본문 바로가기

BOOSTCAMP AI TECH/2주차_AI를 위한 수학5

[BOOSTCAMP AI TECH] 10일차_시각화 도구, 통계학 맛보기 강의 목록 -시각화 도구 -통계학 맛보기 요약 강의 matplot.pyplot과 serborn 라이브러리를 사용하여 데이터를 시각화 하는 방법을 학습했다. 모수, 확률분포, 가능도 등 확률 관련 수학을 학습했다. 피어세션 어제 배운 내용을 정리하며 다시 한 번 학습하는 시간을 가졌다. 학습정리 Matplot Pyplot이라는 객체를 사용해 데이터 표시한다. 구체적으로는 Pyplot 객체에 그래프를 쌓은 다음 flush하는 방식이다. 이 때 그래프는 화면에 보여준 후 메모리에 남겨두지 않는다. 단점으로는 argument를 kwargs로 받는데, 고정된 argument가 없어 alt+tab으로 확인이 어렵다. 그래프는 원래 figure 객체에 생성 import matplotlib.pyplot as plt i.. 2021. 1. 29.
[BOOSTCAMP AI TECH] 9일차_Pandas 2, 확률론 강의 목록 - Pandas 2 - 확률론 맛보기 요약 강의 Pandas 라이브러리의 상세한 활용법을 학습했다. 또한 딥러닝에서의 확률론을 학습하며, 확률분포와 각종 확률변수, 조건부확률 등을 학습했다. 피어세션 어제의 강의를 다시 한 번 복습하는 시간을 가진 후, 어제 풀지 못했던 의문들을 풀었다. 학습정리 Pandas import pandas as pd #groupby #sql의 groupby와 같다. #split->apply->combine 과정을 거친다. df = pd.DataFrame([[876, 1, 'Riders', 2014], [789, 2, 'Riders', 2015], [863, 2, 'Devils', 2014], [673, 3, 'Devils', 2015], [741, 3, 'Kings.. 2021. 1. 28.
[BOOSTCAMP AI TECH] 8일차_Pandas / 딥러닝 학습방법 이해하기 강의 목록 - Pandas 1 - 딥러닝 학습방법 이해하기 요약 강의 1강에서는 앞으로 사용하게 될 파이썬의 판다스 라이브러리에 대해 학습했다. 2강에서는 딥러닝의 학습방법에 대한 설명을 들었다. 피어세션 몇 차례 프로젝트에 활용한 경험이 있는 CNN과 RNN 중 조금 더 이해도가 있는 CNN에 대해 설명했다. CNN의 탄생 배경과 간략한 개념을 설명했고, LeNet-5, AlexNet, VGGNet, ResNet에 대해 설명했다. 시간관계상 GoogleNet은 생략했다. 학습정리 Pandas 구조화된 데이터의 처리를 지원하는 라이브러리 엘셀같은 테이블형 데이터를 처리하는 데 효율적이다. (데이터 테이블) numpy와 통합하여 강력한 스프레드시트 처리 기능 제공 인덱싱, 연산용 함수, 전처리 함수 제공 .. 2021. 1. 27.
[BOOSTCAMP AI TECH] 7일차_경사하강법 강의 목록 -경사하강법 (순한맛) -경사하강법 (매운맛) 요약 강의 딥러닝에서 사용될 경사하강법의 개념을 배우고, 이를 코드로 구현하는 방법을 학습했다. 피어세션 전날 수업에서 배운 내용을 복습하고, 과제 풀이의 시간을 가졌다. 또한 내일부터는 효율적인 학습을 위해 새로운 방식으로 피어세션을 진행할 것을 결정했다. 학습정리 미분 (Differentiation) 변수의 움직임에 따른 함수값의 변화를 측정하기 위한 도구 최적화에 많이 사용된다. 미분은 변화율의 극한(Limit)으로 정의한다. 파이썬에서는 sympy.diff(symm.poly(다항함수), x)로 쉽게 계산할 수 있다. import sympy as sym from sympy.abc import x x = sym.Symbol('x') xx = s.. 2021. 1. 26.
[BOOSTCAMP AI TECH] 6일차_Numpy/벡터/행렬 강의 목록 -numpy -벡터가 뭐에요? 요약 강의 파이썬에서 수학을 다루기 위한 모듈인 Numpy에 대해 자세한 사용법과 개념을 익히는 시간을 가졌다. 또한 수학의 벡터, 행렬의 자세한 개념을 학습하고 Numpy를 활용한 계산법을 학습했다. 피어세션 AI에 관련해서 많은 학습을 하신 모더레이터께 데이터 구조에 관련된 내용들과 AI를 공부하기 위한 강의와 책 추천 등을 받았다. 학습정리 Numpy 다양한 매트릭스 계산 및 처리할 때 처리 속도의 문제가 발생했다. 이러한 문제 해결을 위해 고성능 과학 계산용 패키지인 Numpy를 사용한다. Numpy는 Matrix와 Vector와 같은 배열 연산의 표준이다. 일반 리스트에 비해 빠르고 메모리 효율적임 반복문 없이 데이터 배열에 대한 처리를 지원 선형대수와 .. 2021. 1. 25.

티스토리툴바