AI 전문가가 되고싶은 사람

● 이번 주에는 머신러닝을 활용한 미니프로젝트 2차가 진행되었다. ● 두 번째 미니프로젝트라서 반 사람들과 조금 더 편하게 이야기를 나누고 토론할 수 있었던 것 같다. ● 1일차 : 서울지역의 2022년과 2023년 날씨 및 미세먼지 데이터로 미세먼지 농도를 예측하는 머신러닝 모델을 구현 ● 결측치 처리 - 결측치 비율이 1에 가까운 변수는 삭제 하였다. - 대부분의 값들은 중앙값으로 대체하였다. - 일사, 일조의 경우 밤 시간대 0으로 낮 시간대 평균값으로 대체 해주었다. ( 나의 아이디어다! ) ● 모델은 저번과는 다르게 LGBMRegressor()를 사용하여 진행하였다. ● 2~3일차 : 장애인 콜택시의 도착 예정시간을 예측하는 머신러닝 모델을 구현 ● 같은 조 사람들과 이야기를 나누면서 어떤 전처..

● 4주차가 되어 이제는 머신러닝에 대해 배우게 되었다. ● 알고리즘 스터디에서는 BFS/DFS 알고리즘을 공부하는 주였는데, 아주 쉽지 않다.... 내가 발표하는 부분이 하필... ● "매일 BFS/DFS 문제를 하나씩은 풀자"라는 생각으로 한 주를 보냈다. ● 결국 발표할 시점이 되니까 자력으로 간단한 BFS/DFS 문제는 풀 수 있는 수준이 되었다. ● 성장해버렸다... 성장해버렸어... ● 머신러닝 복습해보기 ● 머신러닝 - 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 배우고, 그 경험을 바탕으로 자동으로 개선하는 알고리즘 및 모델을 개발하는 인공지능(AI)의 한 분야이다. - 주어진 데이터를 분석하고, 그 안에서 패턴을 식별하여 예측이나 의사결정을 할 수 있는 모델을 만들어낸다 - 지도 학습(..

● 벌써 에이블스쿨이 시작된 지 3주차가 되어버렸다.. ● 열심히 하시는 에이블러분들을 보며 더 노력해야지 생각이 드는 주차였다. ● 먼저 이번 주 부터 코딩마스터스라는 100문제를 푸는 대회가 있어서 이것에 대한 계획을 짜는 걸 중점으로 했다. ● 미니 프로젝트도 있었기에.. 아주 정신 없었다.. ● "중급 이후에는 못 푸는 문제다"라는 생각으로 기초와 초급 문제부터 빨리 풀자 생각했다. ● 호기로운 생각과 달리 초급에서도 많이 막혔다... ● 매일 코딩 마스터스 5문제를 목표로 이렇게 계획을 세웠다. ● 또한 이번 주는 미니프로젝트 첫 번째 이기에 나오는 과제를 최대한 열심히 풀려고 노력했다. ● 프로젝트로 얻을 수 있었던 것은 다른 분들의 도메인 지식이였고, 이를 통해 보는 눈이 넓어지는?? 느낌이..

● 놀랍게도 2주차가 되어버렸다... ● 1주차부터 진행되었던 자기소개가 내 차례가 되었다. ● 사람들과 잘 지내고 싶었지만 I인지라... 이 정도가 최선이였다. ● 취미로 적은 독서는 거짓말이 아니고 실제로 도둑맞은 집중력이라는 책을 읽고있다. ● 스터디는 이것이 코딩 테스트다 with 파이썬 책으로 진행하기로 결정했다. ● 서로의 코드는 github에 같이 올리기로 하였다. ● 스스로 책 공부를 하고 해당되는 알고리즘 문제를 풀어와 발표하는 형식으로 진행하기로 했다. ● 내 수준을 백준 기준 난이도 실버 2~3으로 설정해서 문제를 풀겠다고 말씀드렸고, 준비했다 ● 해당 문제를 설명하였고, "시간 복잡도가 중요하기에 신경쓰자" 라는 생각으로 항상 저렇게 문구를 넣고 설명했다. ● 다른 분들의 문제 설명..

● 저번 글에서는 합격하게된 과정과 후기를 적었었는데, 합격 후 1주차 회고를 써보겠다! ● 1월 22일에 KT 에이블스쿨에 최종 합격을 하였고, 2월 20일부터 교육이 시작되었다. ● 2월 20일 당일에는 교육이 진행되지 않았고, 앞서 수료하신 3, 4기 선배님들의 꿀팁과 후기들을 들었다. 1. 듣게 된 꿀팁으로 스터디를 반드시 해라! 2. 코딩 마스터스라는 코딩 공부 시스템이 있으니 열심히 해라! 3. 공모전 팀 모아서 해라! 4. 위 과정을 위해 스터디그룹 모집 탭을 사용해라! ● 이 내용을 듣고 "수업을 듣고 나면 6시인데... 이걸 어떻게 하신거지 대단하시네.." 라는 생각이 들었다. ● 스터디그룹 모집 탭을 사용하라는 말을 듣고 확인해보니 당일에 벌써 알고리즘 스터디 모집글이 있었다. ● 열심..

● AI 빅데이터학과에서 4년간 공부했지만, AI 관련 지식이 부족하다고 느껴져서 더 공부를 해야겠다는 생각이 들었다. ● 요즘 대학교를 졸업 후, 추가적인 공부를 위해 부트캠프에 가는 경우가 많다고 하여 "나도 지원해봐겠다"고 생각했다. ● 그래서 AI 부트캠프를 찾아보았고, 그 중에서 KT 에이블스쿨이라는 교육 프로그램을 알게 되었다. ● AI 부트캠프인 동시에 '기업 실무형 교육'과 ' 취업은 덤' 이라는 설명에 매료되어 당장 지원서를 쓰기 시작했다. ● KT AIVLE은 6개월 동안의 프로그램으로 구성되어 있으며, AI 모델링과 웹 서비스 개발을 배우는 과정이 흥미로웠다. ● 또한 프로젝트에 대한 경험이 부족했기에 미니 프로젝트와 빅 프로젝트를 통해 실전 경험을 쌓고 싶었다. ● 이러한 생각을 바..

● URL ( Uniform Resource Locator ) http://news.naver.com:80/main/read.nhn?mode=LSD&mid=shm&sid1=105&oid=001&aid=0009847211#da_727145 해당 주소의 '?'를 바탕으로 앞부분은 파일 찾기, 뒷부분은 data를 찾는 것이라고 한다 - http, https : Protocol ( 규칙 ) - News : Sub Domain - naver.com - Primary Domain - 80 - Port ( app 접속할 때 사용 80, 443 ( http, https ) 생략이 가능해서 잘 볼 일 없을 듯 - jupyter notebook을 켰을 때 주소에 8888의 경우 내 pc로 접속하면 그렇게 나옴 - /mai..

● 분산 분석 ( ANOVA ) - 여러 집단 간에 차이 비교 : 기준은 전체 평균 - F 통계량 = 전체 평균 - 각 집단 평균 / 각 집단의 평균 - 개별 값 ( 값이 대략 2~3 이상이면 차이가 있다고 판단 ) ex ) 셋 이상 집단(범주)의 숫자 비교 ( f_oneway(A,B,C) ) - 귀무가설 (H0) : 객실 등급별 나이는 차이가 없다 - 대립가설 (H1) : 객실 등급별 나이에는 차이가 있다 * 분산분석은 전체 평균대비 각 그룹간 차이가 있는 지만 알려주기 때문에 어느 그룹 간에 차이가 있는지는 알 수 없음 * 그래서, 보통 사후분석을 진행 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seabo..