Beginning of Wisdom

붓소핸섭-ButsoHandsUp & 이다은 Testify to Love(사랑을 증거하리) Covered by 조셉 붓소(Joseph Butso) : 개인적으로 최근에 감동받은 찬양이다.! 정말 주님의 사랑을 널리 알리고 증거해야겠다는 마음이 샘솟는다.! 최고의 공급자 (Greatest Provider) Covered by 조셉 붓소(Joseph Butso) X 이다은 : '이다은'이라는 분이 작곡하신 자작곡이다. 정말 은혜롭고 가사가 완전 내 스타일이다!!ㅎㅎ 이외에도 붓소핸섭 채널에는 감동적이고 은혜로운 찬양이 흘러 넘친다. 이분의 찬양을 통해 삶의 예배를 회복하는 계기가 되었으면 좋겠습니당..! 행복의 비결-이다은 : 이 노래는 처음에 어디서 많이 들어본듯한 멜로디가 들렸다. 뭔지 뭔지 하다가 결국 ..

- Test set은 주로 전체 데이터의 10~30%정도로 설정한다. - Training data를 가지고 error를 확인하고 Validation set을 가지고 오류를 검증한다. - 회귀(Regression)해결 방법 회귀란? Real Number로 결과값을 예측하는 것 방법1 : 데이터 전 처리 - Normalize 실제 결과값을 Normalize하는 것이다. 예를 들어, 실제 결과값의 범위가 [0~100]이라 하면 전처리(Normalize)했을 때 [0~1]로 결과값의 범위를 바꿀 수 있다. 이제 [0~1]의 범위로 바뀌었으므로 Sigmoid함수에 넣어서 출력할 수 있다! 방법2 : 출력층(Output layers)의 선형으로 출력 선형으로 출력한다는 것은 활성화함수에 값을 통과시키지 않고 (입력..

딥러닝에서의 'Generalization and Overfitting'에 관한 내용입니다.! - 학습을 시키는 이유 1. data를 잘 기억하기 위해 2. unknown data에 대한 예측을 위해 - 많은 양의 학습데이터 사용은 현실적으로 힘들다. - unknown data를 잘 예측하기 위해서는 이미 주어진 training data의 패턴을 잘 학습해서 일반화된 모델을 만드는 Generalization을 잘해야 한다. - iteration : 반복횟수 - iteration이 1751부터 3501사이에서 Error값이 급격히 감소한다. - 7000번 정도에서 학습을 멈추는 것이 좋다. - 10000번까지 가면 noise가 포함된 데이터들까지 학습시키게 되므로 예측값도 이상해질 수 있다. 즉, overf..

오늘은 훌륭한 AI 개발자가 되려면 필요하고 DL/ML을 잘 이해하려면 필수적인 수학지식에 대해 이야기 합니다! 먼저 대학교 1학년 수준의 미분적분학 개념이 필요하고 선형대수와 통계 이 세가지 정도는 필수입니다! 아래 표는 위에서 말한 수학 지식을 혼자 공부하기 막막한 분들을 위한 추천 강의와 자료들입니다! 종류 site 수강 방법 기초 확률 및 통계 https://www.youtube.com/playlist?list=PLSN_PltQeOyjmRIsC7VNirXOBqWoypd4V 사이트 접속 후 1장부터 순차적으로 수강 미분적분학 https://www.khanacademy.org/math/multivariable-calculus 사이트 접속 -> Multivariable Calculus 내 Cousre ..

이 글이 데이터 분석을 할 때 필요한 지식이라 생각된다. 데이터 분석 후 결과해석을 할 때 잘못된 해석을 방지하기 위해 미리 통계학을 제대로 알자!! (혹시 저의 지식에 잘못된 부분이 있다면 댓글 부탁드립니다~) 평균 vs 중앙값 -> 많이 다르면 분포가 치우친다. 데이터 분석하기전에 미리 두가지 값을 구해서 비교해보자. 사분위수 : 프로그래밍 언어에 따라 다르다.(R, Python, ...). 연속형에서는 사분위수가 문제가 되지 않는다. 하지만 이산형의 경우 사분위수안에 포함된 데이터 수가 달라질 수 있기 때문에 좋은 지표가 되지는 못한다. 표본분산을 (n-1)로 나누는 이유 : n으로 나눌때보다 (n-1)로 나눌때 통계적으로 더 좋은 성질을 가진다. n으로 나누면 표본분산 ≠ 모집단 분산 (Bcs 표..

학교 연구실에서 학부연구원으로 공부를 하게 되었다. 지도교수님이 인성적으로도 훌륭하시고 지금까지 내가 만났던 선생님, 교수님들을 통틀어서 단연 최고의 수학 실력을 가지신 분이시다. 교수님께서 학부 연구생들에게 통계학 개론을 강의 해주신다고 하셔서 세미나에 참석했다. 그리고 그 효과는 굉장했다..! 지금부터 그 내용을 공유하겠다. 집중~~! Data 분석 전 Tip 1. Scale 파악 2. Box-plot, graph 등등을 해보면서 데이터를 시각화 해준다. 그리고 평균, 분산 등 모수들을 구해 데이터의 특징을 파악한다. 3. Normalize : 데이터들을 정규화 시켜준다. (필요한 경우) 1-1 용어 유한 모집단 -> 복원 추출 -> 무한 모집단 취급 무한 모집단 범주형 vs 수치형 : 범주형, 수치..

저는 시즌1까지만 들었지만 정말 좋은 강의 임은 분명합니다! 아주 기초적인 개념부터 실제 코드를 작성해서 돌려보기까지 모두 친절하게 가르쳐 주십니다.! 앞으로 저는 딥러닝/머신러닝에 대한 공부를 계속 진행할 예정입니다. 또한 공부한 내용들을 계속 공유할 예정이니 지켜봐 주세요ㅎㅎ 강의에 대한 내용도 정리해서 블로그에 업로드 할 생각입니다! 그럼 이만! 귀여운 하냥이와 함께 오늘도 열심히 공부하자!!! 강의 웹사이트: 시즌1 : http://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io 시즌2: https://deeplearningzerotoall.github.io/season2/lec_tensorflow.html, https://deeplearnin..

예상하던 질문이 몇개 나왔다. 가장 먼저 학교와 전공이 무엇인지 질문하셨다. 그리고 전공은 적성에 잘 맞는지, 힘들었던 경험이 있는지 있다면 어떻게 극복했는지, 미래의 목표는 무엇인지, 공군에 지원한 계기는 무엇인지 등등 물어보셨다. 편하게 대해주셔서 나도 편한 마음으로 면접에 임할 수 있었다. 혹시 공군에 지원하시는 분들이 있다면 면접은 너무 걱정 안하시고 보셔도 될 거 같습니다!! 모두 힘내십시오!

카투사를 떨어지고 공군을 준비하게 되었다. 공군은 자기계발시간이 육군이나 다른 부대보다 상대적으로 많다고 한다. 또한 1차 서류, 2차 면접을 거쳐서 뽑히기 때문에 상대적으로 좋은 분들이 많다고 한다..(주변분들 + 구글링 + 친형 + 아버지) 시험 이틀 전부터 면접 준비를 하였다. 주변 사람들과 아버지 형의 말을 참고해본결과 이상한 말이나 행동만 하지 않는다면 면접은 만점을 받을 수 있다. 먼저 구글링과 주변 사람들의 이야기를 종합해본결과 1. 공군 창군일 2. 애국가 3. 공군 핵심가치 이 세가지는 반드시 알고 가는것이 좋다. 1. 공군 창군일은 1949. 10. 01 이다. 2. 애국가는 다들 아시겠죠..?ㅎㅎ 저는 3, 4절을 까먹어서 다시 외웠습니다ㅋㅋㅋ 3. 핵심 가치 : 도전, 헌신, 전문성..