Upstage AI Lab 2기 (72) 썸네일형 리스트형 Upstage AI Lab 2기 [Day042] 자료구조 및 알고리즘 (3) Upstage AI Lab 2기 2024년 2월 8일 (목) Day_042 Day_042 실시간 강의 : 자료구조 및 알고리즘 (3) (노정호 강사님 https://www.nossi.dev/ https://www.youtube.com/@nossi-dev) 3일차 수업 요약 키워드 Priority Queue Heap Dijkstra 2일차 수업 복습 BFS/DFS BFS tip : 예약부터 한다! q = deque() q.append(start_v) visited = {start_v : True} while q: DFS def dfs(cur_v): visited[cur_v] = True for next_v in graph[cur_v]: if visited[next_v] == False: dfs(next_v.. Upstage AI Lab 2기 [Day041] 자료구조 및 알고리즘 (2) Upstage AI Lab 2기 2024년 2월 7일 (수) Day_041 Day_041 실시간 강의 : 자료구조 및 알고리즘 (2) (노정호 강사님 https://www.nossi.dev/ https://www.youtube.com/@nossi-dev) 2일차 수업 요약 키워드 queue stack graph - 인접 행렬 / 인접 리스트 / 암시적 그래프 BFS / DFS 재귀함수의 단점 - 디버깅이 어렵고, 호출시 cost가 커서 큰 데이터를 처리하기에 부적합함 -> 대안 : Dynamic Programming 자료구조 queue : 선입선출 enqueue(i) : rear에 데이터 추가 dequeue() : front에서 데이터 꺼내기 (front) (rear) queue를 - python lis.. Upstage AI Lab 2기 [Day040] 자료구조 및 알고리즘 (1) Upstage AI Lab 2기 2024년 2월 6일 (화) Day_040 Day_040 실시간 강의 : 자료구조 및 알고리즘 (1) (노정호 강사님 https://www.nossi.dev/ https://www.youtube.com/@nossi-dev) 1일차 수업 요약 키워드 메모리 구조 - LIST : Array, LinkedList 시간복잡도 완전 탐색 - 조합 / 순열 / 부분집합 - 재귀함수 3일 강의의 목표 ① 코딩테스트 합격 ② 자료구조 & 알고리즘을 알아두면 구현에 도움이 됨 우선순위 1. 완전탐색, 그래프 + BFS + DFS (절반 이상의 비중을 차지) + α : 문자열, backtracking, dynamic programming, hashtable 코딩테스트 팁 https://ww.. Upstage AI Lab 2기 [Day031] Machine Learning Workflow (1) Upstage AI Lab 2기 2024년 1월 24일 (수) Day_031 (all day) Day_031 실시간 강의 : Machine Learning Workflow (1) (김용담 강사님) 꼭 보길 추천 https://www.youtube.com/watch?v=nKW8Ndu7Mjw 데이터 분석 문제 정의 step by step 1. 해당 문제는 예측이 필요한 문제인가? 2. 예측 모델 개발에 필요한 데이터를 얻을 수 있는가? 3. 문제 해결 방식이 deterministic 해야하는가? 4. 상황에 대한 해석이 필요한 문제인가? 5. 정량적 해석이 중요한가, 정성적 해석이 중요한가? 6. 문제 해결에 모델의 성능이 중요한가? 7. 문제 해결에 많은 computing resource가 필요한가? 더보.. Upstage AI Lab 2기 [Day031] 머신러닝 기초 개념 이해 (1) Upstage AI Lab 2기 2024년 1월 24일 (수) Day_031 (all day) Day_031 실시간 강의 : 머신러닝 기초 개념 이해 (김용담 강사님) 데이터분석을 위한 선형대수 -> 데이터를 벡터로 이해하기 ML부터 수학적 원리 필요. 벡터 공간 자체에 대한 이해와 벡터에 대해 가능한 연산에 대한 이해가 필요 데이터 분석 예시 두 개의 수학적 개념 필요 - vector & distance function 왜 거리개념이 필요한가? - 수치적 기준을 제시하기 위해서 데이터는 벡터다 ≒ list of numbers as one entity (1 row in a tabular dataset) conceptual - 하나의 데이터를 여러 개의 숫자로 표현 가능! computational - 데이.. Upstage AI Lab 2기 [Day028] 실시간 강의 - 통계(4) Upstage AI Lab 2기 2024년 1월 19일 (금) Day_028 Day_028 실시간 강의(2) : (안창배 강사님) 왜 통계일까? Average만 해도 다양한 방법이 있음 https://en.wikipedia.org/wiki/Average 예를 들어 poisson 분포의 경우 중앙값을 쓰면 안되고 절삭평균을 써야한다든지... how to handle not stochastic issues?? 아니면 컴퓨터가 not stochastic? Data Scientist -> Decision making 추정과 기댓값 (통계적 추론 Inference) 수치적 상관성 관계에 대한 가정이 있음. 이 가정이 만족되지 않으면 신뢰 X 통계는 굉장히 비직관적인 부분이 있는데 가설검정도 그런 부분 중 하나 신.. Upstage AI Lab 2기 [Day026] 실시간 강의 - 통계 (3) Statistical Learning Upstage AI Lab 2기 2024년 1월 17일 (수) Day_026 Day_026 실시간 강의(2) : Statistical Learning Part1. 통계 기반 ML: 회귀 (안창배 강사님) 회귀 : 평균으로의 회귀 회귀 vs. 분류(혹은 랭킹) Linear Regression Ridge/LASSO https://towardsdatascience.com/from-linear-regression-to-ridge-regression-the-lasso-and-the-elastic-net-4eaecaf5f7e6 https://ekamperi.github.io/mathematics/2020/08/02/bayesian-connection-to-lasso-and-ridge-regression.html S.. Upstage AI Lab 2기 [Day027] 선형회귀분석 Upstage AI Lab 2기 2024년 1월 18일 (목) Day_027 Day_027 온라인 강의 : 선형회귀분석 더보기 Part.3 통계로 데이터 분석 능숙해지기 Chapter.05 선형회귀분석 CH05_01. 단순 선형회귀분석 0:07:41 01/18 (Thu) 1:27:04 CH05_02. 다중 선형회귀분석 0:12:39 CH05_03. 선형회귀의 기본적인 가정 5가지 0:12:39 CH05_04. 다중 선형회귀분석 미니 프로젝트 0:54:05 CH05_01. 단순 선형회귀분석 독립변수(x)로 종속변수(y)를 예측하는 것 CH05_02. 다중 선형회귀분석 CH05_03. 선형회귀의 기본적인 가정 5가지 오차(Error) : 모집단 회귀식 (예측값 - 관측값) 잔차(Residual) : 표본집단.. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 다음
