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[AIVLE SCHOOL DX 6기] 가 말아주는 7기 홍보 안녕하세요, 저는 에이블스쿨 6기 기자단입니다.저는 사실 퇴사를 하고 에이블스쿨에 오게 되었는데요,2년 넘게 기획팀에서 일하며 쌓아온 경력을 뒤로하고, 새로운 분야에 도전하기 위해 이곳에 뛰어들었습니다.그만큼 실무를 진행함에 있어서 데이터 분석이 정말 중요하다고 생각이 들었기 때문이죠. 회사다니면서 주말에 IT 학원도 다녔긴 했는데 역시 회사와 병행하니 계속 빠지게 되고 집중도 잘 안되더라구요ㅠ그래서 많은 고민끝에 에이블 스쿨에 입교해서 제대로 공부하자!! 결심하였습니다.처음에는 낯설고 두려웠지만, 에이블스쿨에서의 배움은 그런 걱정을 단번에 사라지게 했습니다.✅ 왜 에이블스쿨인가요?에이블스쿨은 단순한 교육 프로그램이 아닙니다.실무 중심의 커리큘럼이론만 배우는 게 아니라 실제 데이터 프로젝트를 통해 기술을.. 2025. 1. 23.
[AIVLE SCHOOL 6기] 빅프로젝트 첫 날 오늘은 AIVLE SCHOOL 6기 빅프로젝트의 첫날, 설렘과 기대감으로 가득한 동시에 고민도 깊어진 하루였다.프로젝트의 첫 단계인 주제 선정이 생각보다 훨씬훨씬X1134354050434 어려웠다.1. 끝없는 고민의 연속, 지옥. . . .지옥.. . .지옥, 자옥아..첫날의 목표는 팀원들과 함께 프로젝트의 방향성을 잡고, 모두가 공감할 수 있는 주제를 선정하는 것이었다. 하지만, 예상보다 훨씬 어렵고.. 복잡하고.. 모르겠고.. 암튼 바보가 됐다.역대급 선택 장애AI를 활용해 사회적 문제를 해결하겠다는 큰 목표는 정해져 있었지만, 막상 구체적으로 어떤 문제를 해결할지 논의하다 보니 너무나도 많은 아이디어가 쏟아졌다.- 거짓말 안하고 아이디어 백만개 정도 나왔고.. 그 중 탈락된 아이들은..- 그냥 버리.. 2025. 1. 23.
[머신러닝-지도] 성능평가 * 어떻게 평가할 것인가?* 분류 모델 평가- 0인지 1인지를 예측하는 것- 실제 값도 0과 1이고, 예측 값도 0과 1임- 하지만 0을 1로 예측하거나 1을 0으로 예측할 수 있음- 예측 값이 실제 값과 많이 같을 수록 좋은 모델이라 할 수 있음- 정확히 예측한 비율로 모델 성능을 평가=> 정확도를 높여라!!* 회귀 모델 평가- 회귀 모델이 정확한 값을 예측하기는 사실상 어려움- 예측 값과 실제 값에 차이(=오차)가 존재할 것이라 예상함- 예측 값이 실제 값에 가까울 수록 좋은 모델이라 할 수 있음- 예측한 값과 실제 값의 차이(=오차)로 모델 성능을 평가=> 오차를 줄여라!!  1. 회귀 모델 성능 평가- 우리가 실제로 예측하고 싶은 값, Target, 목푯값- 이 값과 비교해 우리 모델의 성능을 평.. 2024. 12. 16.
[머신러닝-지도] 머신러닝 소개 1. 머신러닝에 대한 이해(1) 학습 방법에 따른 분류지도 학습(Supervised Learning)- 입력 데이터와 해당 데이터의 정답(라벨)이 주어진 상태에서, 모델이 이를 학습하여 새로운 데이터의 결과를 정확하게 예측하도록 만드는 학습 방식비지도 학습(Unsupervised Learning)- 정답(라벨)이 없는 데이터에서 패턴, 구조, 군집을 찾아내어 데이터의 특성을 분석하거나 유사한 그룹을 형성하는 학습 방식 강화 학습(Reinforcement Learning)- 에이전트(강화학습을 수행하는 주체)가 환경과 상호작용하며 행동에 따른 보상을 받아 최적의 행동을 선택하고, 이를 통해 목표를 달성하는 정책을 학습하는 방식 (2) 과제에 따른 분류분류 문제(Classification)- 주어진 데이터를.. 2024. 12. 15.

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