Seeeni Tech Diary

0. ML 기본 용어 정리0) 기본 용어Accuracy: 정확도전체 데이터에 대한 예측 오류 수Back Propagation: 역전파weight: 가중치입력층에서 다음 은닉층으로 데이터를 전달할 때 각 데이터의 중요도를 전달하기 위해 사용하는 곱의 계수feature: 특성Batch모델 학습에서 데이터셋을 일정 크기로(batch size) 나누어 가중치를 업데이트 하는 데 이 때 나눠지는 부분 데이터셋을 batch라고 함epoch전체 데이터 셋에 대해 한 번 학습을 완료한 상태를 의미 (1 epoch)Categorical Data (범주형 데이터) vs Numeric Data (수치형)Classification(분류) vs Regression(회귀)당도, 색깔, 수확 시기 등으로 어떤 과일인지 예상하는 문..

0. 시험공부하다가 합당한 사유로 놀고 싶어지다. 써야지 써야지 하면서 미루다가 8월이 와버렸다. 더 이상 미루다가는 잊어버릴 것 같아서 오늘 쓰게 되었다. 6월 14일 밤, 금요일에 있을 시험을 대비하기 위해 공부를 하고 있었다. 고급 데이터 처리 기말 고사를 해야하는데, 고급 데이터 처리 과목의 시험 범위는 크게 리눅스 명령어와 데이터 전처리 및 간단한 인공지능 학습으로 나눌 수 있었고, 나는 선택과 집중을 해보자는 생각으로 조금 더 자신 있는 데이터 전처리에 올인하였다.(시험 자체는 결과적으로 완전 망했다... 왜냐하면 리눅스 명령어만 80퍼가 나왔고 데이터 전처리는 실습 문제가 단 한 문제도 나오지 않았다...) 작년 인공지능 과목에서는 데이터 전처리에 대해 중점적으로 다루지는 않았어서 이미지 데..