Hyunn

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. # ..

2월 20일 드디어 KT 에이블스쿨 5기가 시작되었습니다! 첫 날에는 오프닝데이로, 오리엔테이션과 특강 시간이 주어졌습니다. 13:30부터 17:30까지 진행되었는데, 순서는 아래와 같이 진행되었습니다! 사전준비 13:15 ~ 13:30 - 온라인라이브 접속 및 영상 시청 오프닝데이 및 전체 OT 13:30 ~ 14:30 - 에이블 라이프 소개 - 수료생 선배 Q&A - 교육 커리큘럼 소개 - 취업역량강화 프로그램 소개 반별 OT 14:45 ~ 15:45 - 1주차 교육 안내 - AIVLE-EDU 사용안내 - Q&A 전문가 특강 16:00 ~ 17:30 - 주제: 데이터기반 의사결정과 활용전략 - 강사: KAIST 경영대학 조대곤 교수님 개인적으로 오프닝데이는 오프라인으로 했으면 좋겠다! 라는 생각이 있..

4주차 일정 03.11 ~ 15 : 머신러닝 이번 후기부터는 날짜별이 아닌, 주제별로 정리해보려고 합니다. 금주에는 이장래강사님이 머신러닝이라는 주제로 강의를 해주셨다. 컴퓨터공학을 전공했지만 머신러닝은 처음이라 조금 두려움 반 기대 반으로 시작했다. 머신러닝이란? 입력 값(x, feature)를 토대로 학습을 해서 패턴을 찾아 y값을 예측하는 것! 머신러닝의 종류 지도학습 정답이 있는 데이터를 머신에게 제공해서 규칙성을 찾게 하는 것 비지도학습 정답이 없는 데이터를 머신에게 제공해서 규칙성을 찾게 하는 것 예시) 고객을 4개 그룹으로 나누기(클러스터링) 강화학습 보상을 통해 계속 학습하는 방법 용어 정리 모델 데이터에서 패턴을 찾아 수식으로 정리해 놓은 것 샘플 표본, 부분집합, x데이터의 일부 열 변..