AI SCHOOL

Feature Transformer # Import Libraries # Copy python from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline …

Model Stacking # 서로 다른 모델들을 모으고 Ensemble 기법을 사용해 개선된 모델을 만드는 것 기존 모델들로부터 예측 결과를 도출하는 1st Stage와 이를 기반으로 추가적인 판단을 진행하는 2nd Stage로 나뉨 1st Stage # train_X를 가지고 1번 모델을 Training Training을 거친 1번 모델에 train_X …

Principal Component Analysis # 차원 축소를 통해 최소 차원의 정보로 원래 차원의 정보를 모사하는 알고리즘 데이터의 열의 수가 많아 학습 속도가 느려질 때 열의 수를 줄이기 위해 사용 Dimension Reduction: 고차원 벡터에서 일부 차원의 값을 모두 0 …

1. K-Means Algorithm # K는 전체 데이터를 몇 개의 그룹으로 묶어낼 것인지 결정하는 상수 어떤 K 값이 적절한 것인지 파악하는 것이 중요 각각의 데이터마다 중심값까지의 거리를 계속 물어보기 때문에 계산량이 많음 클러스터링 성능을 향상시키기 위해 GPU Accelerated t-SNE for CUDA 활용 Clustering Process …

Support Vector Machine # 패턴 인식을 위한 지도 학습 모델 데이터를 분류하는 Margin을 최대화하는 결정 경계(Decision Boundary)를 찾는 기법 결정 경계와 가장 가까운 데이터를 가로지르는 선을 기준으로 Plus & Minus Plane 설정 Support Vector: …

K-Nearest Neightbor Algorithm # 기존의 가까운 이웃 데이터를 살펴 새로운 데이터를 분류하는 알고리즘 K=3일 경우, 가장 가까운 나머지 3개 중 2개가 Red면 Red로 판단 K 값이 작아질수록 아주 작은 영향에로 판단이 바뀌는 Overfitting 발생 K 값이 커질수록 멀리보고 결정이 느려져 Overfitting …

XG Boost # Extreme Gradient Boosting 대용량 분산 처리를 위한 Gradient Boosting 라이브러리 Decision Tree(의사결정나무) 에 Boosting 기법을 적용한 알고리즘 AdaBoost는 학습 성능은 좋으나, 모델의 학습 시간이 오래 걸리는 단점 병렬 처리 기법을 적용하여 Gradient Boost보다 학습 속 …

Logistic Regression # 이진 분류(0 또는 1) 문제를 해결하기 위한 모델 다항 로지스틱 회귀(k-class), 서수 로지스틱 회귀(k-class & ordinal)도 존재 Sigmoid Function을 이용하여 입력값이 양성 클래스에 속할 확률을 계산 로지스틱 회귀를 MSE 식에 넣으면 지수 함정의 특징 때문에 함정이 많은 그래프 …

인공지능 # Intelligent Agents를 만드는 것 주변 환경들을 인식하고 원하는 행동을 취하여 목표를 성취하는 것 Artificial Narrow Intelligence # 제한된 기능만 수행할 수 있는 인공지능 weak AI Artificial General Intelligence # …

Linear Regression # 종속 변수 y와 독립 변수 x 사이의 선형 상관 관계를 모델링하는 회귀분석 기법 정답이 있는 데이터의 추세를 잘 설명하는 선형 함수를 찾아 x에 대한 y를 예측 Linear Combination (선형 결합): 더하기와 곱하기로만 이루어진 식 단순 회귀분석: 1개의 독립변수(x)가 1개의 종속변수(y)에 영향을 미칠 때 …