하나 있고(X 혹은 Y), 단지 X에는 흰공 9개, 검은 공 1개. 단지 Y에는 흰공 두 개와 검은 공 여덟개다. Prior, likelihood, joint, posterior를 각각 구하는 것이었다. Prior : 잘 모를 때의 확률. X혹은 Y단지일테니까 엄대엄이 다. 5:5 likelihood : X가 흰색일 확률, X가 Y의 확률. Y가 흰색일 확률, Y가 검은색일 확률을 각각 구하는 것이다. 우리가 흔히 하는 확률 분류. joint : Prior와 likelihood를 곱한 값. Posterior : 그 단지의 joint /선택한 공의 총 joint 를 구하면 된다. # import pandas as pd # def update..
2023.07.05 -
경기도미래기술학교 AI개발자 부트캠프 39일차 TIL- 나이브 베이즈 알고리즘 배우는 주. 기초 통계
https://www.youtube.com/watch?v=me--WQKQQAo 나이브 베이즈 알고리즘은 넷플릭스에서도 사용하는 알고리즘으로 사용자의 추천 알고리즘이다. 빌게이츠도 이 알고리즘을 되게 강조했다고 한다. 인간처럼 사고하는 알고리즘이다. 꼭 알아야 하는 수학적 개념이 확률과 통계이다. https://www.youtube.com/watch?v=KueAHu7iFNE conditional probability(조건부 확률). https://doctorinformationgs.tistory.com/107 조건부 확률과 베이즈 정리 - 2주차 정리 이전 진도 2021.09.11 - [고등 수학/확률과 통계] - 확률의 정의 - 2주차 정리 확률의 정의 - 2주차 정리 참조 문헌 1. Probabilit..
2023.07.03 -
경기도미래기술학교 AI개발자 부트캠프 37일차 - 클러스터링(Clustering) 공부하기.
챗 GPT에 클러스터링이 어떤 곳에 활용되는지 물어보자. 대표적인 군집화 알고리즘으로는 K-Means, Mean Shift, Gaussian Mixture Model, DBScan이 있다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def euclidean_distance(x1, y1, x2, y2): result = (((y1-x1)**2) + ((y2-x2)**2)) ** 0.5 return result n_classes = 4 n_data = 100 X, y = [], [] for class_idx in range(n_classes): centroid = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=(2,)) X_ = np..
2023.06.30 -
경기도미래기술학교 AI개발자 부트캠프 36일차 TIL- KNN 알고리즘 디시전 바운더리까지.
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # np.random.seed(22) K = 5 n_classes = 4 n_data = 50 X, y = [], [] for class_idx in range(n_classes): centroid = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=(2,)) X_ = np.random.normal(loc=centroid, scale=1.7, size=(n_data, 2)) y_ = np.ones(n_data,) * class_idx X.append(X_); y.append(y_) X = np.vstack(X) y = np.concatenate(y) # print(X.shape, y.sha..
2023.06.29 -
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