프로젝트 재밌게 잘 봤습니다!
1달 전
"GAN/강화학습의 개념"에서 보여주신 강화학습 프로젝트 잘 보았습니다.
제가 직관적으로 봤을땐 전투기의 고도가 가장 높을 때가 가장 안전하기도 할 것 같은데 강화학습을 하면서 고도가 점점 낮아지는 것이 신기하네요.
머신러닝의 종류와 개념1
1달 전
"머신러닝의 종류와 개념1" 4분 30초경
1차방정식 베타, 회기계수, 즉 기울기값을 줄이는게 다중공선성(?)을 해결하는 방법이 될 수 있다고 하셨는데요,
기울기 값을 줄이는게, 즉 완만한 기울기가 어떻게 다중공선성(?)을 해결하나요?
다중공선성, 콜리네이션 등 용어가 나왔는데 ppt에 적혀있지않아서 정확한지 모르겠습니다.
regression이라는 단어가 붙지 않은 모델은 y가 class라는 소리인가요?
1달 전
"머신러닝의 구분, 선형성의 개념"에서 용어 정립이 잘 안되고 있습니다.
y의 종류에 따라 classification, regression으로 나뉜다고 하셨는데 그렇다면
- 선형회귀분석 (linear regression)은 y가 실수라는 의미인가요?
- 이름에 regression이 들어가지 않는 모델은 y가 class라는 의미인가요?
- y가 class인 경우는 선형회귀분석을 쓸 수 없다는 말인가요?
regression model은 왜 regression 이라고 부르나요?
1달 전
"머신러닝의 구분, 선형성의 개념" 1분 50초경
supervised learning을 y의 형태에 따라서 두가지로 나누고,
class 형태일 때 classification model, 실수형 형태일때 regression model이라고 한다고 하셨는데요.
직관적으로 classification model은 단어 뜻하고 의미가 매칭이 되는데, regression model은 왜 "실수형 모델"이런식이 아니라 "퇴행, 회귀"라는 용어로 부르나요?
Feature Extraction 설명중 질문
1달 전
6분경
Feature Extraction에 예를 들며 PCA, FA, SW를 말씀해주셨는데 이게 다 어떤거지요?
그리고 Feature Extraction 단어에서 "Feature"가 무엇입니까?
안녕하세요 선생님. 진로와 향후 계획에 대한 질문드립니다.
7달 전
안녕하세요
빅데이터,데이터분석과 강화학습 딥러닝에 관심이 많고 향후 대학원 진로까지 결정한 전자공학과 학생입니다.
군 제대 이후내년 3월 복학 예정이며코코 선생님 강의를 수강하고자 합니다.
빅데이터와 인공지능 공부를 어떻게 접근해야하는지 걱정이 앞서 몇가지 질문드립니다.
1. R과 파이썬 이 두가지로 데이터분야와 인공지능을 다룬다고 하는데 어떤 언어를 선택해야할까요?
(리마인드 할 2~3주 기간이 필요하지만 R과 파이썬 두언어 모두 문법적인 부분은 대략 알고있습니다. C/C++ 이용하여 경시대회에서 대회 본선 진출, 입상 경험, 임베디드 개발 경험은 있지만 저 두언어로 개발 경험은 없습니다.)
딥러닝과 머신러닝을 할때에도 책들이나, 강의들이 파이썬으로 진행되어 파이썬을 공부해야겠다 싶다가도, 크롤링이나 데이터 분석은 파이썬에 비해 R이 훨씬 직관적이고 편해서 계속 유혹에 흔들리네요..
그래서 내린 제 생각은 '파이썬으로 딥러닝과 머신러닝을 공부하고 R은 데이터 분석을 할때만 사용하자!' 인데 비효율적인 학습방법은 아닌지 모르겠습니다.
2. 코코 선생님 강의 전체적인 커리큘럼 모두를 긴 기간을 이용해 따라가고싶은데 어떤 강의를 시작으로 해야하는지 어떤 강의를 끝으로 들어야하는지 전체적인 안내도 부탁드려봅니다.
긴 글 읽어주셔서 정말 감사합니다.
오늘도 좋은 하루 되세요.
