1. 리스크 관리 리스크란 프로젝트 결과에 심각한 영향을 미치는 잠재된 요소다. 성공적으로 프로젝트를 끝마치기 위해서 리스크에 대비하고 관리할 필요가 있다. 2. 리스크 관리 절차 리스크 식별 리스크 계량화 리스크 우선순위 선정 리스크 관리 계획 리스크 해결 결과 측정 및 문서화 가. 리스크 식별 PM뿐만 아니라 프로젝트에 관련된 모든 인원이 참여한다. 프로젝트가 가진 리스크를 파악하는 단계다. … 더 읽기
1. 프로젝트 통제와 EVM(Earned Value Management) 가. 프로젝트 통제 프로젝트가 계획대로 수행되고 있는지 지속적으로 확인하고 필요하다면 시정 조치를 취한다. 나. EVM의 개념 ‘성과 가치 관리’ 혹은 ‘획득 가치 관리’라고 한다. 프로젝트 성과와 진행 상황을 객관적으로 측정하는 프로젝트 관리 기법이다. EVM은… 계획 대비 실적을 비교할 수 있다. 프로젝트 진행 단계 중 특정 시점까지 완료된 작업량을 비용화하여 … 더 읽기
1. CNN 활용 개요 CNN은 주로 컴퓨터 비전에 많이 활용된다. 컴퓨터 비전의 주요 tasks 가. 이미지 분류 (Classification) CNN의 가장 기본적인 활용 분야로 지정된 개수의 카테고리로 이미지를 분류한다. 대표적인 학습 데이터로 MNIST와 ImageNet이 있다. 나. 영역 분할 (Segmentation) 영역 분할에는 크게 2가지 종류가 있다. 사용자의 의도에 맞게 잘 사용하면 복잡한 계산을 줄일 수 있다. 이미지 … 더 읽기
1. 연관규칙 2 가. 실습 1 (1) 질문? 왜 힘들게 하나하나 수동으로 factor로 바꿔주어야 하는가? stringsAsFactors = TRUE로 한 번에 바꿔도 되지 않는가? 나. 실습 2 (1) 결과 해석 lhs, rhs, support, confidence, coverage, lift, count 순서로 출력 1 ~ 17번 : 특정한 연관관계 없음.18번 : ‘고급 자전거’를 선택하는 선택한 사람이 ‘제주도에 바다가 보이는 20평땅’을 … 더 읽기
1. 연관규칙 대량의 데이터에서 빈번하게 발생하는 데이터의 패턴을 찾는 것. 맥주를 사는 사람은 마른안주도 함께 구매한다. 장바구니 분석이라고도 함. 출처 : https://welcome-to-dewy-world.tistory.com/61 가. 실습 baseball, basketball 그리고 soccer에 들어있는 0과 1을 숫자가 아닌 factor로 인식하도록 한다. read.csv(…., stringsAsFactors = true) 옵션을 사용하지 않은 것은 string 타입이 아니기 때문이다. 사용하면 이상하게 동작한다. 주의할 것. 출처 : … 더 읽기
1. 딥러닝 개요 가. 딥러닝의 등장과 확산 1) 딥러닝의 등장 다층 신경망은 계층의 개수가 커지면서 신경망의 학습이 제대로 이뤄지지 않는 문제가 있다. 기울기 소실과 기울기 폭증과 관련된 문제다. 심층 신경망 (deep neural network : deep learning)은 이러한 문제를 해결하면서 등장했다. 2006년 힌튼 (Hinton) 교수가 심층신경망의 학습 가능성을 제시했다. 이는 적층 RBM(Stack Restricted Bolzmann Manchin) 기반 … 더 읽기
1. 기울기 강하 기법 가. 학습법 개관 (1) 신경망 학습법 개관 (2) 에러 정정 기법 주어진 입력 샘플에 대해 출력을 산출한다. 이후 출력과 목표 출력 간의 차이가 줄어들도록 가중치를 변경한다. 나. 손실함수 (1) 손실 함수 손실 함수는 목표치와 실제 출력 간의 차이(손실, 에러)를 계량화하는 함수. 에러 함수의 종류는 다양한다. ex) 평균제곱에러, 교차엔트로피 에러 등 … 더 읽기
1. K-means 대표적인 비지도 학습. 데이터를 이용해서 k개로 분류. k-평균 알고리즘(K-means clustering algorithm)은 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 알고리즘이다. 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식으로 동작한다. 각 그룹의 중심 (centroid)과 그룹 내의 데이터 오브젝트와의 거리의 제곱합을 비용 함수로 정하고, 이 함숫값을 최소화하는 방향으로 각 데이터 오브젝트의 소속 그룹을 업데이트해 줌으로써 클러스터링을 수행하게 된다. 알고리즘은 … 더 읽기
1. 다층 신경망 (FNN) 2 계층으로 구성된 다층 퍼셉트론(MLP)은 XOR 기능을 구현해냈다. 이로써 퍼셉트론의 선형 분리성의 한계를 극복했다. 오류 역전파 알고리즘(Backpropagation)으로 다 계층 구조 활용의 최대 걸림돌인 학습 문제를 해결했다. 활성화 함수로 비선형 활성화 함수(시그모이드 함수)를 적용하면서 다양한 함수 기능 구현. 시그모이드 함수를 사용하는 순간부턴 다층 퍼셉트론보단 다층 신경망, 일반 신경망(FNN)이라 칭한다. 선형/비선형 회귀, 이진 … 더 읽기
1. 프로젝트 계획서 프로젝트 계획서는 프로젝트 진행 과정의 주기적 통제하면서 프로젝트의 중심이 된다. 프로젝트 관리자는 프로젝트 계획서를 작성하기 위해서 아래에 나열된 작업을 수행한다. 이후 프로젝트 참여자의 검토를 거쳐 합의 하에 채택한다. 당연히 프로젝트 계획서는 현실적으로 전체 프로젝트 진행상황 파악에 문제가 되진 않아야 한다. 또한 프로젝트 점검 및 통제는 주간, 월간 회의를 통해서 주기적으로 수행한다. 국제 … 더 읽기
