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  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 40일차 : Part3. 인공지능의 이해 Lv2 : 숲을 보는 인공지능 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB  커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh10-03 알고 있으면 쓸모 있는 AI 지식 - 신경망의 성능 개선 방법 (신경망 설계 관점)1) Model의 성능 개선 방법 2가지- model driven : 레이어나 하이퍼 파라미터를 조절하는 방법- data driven : 학습 데이터를 보강하는 방법2) Model Driven 개선 방법 -> 모델 구조 자체를 변형 시킴- We.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 4. 13.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 39일차 : Part3. 인공지능의 이해 Lv2 : 숲을 보는 인공지능 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh10-01 알고 있으면 쓸모 있는  AI 지식  - Transfer Learning, Meta Learning, Few-Shot Learning- 인공 신경망이 가지고 있는 문제점: 신경망을 어떻게 설계해야하는지 어려움이 있음, 설정해야할 하이퍼 파라미터가 많음: 데이터가 충분하지 않고, 학습에 시간이 오래걸림- 인공 신경망이 가지고 있.. 공감수 2 댓글수 0 2025. 4. 12.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 38일차 : Part3. 인공지능의 이해 Lv2 : 숲을 보는 인공지능 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh09-01 GAN-GAN의 개념 및 주요 구성1) GAN - Generativ Adversarial network- 2014년 무렵 컨볼루션 알고리즘의 등장과 함께 생성형 ai가 등장함- 생성가능한 적대적 신경망으로 생성자/판별자의 구조로 만들어짐: 생성자 => 입력으로 노이즈를 받아서 가짜 데이터를 출렫: 판별자 => 입력으로 생성자에.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 11.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 37일차 : Part3. 인공지능의 이해 Lv2 : 숲을 보는 인공지능 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krch08-01 Autoencoder - 오토 인코더의 개념 및 주요 구성1) Autoencoder - 비지도 학습- 효율적인 코딩을 학습: 코딩이란 원본 데이터의 속성 값을 잘 보관할 수 있도록 압축된 형태의 데이터- 인코딩을 통해 코드를 생성2) 차원 축소- 데이터 압축의 개념을 이해하기 위한 선 정의- PCA : 상관 관계가 있는 고차원.. 공감수 2 댓글수 0 2025. 4. 10.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 36일차 : Part3. 인공지능의 이해 Lv2 : 숲을 보는 인공지능 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh07-06 의미 연결망 분석방법1) SNA (Semantic Network Analysis)- 단어간의 관계를 분석하기 위해 사용: 문서의 어조, 주제를 파악할 수 있음2) 분석방법- 단어를 노드로 구성, 노드를 연결- 텍스트 -> 정제 -> 인접행렬 -> 연결망 그래프 -> 연결 정도를 파악- 연결 정도를 파악하기 위한 방법: 연결 중.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 9.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 35일차 : Part3. 인공지능의 이해 Lv2 : 숲을 보는 인공지능 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh07-01 자연어 처리 분야의 주요 연구 분야NCP Task (자연어 처리 분야)- Task는 크게 분석과 생성 2가지로 분류할 수 있음- 분석 일감1) Sementic: 단어의 의미 (Tag)를 파악, 1:1 매칭이 아닌 문맥을 파악: 유사도를 판별하고 텍스트를 분류, 주어진 문서의 주제 판별, 긍정/부정의 감정 분석2) Syntati.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 4. 8.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 34일차 : Part3. 인공지능의 이해 Lv2 : 숲을 보는 인공지능 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh06-01 텍스트를 숫자로 표현하기 위한 방법1) Embedding- 다양한 타입의 입력데이터를 숫자로 변환1-1) 범주형 데이터의 벡터와- One-hot vector : 전체 범주를 컬럼으로 만들어서 사용, 데이터의 차원이 많아질 수록 메모리 사용량이 증가하게 됨1-1) Sentinental Analysis : 감정 텍스트의 임베딩- .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 7.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 33일차 : Part3. 인공지능의 이해 Lv2 : 숲을 보는 인공지능 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh05-07 Resnet- 2015년 LSVRC (이미지 분류 대회) 1위 알고리즘- 사람의 능력을 뛰어넘는 모델- 152개의 레이어, 역전파를 해결하기 위핸 Skip Connections 구조, 배치 노멀라이즈 적용- 분류기 학습을 위한 FC (Fully Connected) 대신 GAP (Global Average Pooling)을 수행.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 4. 6.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 32일차 : Part3. 인공지능의 이해 Lv2 : 숲을 보는 인공지능 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh05-04 입출력 크기 및 메모리 사용량 계산1) Feature Map Size- o = (소수점 아래 버리기 (( i + 2p - k ) / s ))+ 1: i => 입력 된 이미지의 사이즈: o => 출력된 피처맵: k => 커널 사이즈: p => 패딩 사이즈: s => 스트라이드 사이즈2) Storage Complexity - We.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 5.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 31일차 : Part3. 인공지능의 이해 Lv2 : 숲을 보는 인공지능 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh05-01 컴퓨터 비전의 주요 Task1) Comupter Vision Task- 이미지 분류 (주어진 이미지의 분류)- 로컬라이제이션 (주어진 이미지에서의 타켓 이미지 위치 찾기)- 오브젝트 탐색 (주어진 이미지에서의 타겟 오브젝트의 테두리 따기)2) 이미지 데이터란 무엇인가?- RGB (픽셀 공간의 칼라값)으로 이루어진 ㅈ숫자Ch0-.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 4.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 30일차 : Part3. 인공지능의 이해 Lv2 : 숲을 보는 인공지능 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh04-01 선형회귀모델- 하나 이상의 변수가 다른 변수에 미치는 영향을 알아보는 통계- 회귀선 : 변수 X (독립 변수)와 변수 Y(종속 변수)사이에 있는 관계를 나타낸 선- 1차 방정식 y = Wx + b -> H(x)[가설] = Wx +b - 상관 분석 vs 선형 회귀 분석 : 상관 분석은 두 개의 변수가 있을 때의 관련성을 활용하고.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 3.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 29일차 : Part3. 인공지능의 이해 Lv2 : 숲을 보는 인공지능 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh03-01 분류 알고리즘의 유형별 특징 정리 (Tree 계열의 알고리즘)1) 의사 결정 트리 분류- 데이터를 특정 기준 값을 가지고 판단 후 내려가면서, 순도가 높아지는 결정을 하는 방법- 학습 데이터에 오버 피팅되기 쉬운 단점이 존재함2) 랜덤포레스트 (앙상블 모델)- 여러개의 의사 결정 트리를 통해서 하나만 사용했을 때의 단점을 개선.. 공감수 2 댓글수 0 2025. 4. 2.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 28일차 : Part3. 인공지능의 이해 Lv2 : 숲을 보는 인공지능 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh02-01 군집 알고리즘의 개념과 활용- 군집 분석 : 주어진 데이터에서 구조와 패턴을 확인하기 위한 과정, 데이터 간의 유사성을 확인하기 위해 데이터 간의 거리를 측정함- 군집 분석 유형1) 하드 클러스터링 -> 객체가 하나의 군집에만 속함2) 소프트 클러스터링 -> 객체가 하나 이상의 군집에 속함- 군집 분석을 사용하는 이유: 학습 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 1.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 27일차 : Part2. 인공지능의 이해 Lv1. 인공지능/딥러닝 파헤치기 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB  🚨[D-1] 4월 1일 00시 강의 가격 최대 13% 인상! | 패스트캠퍼스오늘 자정 이후 비싸집니다. 가격 인상 전 지금이 3월 마지막 기회! 지금 바로 시작하세요.fastcampus.co.krCh08-01 연속적인 데이터와 RNN- RNN (Recurrent Nerual Network) : 연속적인 데이터를 처리하기 위한 모델- 앞서서 사용한 출력 값과 현재 입력값을 사용하여 출력Ch08-02 RNN의 Backpropagatioin과 구조적 한계- 노드가 깊어질 수록 이전 값의 영향력이 작아지는 한계를 지님Ch08-03 RNN의 유형과 Seq2Seq- OneToMany, ManyToOne, M.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 3. 31.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 26일차 : Part2. 인공지능의 이해 Lv1. 인공지능/딥러닝 파헤치기 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB  🚨[D-2] 4월 1일 00시 강의 가격 최대 13% 인상! | 패스트캠퍼스3월 31일 이후 비싸집니다. 가격 인상 전 지금이 3월 마지막 기회! 지금 바로 시작하세요.fastcampus.co.krCh07-01 CNN은 어떻게 인간의 사고방식을 흉내낼까.- CNN의 동기는 융통성을 가지는 AI로, 인간의 사고방식을 흉내내기 위한 장치를 가짐: 모든 데이터를 다 확인하지 않고, 적절한 신경 다발로 끊어내는 것: 위치에 따른 특징 (패턴)을 추출하는 것- C (Convolution) : 특정 노드의 connection을 끊은 상태로 노드를 만들고, 위치를 이동하면서 노드의 정보를 만듬: 노드를 이동할.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 30.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 25일차 : Part2. 인공지능의 이해 Lv1. 인공지능/딥러닝 파헤치기 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 🚨[D-3] 4월 1일 00시 강의 가격 최대 13% 인상! | 패스트캠퍼스3월 31일 이후 비싸집니다. 가격 인상 전 지금이 3월 마지막 기회! 지금 바로 시작하세요.fastcampus.co.krCh06-01 Vanishing Gradient- DNN이 깊어질 수로 미분이 반복되면서, Gradient가 사라지는 이슈 : 주범은 sigmoid (최대 기울기가 1/4): 깊은 구조의 효과를 보기 어려워지고, underfitting (로스를 줄이지 못하는 현상) 문제가 발생하게 됨Ch06-02 Vanising Gradient 방지, ReLU-  ReLu(Rectfied Linear Unit)  : 액티.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 29.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 24일차 : Part2. 인공지능의 이해 Lv1. 인공지능/딥러닝 파헤치기 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 🚨[D-4] 4월 1일 00시 강의 가격 최대 13% 인상! | 패스트캠퍼스3월 31일 이후 비싸집니다. 가격 인상 전 지금이 3월 마지막 기회! 지금 바로 시작하세요.fastcampus.co.krCh04-06 다중분류1- 시그모어를 사용하여 출력을 여러개로 분류한다고 가정했을 때ex) 0은 a 0.5는 b 1은 c 라고 할 경우 다음과 같은 이슈가 발생함: 불공평한 백프롭 => 차지하는 영역이 다를 수 있음: 1000가지, 10000가지 분류 등 분류가 많아질 수록 분류에 대한 값의 정이가 예민해짐: 중간 값에 따라 의도하지 않은 분류를 만들어 낼 수 있음- 출력노드의 개수를 늘랴서 시그모어로 출.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 28.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 23일차 : Part2. 인공지능의 이해 Lv1. 인공지능/딥러닝 파헤치기 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 🔥누적 수강 9백만 시간 돌파 기념 100% 페이백 (03.22 - 03.27) | 패스트캠퍼스단 6일 한정! 지금 수강 시작하면 수강료 100% 돌려드려요!fastcampus.co.krCh04-02 이진분류 1 (sigmoid를 이용한 이진분류)- 이미지 데이터 3 (rgb) × 100 × 100 를 입력 레이어로 넣는 경우- 출력층에 출력 값은 0과 1의 값 2가지 값을 사용 (sigmoid 임으로 출력이 부드럽게 됨)- 이 경우 weight (웨이트)는 입력데이터 개수만큼임으로 3만개 출력 노드는 1개 임으로 bias(민감도)는 1개 총 3만1개의 데이터가 사용됨- 이진 분류 문제의 로스를 구.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 27.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 22일차 : Part2. 인공지능의 이해 Lv1. 인공지능/딥러닝 파헤치 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 🔥누적 수강 9백만 시간 돌파 기념 100% 페이백 (03.22 - 03.27) | 패스트캠퍼스단 6일 한정! 지금 수강 시작하면 수강료 100% 돌려드려요!fastcampus.co.krCh03-01 DNN, 벡터와 행렬로 나누기- 인공신경망은 함수로 나타낼 수 있음: 함수는 벡터와 행렬로 표현할 수 있고, 인공신경망의 노드와 액티베이션관계를 웨이트, 바이어스를 포함하여 행렬을 곱하고 벡터를 더하는 표현의 반복으로 나타낼 수 있음Ch03-02 non-linear activation이 중요한 이유- linear activation으로는 nerual network를 아무리 깊게 만들어도 hidden l.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 26.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 21일차 : Part2. 인공지능의 이해 Lv1. 인공지능/딥러닝 파헤치 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 🔥누적 수강 9백만 시간 돌파 기념 100% 페이백 (03.22 - 03.27) | 패스트캠퍼스단 6일 한정! 지금 수강 시작하면 수강료 100% 돌려드려요!fastcampus.co.krCh02-06 Stomastic Gradient descent (SGD)- Gradient descent (경사하강법)의 단점을 보완하기 위해 랜덤하게 데이터를 하나씩 뽑아서 Loss를 계산: 뽑은 데이터를 제외한 데이터 중에서 다시 랜덤하게 데이터를 하나 뽑아서 Loss를 계산: 모든 데이터를 다 뽑으면 다시 처음부터 반복 (Epoch)- Gradient descent (경사하강법)보다 방향 설정이 빠르고, 로컬 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 25.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 20일차 : Part2. 인공지능의 이해 Lv1. 인공지능/딥러닝 파헤치 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh02-01 인공신경- 신경 : 인간의 신경은 자극을 전달 받고, 전달 받은 자극을 전달할지 말지를 결정하여 최종적으로 자극을 전달하게됨- 인공 신경 : 인공 신경은 인간의 신경의 작용을 인공적으로 표현한 것으로 노드와 엣지로 구성됨: 노드와 노드 사이의 연결인 엣지는 데이터의 중요도에 따라 가중치 (Weight)를 곱하여 표현함: 노드에.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 24.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 19일차 : Part2. 인공지능의 이해 Lv1. 인공지능/딥러닝 파헤치 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh01-01 AI vs ML vs DL- AI : 인간의 지적 능력을 인공적으로 만든 것으로 AI > ML > DL 의 포함 관계를 가지게 됨- ML은 머신러닝으로 데이터를 기반으로 하고, DL은 딥러닝으로 인공 신경망을 기반으로 학습하는 것을 말함Ch01-02 딥러닝의 활용 CNN 인공 신경망- CNN (Convolutional Nenu.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 3. 23.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 18일차 : 부록 : 나동빈강사님의 부가자료 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh01-01 다양한 분포에서 추출해보기 (샘플링)1) numpy 균등 분포- 구간 내 모든 데이터에 대하여 추출 확률이 동일2) Pyplot histogram- 추출한 데이터를 히스토그램을 그려 확률 분포를 시각화3) numpy 이항 분포- yes or no 가 반복되는 확률4) 정규 분포- 확률 밀도 함수5) numpy 포아송- 일정한 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 22.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 17일차 : Part1 딥러닝을 시작하기전에 강의 후기 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh05-08 테일러급수- 어떤 함수를 다항 함수로 나타낸 것: 다항 함수 => 다항식으로 표현되는 함수 => 다항식은 => 변수와 상수의 곱과 합으로 이루어진 어떤 식예를들어 cos(x)를 다항식으로 표현하면 cos(x) = C0 + C1x+ C2x^2 + C3x^3....: 미분과 양변에 x = 0을 반복적으로 하면서 해를 찾아감Ch05.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 3. 21.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 16일차 : Part1 딥러닝을 시작하기전에 강의 후기 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh04-22 사이킷런 의사결정트리- 예/아니오를 답할 수 있는 질문을 이진트리로 구성하여 반복 수행을 통해, 마지막 노드에 도달하는 방법Ch04-23 사이킷런 랜덤포레스트- 의사결정트리 모델을 기본으로, 여러 개의 의사결정트리를 결합하여 정확도를 높이는 방법Ch04-24 사이킷 런 SVM(Support Vector Machine)- 마진(.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 3. 20.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 15일차 : Part1 딥러닝을 시작하기전에 강의 후기 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh04-17 사이킷 런- 기계학습을 위한 다양한 기능을 제공하는 라이브러리- 가상 데이터 생성 및 기본 데이터 세트, 기계학습 모델을 제공1) 지도 학습- 문제가 주어졌을 때 정답 레이블이 존재하는 학습, 학습은 문제 x를 풀고, 정답 y를 예측하도록 하고, 테스트를 통해 새로운 문제 x가 주어졌을 때 정답을 예측하도록함Ch04-18 가상.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 19.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 14일차 : Part1 딥러닝을 시작하기전에 강의 후기 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh04-09 ~ 16 텐서플로우 개요- 기계학습 프레임워크 중 하나로 텐서플로우의 텐서는 numpy 배열처럼사용- pytorch와 비슷한 기능을 제공하고, 문법적인 차이가 일부 있음: pytorch와 같이 텐서를 초기화하는 기능으로 리스트, numpy 배열, 다른 텐서로 부터의 초기화를 지원: pytorch와 같이 텐서의 형변환 및 차원 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 18.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 13일차 : Part1 딥러닝을 시작하기전에 강의 후기 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh04-01 파이토치- 파이토치 : 기계학습 프레임워크 중 하나, 파이토치의 텐서 (고차원 데이터, 3개 이상의 데이터)는 numpy 배열과 유사- 텐서간의 연산을 수행할 때, 기본적으로 첸서가 같은 장치에 있어야함 (cpu or gpu) : 가능하면 텐서를 모두 gpu에 올리고, 연산을 수행 (.cuda => gpu .cpu => cpu.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 17.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 12일차 : Part1 딥러닝을 시작하기전에 강의 후기 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.kr파이썬의 기본적인 문법에 대해 학습하는 시간을 가짐. 유니티 개발자로써 C#을 오랜기간 사용했기 때문에 프로그래밍에 대한 기본적인 문법사항을 익히는 것에는 어려움이 없었고, C#과의 기본 문법 차이를 이해하는데 중점을 둠Ch03-01 파이썬 온라인 개발환경- Google Colab을 사용하면 구글 계정으로 웹에서 파이썬 문법 테스트를 용이하.. 공감수 2 댓글수 0 2025. 3. 16.
  • 패스트캠퍼스 환급챌린지 11일차 : Part1 딥러닝을 시작하기전에 강의 후기 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh02-05 스택1) 스택- 먼저 들어온 데이터가 마지막에 나가는 자료구조 (FILO First-In-Last-Out)- 파이썬의 리스트에서 append, pop을 사용하면 스택의 자료구조와 동일하게 사용할 수 있음Ch02-06 큐- 먼저 들어온 데이터가 먼저 나가는 자료구조 (FIFO First-In-First-Out)- 연결리스트로 큐.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 3. 15.
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