SKT FLY AI : 6일차 - ML(2)
ML구조의 의미 Data 학습시키기 위한 데이터. 이 데이터가 모델에 들어가서 Feature들을 뽑아내고, 이 Feature들을 기반으로 result를 뽑아낸다. 데이터가 생성되고, 데이터에 Transform 변형을 준다거나 모델에 들어가기 전에 데이터 전처리가 들어감 이 때 들어갈 때는 Batch로 만들어서 Model에 넣어줌 Model LeNet, AlexNet, VGG나 ResNet 등 다양하게 설계된 모델 Convolution Layer, Pooling등 다양한 Layer층들로 구성 이 모델안에 학습 파라미터가 있고, 이 모델이 학습하는 대상 Prediction / Logit [0.15, 0.3, 0.2, 0.25, 0.1] 각 class 별로 예측한 값 여기서 가장 높은 값이 모델이 예상하는 c..
2023. 7. 4.
SKT FLY AI - 번외. 첫날~워크샵
방학동안 무엇을 할까 고민을 하다가, SKT FLY AI 프로그램에 신청을 했는데 운이 좋게 합격할 수 있었다. 첫 OT 날처음에 보라매 SKT 사옥의 AI Tech랩? 으로 가서 필요한 서류를 제출하고, 명찰과 출입증, 선물을 받았다. 그 다음에는 다같이 강당에 모여서 프로그램에 대한 소개를 간략하게 들었다. 보라매 건물의 내부와 주요일정, 강사진, 커리큘럼 소개, 소방안전, K-Digital Training에 대한 내용 등에 대해 들었다. 그리고 이렇게 선물도 주셨다. 휴대용 칫솔 살균기와 텀블러, 샌드위치, 물, 환영인사가 적힌 카드가 들어있었다! 10시반? 정도까지 OT를 진행하고, 이후에는 바로 수업을 진행했다! 2박3일 워크샵첫 째주 수요일부터 금요일까지 2박3일 워크샵이 진행되었다. 워크샵은..
2023. 7. 1.
SKT FLY AI : 5일차 - ML
SKT FLY AI 합숙 마지막 날 아침에 들은 강의이다. 머신러닝 데이터 전처리 데이터 전처리 레이블 인코딩 원핫 인코딩 레이블 인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder items = ["tv", "냉장고", "컴퓨터", "전자레인지", "믹서", "선풍기", "믹서"] encoder = LabelEncoder() encoder.fit(items) labels = encoder.transform(items) # tv는 0, 냉장고는 1, 컴퓨터는 5처럼 하나의 짝을 지어 반환 print(labels) # [0 1 5 4 2 3 2] print(encoder.classes_) #['tv', '냉장고', '믹서',..
2023. 6. 30.
