▶ 자연과학/▷ 알고리즘·머신러닝 썸네일형 리스트형 【알고리즘】 7강. 차원 축소 알고리즘 7강. 차원 축소 알고리즘(dimension reduction algorithm) 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. 개요 [본문] 2. 종류 1. 주성분 분석 (PCA) [본문] 3. 종류 2. SNE, symmetric-SNE, tSNE [본문] 4. 종류 3. UMAP [본문] 5. 종류 4. SVD [본문] 6. 종류 5. ICA [본문] 7. 기타 [본문] a. SNE, symmetric-SNE, tSNE b. UMAP(uniform manifold approximation and projection) 1. 개요 [목차] ⑴ 차원 축소의 정의 ① 고차원 데이터 X(1), ···, X(n) ∈ ℝp의 데이터가 주어져 있을 때, ② 적절한 subspace V ⊂ ℝp (단, dim(V) = .. 【알고리즘】 16강. CNN 신경망 16강. 합성곱 신경망(convolutional neural network; CNN) 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. 개요 [본문]2. 구성 [본문]3. 모델 [본문]4. 예제 [본문] 1. 개요 [목차]⑴ 개념① CNN : 기존 영상 처리의 필터기능(convolution)과 신경망(neural network)을 결합한 심층신경망 ② 합성곱 신경망이라고도 함 ③ 일반적인 CNN 알고리즘은 1억 개의 파라미터를 가짐④ 일반적인 CNN 알고리즘의 layer는 10-20개로 구성 ⑵ 도입 배경① 완전연결계층(fully-connected layer) : 보편근사이론에 따르면 CNN이라는 특수한 아키텍처가 없어도 이미지 등의 패턴을 인식 가능② 다만, fully-connected layer는 파라미터.. 【알고리즘】 15강. 다층 퍼셉트론 15강. 다층퍼셉트론 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. 보편근사이론 [본문]2. 다중 퍼셉트론 알고리즘 [본문]3. MLP 활용 [본문] 1. 보편근사이론(universal approximation theorem) [목차]⑴ Hornik (1991)은 유계이고 정규화된 어떤 함수 f : ℝd → ℝ도 한 개의 은닉층이 있고, 같은 활성화 함수를 가지며, 한 개의 선형 출력 뉴런을 가지는 유한한 크기의 신경망으로 표현될 수 있음을 증명함⑵ 증명 : Neural networks and deep learning⑶ 이 이론은 이론적인 면에서는 흥미롭지만 한 개의 은닉층으로 구현하려면 은닉층에 있는 뉴런의 수가 매우 많아질 것이므로 실질적으로 그렇게 유용하지 않음① 딥러닝의 효과는 깊음, 즉 은닉층의 수.. 【알고리즘】 10강. 딥러닝 개요 10강. 딥러닝 개요 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. 개요 [본문]2. 머신러닝 알고리즘 평가 [본문]a. 구글 AI의 모든 것 : A에서 Z까지 1. 개요 [목차]⑴ 인공지능의 의미① 데이터 사이언스 ⊃ 인공지능 ⊃ 머신러닝 ⊃ 인공신경망 ⊃ 딥러닝○ 인공지능(artificial intelligence) : 인간과 유사하게 사고하는 컴퓨터 지능을 일컫는 포괄적 개념○ 머신러닝(machine learning) : 데이터의 학습을 통해 문제 해결에 적합한 모델을 만들어내는 기법 ○ 1959년 Arthur Samuel에 의해 최초로 정의됨 ○ 예 : SVM, adaboost, ANN○ 인공신경망(ANN, artificial neural network) : 사람의 신경망을 모방한 머신러닝 알고리즘.. 【알고리즘】 5-1강. 빅데이터의 정규화 5-1강. 빅데이터의 정규화(regularization of big data) 추천글 : 【알고리즘】 5강. 회귀 알고리즘 1. 빅데이터 [본문] 2. 빅데이터 회귀식의 정규화 [본문] 1. 빅데이터 [목차] ⑴ 정의 ① 빅데이터는 다양한 종류의 대규모 데이터로부터 저렴한 비용으로 가치를 추출하고 데이터의 초고속의 수집, 분석, 발굴을 지원하도록 고안된 차세대 기술이자 아키텍트임 ② 빅데이터는 일반 데이터베이스 소프트웨어로 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터 ③ 빅데이터는 양(volume), 다양성(variety), 속도(velocity)가 급격히 증가하면서 나타난 현상 ⑵ 분야 1. 빅데이터의 정규화(regularization) : 주로 회귀변수가 굉장히 많은 경우가 문제가 됨.. 【알고리즘】 4강. 데이터 시각화 4강. 데이터 시각화 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. 데이터의 표현 [본문] 2. 주요 시각화 그룹 [본문] 3. 상호작용 [본문] 1. 데이터의 표현 [목차] 2. 주요 시각화 그룹 [목차] ⑴ 예시 프로그램 ① Tableau ② Qlik ③ 파이썬 : Matplotlib, seaborn ④ R : ggplot2 ⑤ java script : d3 (lower level), Vega (higher level) ⑵ 주요 저널 ① New York Times ② Washington Post ⑶ 주요 기업 ① Uber ② Netflix ③ Facebook 3. 상호작용(interaction) [목차] ⑴ 유형 1. DoD(details on demand) ① 정의 : 특정 데이터를 강조하여 보여주는 .. 【알고리즘】 1-1강. 정렬 알고리즘 실험 1-1강. 정렬 알고리즘 실험 추천글 : 【알고리즘】 1강. 정렬 알고리즘 1. 개요 [본문] 2. 정렬 알고리즘 실험 [본문] 3. 실험을 수행한 컴퓨터의 사양 [본문] 1. 개요 : 파이썬 프로그램 실행을 위하여 3.8 버전으로 jupyter notebook을 사용 [목차] 2. 정렬 알고리즘 실험 : 이 문제를 푸는 데 있어서 데이터의 범위는 0 ~ input_size-1를 고려 [목차] ⑴ 정렬 알고리즘의 구현 ① bubble sort 알고리즘 ○ best case : swap이 최소로 일어나는 [1, 2, 3, ··· ]과 같은 경우 ○ worst case : swap이 최대로 일어나는 [9, 8, 7, ··· ]과 같은 경우 ② insert sort 알고리즘 ○ best case : i-2번째.. 【알고리즘】 3강. 자료구조 3강. 자료구조(data structure) 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. 개요 [본문] 2. 배열 [본문] 3. linked list [본문] 4. 스택 [본문] 5. 큐 [본문] 6. 트리 [본문] 7. 그래프 [본문] 8. 해시 [본문] 9. 셋 [본문] a. Java 자료구조 1. 개요 [목차] ⑴ 기본 연산 ① append ② pop ③ insert ④ remove ⑤ get ⑥ size ⑵ 주요 자료구조 비교 self-mutablility (저장 용량이 변경 가능한지) mutability of element repeatability of element str X X O list O (e.g., resizing) O O tuple X O O dictionary O (e.g., app.. 이전 1 2 3 4 5 다음
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