728x90 반응형 전체 글279 [LG Aimers] 지도학습(분류/회귀)1 - SL LG Aimers 학습 내용을 정리한 글입니다. Machine Learning : Data로부터 내재된 패턴을 학습하는 과정 Supervised Learning (Labeled Data) Unsupervised Learning (unlabeled data) Regression - Continous output Classification - Discrete output Clustering Dimensional reduction 1. SL (Supervised Learning) : X → Y - Binary Classification - Multiclass Classification - Regression Learning model 단계 1. target function 단계 2. Training set 단.. 2023. 7. 24. [LG Aimers] Bayesian Analytics LG Aimers 학습 내용을 정리한 글입니다. 1. Bayesian 원리 및 작동방식 * Bayesian : p(궁금한대상|Data) 사전확률(Prior) : P(parameters) Likelihood : P(Data|parameters) 사후확률, 사후분포(Posterior) : P(parameters|Data) = Outcome ∝ Prior * Likelihood 2. Bayesian 추정 알고리즘 Estimate Joint Posterior Distribution of Parameters MCMC(Markov Chain Monte Carlo) : Simulation을 사용해서 target distribution에 해당하는 값들을 얻어보는 것 Algorithm 1. Gibbs Sampler 조건.. 2023. 7. 21. [LG Aimers] SCM & 수요예측 LG Aimers 학습 내용을 정리한 글입니다. 1. 수요예측 기법 및 예측 오차 Forecasting : 정성적 방법 (Qualitative) : 노하우와 의견 통한 예측 + 정량적 방법 (Quantitative) : 수치를 통한 예측 시계열 데이터 예측 패턴: 평균에서 조금씩 움직이는 패턴, 올라가는/내려가는 패턴, 계절성 패턴 방법 1. Naive Method : 과거에 있던 demend로 forecast구하는 경우 방법 2. The simple Average : 과거 demend들의 평균을 통해 forecast 구하는 경우 방법 3. Moving Average : 사용 할 최근 데이터의 기간을 정해 forecast 구하는 경우 방법 4. Weighted Moving Average : 사용 할 최근.. 2023. 7. 20. [LG Aimers] AI 윤리 LG Aimers 학습 내용을 정리한 글입니다. 1. 데이터 처리 및 수집에서 윤리 이슈 ① 데이터에 대한 해석 : 상관관계와 인과관계는 다르다. ② 데이터 전처리와 분석방법의 적절성 : error bar, 적합한 통계 테스트, 아웃라이어 제거(너무 크거나 작은값 제거), 데이터 표준화, EDA 충분한 시간을 보내기 ③ 데이터 양의 충분성 : train data와 test data는 달라야한다. ④ Black box algorithm : 정확도뿐만 아니라 설명력을 높여야 한다. - post-hoc explainability : Saliency map ,SHAP(SHapley Additive exPlanations) -> 픽셀하나로 학습 결과가 바뀔 수 있는 위험성 : One pixel attach - i.. 2023. 7. 20. 이전 1 ··· 66 67 68 69 70 다음 728x90 반응형