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Hyunn
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9주차 일정 04.15 ~ 19 : 언어지능 딥러닝 저저번주 시각지능 딥러닝에 이어 언어지능 딥러닝(자연어처리) 수업이 시작되었다. 이번 수업은 고려대학교 김중헌교수님이 해주셔서 기대가 되었다. TF-IDF TF(Term Frequency): 어떤 문장에서 빈도 수 IDF(Inverse Documentary Frequency): 해당 문서(문장)에'만' 나오는 단어 → 해당 문서에서만 많이 나오는 단어들이 대표성을 띤다. 예를들어, 'a', 'the', to'와 같은 단어는 문서의 대표성을 띄지 않는다. 따라서 학습할 때 위와같은 불용어에는 작은 가중치를 둔다. $$TF-IDF = TF(t, d) \times IDF(t,D)$$ t: 내가 보고있는 단어 / d: 내가 보고있는 문서 / D: 문서들의 전체..
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일정 03/27 ~ 28: 스마트폰 센서 기반 모션 분류 03/29: Kaggle Competition 이번 미니프로젝트는 팀전과 개인전으로 나뉘었습니다. 두 번 모두 '스마트폰 센서 기반 모션 분류'라는 주제지만 다른 데이터 셋이 주어졌습니다. 스마트폰 센서 기반 모션 분류 중요도 분석 먼저 중요도 기반으로 feature들을 분석했습니다. RandomForest를 사용해 변수 중요도를 측정해봤습니다. tGravityAcc-min()이라는 변수가 Activity를 결정하는데에 가장 큰 중요도를 가졌는데, 저 센서가 어떤 역할을 하는지는 잘 모르겠지만 중요한 변수임은 알 수 있었습니다. is_dynamic변수 추가 6개의 target값을 dynamic과 static으로 분리해봤습니다. Standing, W..
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5 & 6주차 일정 03.18 ~ 20: 미니프로젝트 2차 03.21 ~ 26: 딥러닝 03.27 ~ 29: 미니프로젝트 3차 이번 주차는 딥러닝 강의가 5주차와 6주차에 걸쳐있어서 두 주차를 한번에 올렸다. 앞으로 미니프로젝트는 "KT AIVLE School 기자단" 카테고리에서 다룰 예정이므로 이 글은 딥러닝만 다룬다. [기자단 카테고리] https://hyunjin-k.tistory.com/category/Study/KT%20AIVLE%20School%20%EA%B8%B0%EC%9E%90%EB%8B%A8 딥러닝 코드 구조 머신러닝과 마찬가지로 딥러닝도 (딥 하게 공부해보고 싶긴 하지만) 시간이 없으니까 코드 구조먼저 살펴보았다. 최소한 코드는 작성할 줄 알아야 하니까! 큰 구조는 아래와 같다. # ..
03.04 - 1차 미니프로젝트(1) 에이블스쿨을 시작하고 첫 미니프로젝트 입니다. 첫 미니프로젝트(미프)는 팀별로 수행하는 것이 아닌, 개인별로 과제를 수행하는 형식으로 진행되었습니다. 과제 주제는 서울시에 버스 노선을 증설하려고 하는데, 가장 적절한 자치구를 데이터를 기반으로 선정하는 것이었습니다. 개인별로 데이터전처리 과정을 거치고 시각화하여 다음 날 팀원과 토론하며 인사이트를 도출하는 과정이었습니다. 총 4개의 주피터 파일이 제공이되었고 4개의 데이터가 csv파일 형태로 제공되었습니다. 데이터는 "서울 열린데이터"( https://data.seoul.go.kr/)에서 가져왔고, 데이터 종류는 구별 버스정류장 데이터, 구별 유동인구 분석, 구별 주민등록인구 데이터, 구별 업종등록 데이터였습니다. 구..