1. Random Forest 기계 학습에서의 랜덤 포레스트는 분류, 회귀 분석 등에 사용되는 앙상블 학습 방법의 일종이다. 훈련 과정에서 구성한 다수의 결정 트리로부터 부류(분류) 또는 평균 예측치(회귀 분석)를 출력함으로써 동작한다. ( 출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/랜덤_포레스트 ) ( 출처 : https://eunsukimme.github.io/ml/2019/11/26/Random-Forest/ ) 임의의 여러 개의 Decision tree를 만들기에 Random forest라고 하는 것 같다. Random Forest의 구체적인 원리는 수업의 … 더 읽기
1. 인공 신경망의 뉴런 모델 가. 신경망 인간의 두뇌를 모방한 연결주의의 대표적 기술. 안정적인 학습 기능, 병렬 처리와 에러 감내(fault tolerance) 등의 장점. 나. 생물학적 신경망 Hebbian rule : 두 인접 뉴런이 동시에 발화하면 연결 강도 증가. : Fire Together Wire Together! : 그렇지 않으면 연결강도 감소 다. 뉴런의 연산 모델 입력 신호가 생기면 이를 … 더 읽기
1. 요구사항 개발 개발에 있어서 고객의 요구사항을 잘 파악하는 것만큼 중요한 것이 없다. 요구사항 개발은 발주자나 고객으로부터 구현될 소프트웨어 제품의 사양을 정확히 도출하여 요구사항을 명세하고, 이를 분석한 결과를 개발자들이 이해할 수 있는 형식으로 기술하는 작업이다. 1.1 요구사항의 분류 1.2 요구사항 개발 프로세스 1.3 요구사항 추출 단계 고객의 요구사항 수집하는 단계 보통 고객의 최초 요구사항은 추상적이다. … 더 읽기
1. 머신러닝 전통적 프로그래밍의 한계가 찾아옴. 프로그래밍을 통해 해결할 수 없는 문제가 많다. (ex. 필기체 숫자 인식, 얼굴 인식 등) 머신러닝의 개념 컴퓨터가 경험적 데이터(empirical data)를 학습해서 지능적으로 동작할 수 있는 기능을 갖추게 하는 인공지능의 세부 분야. 머신러닝의 기본 원리 머신러닝은 모델을 학습시켜 활용한다. 원시 모델 → 모델 학습 → 예측 모델 수학적으로 해석하면… 우리가 … 더 읽기
의사결정 트리 (Decison Tree) 결정 트리(decision tree)는 의사 결정 규칙과 그 결과들을 트리 구조로 도식화한 의사 결정 지원 도구의 일종이다. 모델 학습 시 각 변수마다 중요도(feature importance)를 계산한다. 출처 : https://data-make.tistory.com/75 출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/결정_트리 조건부 추론 트리 (Conditional Inference Tree) 조건부 추론 트리는 의사결정 트리(Decision Tree) + 통계적 유의성 확인(변수의 유의성)이 가능한 수치를 제공해주는 Tree다. … 더 읽기
소프트웨어 프로젝트 프로젝트 : 유일한 제품이나 서비스를 만들기 위해 수행하는 일시적인 행동. 소프트웨어 프로젝트 프로세스 소프트웨어 프로젝트 성공 요소 프로젝트 성공 요소 : 비용(Cost), 일정(Time), 품질(Scope/Quality) 이를 만족하는 성공률은 30% 정도로 낮았다. (그렇다네요?) 성공적으로 프로젝트를 마무리하기 위해선 프로젝트를 관리할 필요 있다. 이와 관련해 PMBOK, CMMI, SPICE(= ISO 15504), ISO 12207 등 지침서가 존재한다. 각각의 지침서에 … 더 읽기
wordcloud 데이터를 시각화하는 패키지 중 하나다. 위와 같은 단어로 이뤄진 이미지를 만들 수 있다. 참고 : https://cran.r-project.org/web/packages/wordcloud/wordcloud.pdf 패키지 설치 패키지 로드 새로 켜서 사용할 때마다 로드해주기. wordcloud 실행 table 함수는 ‘분할표’를 출력해주는 함수입니다. (단어의 수를 세어줌) ?????????????? 네? wordcloud 폰트 깨짐 문제 폰트 깨짐 ㅅㄱ 맥북 m1으로 rstudio로 wordcloud를 실행할 경우 한글 폰트를 못 찾아서 … 더 읽기
변수 생성 c() : 데이터나 객체를 하나로 결합(Conbine)하는 함수. 데이터 프레임 생성 데이터 호출 데이터 평균 구하기 데이터 프레임 복사 변수 이름 바꾸기 변수 및 데이터 프레임 삭제 데이터 파악하기 데이터를 가지고 노는 방법 6가지를 더 알아보자. 준비 가. head() 데이터 앞부분 출력 나. tail() 데이터 뒷부분 출력 다. View() 뷰어 창에서 데이터 확인 편하게 … 더 읽기
소프트웨어 개발 생명 주기 저번 시간에 이어서 소프트웨어 개발 생명 주기의 종류에 대하여 알아본다. 나선형 모델 폭포수 모형의 장점 + 원형 모형의 장점을 수용하고 위험 분석을 추가한 점증적 모델 프로젝트 수행 시 발생하는 위험을 관리하고 최소화하려는 것이 목적 각 단계가 명확히 구분되지 않음. 고비용의 시스템 개발이나 시간이 많이 소요되는 큰 시스템 구축에 적합. 소프트웨어 개발 … 더 읽기
1. 지식표현과 추론 AI 초창기는 “탐색(추론)” 중심으로 범용 인공지능 연구를 진행했다. 이는 곧 한계를 맞이한다. 실제적인 문제를 해결하기 위해 “지식+추론” 패러다임과 “특화”로 방향을 전환했다. 지식 어떤 주제나 분야에 대해 경험이나 교육을 통해 얻어진 이론적인 또는 실제적인 이해. 지식은 크게 2가지로 구분할 수 있다. 지식 표현 프로그램이 동작할 수 있게 지식을 정형화된 형태로 표현하는 방법 추론 … 더 읽기
