데이터분석쿠키

(5주차) 딥러닝 핵심 알고리즘 국비 지원 교육 드디어 5주차. 근데 사실 3월에 개강해서 오래되긴 했다. 엄청난 양의 강의! 나도 열심히 참여하고 있다 ㅎㅎ 온라인으로 가볍게 공부할 수 있는 점이 정말 최고,, 내일배움카드로 중복으로 또 다른 강의도 들을 수 있는지 잘 알아봐야겠다. 이번 주는 드디어 딥러닝에 대해 파고들었다. 글고 딥러닝으로 넘어갈수록 EDA가 빡세다는 걸.. 실감하고 있다. CNN, ResNet, RNN, LSTM, Bi-LSTM에 대해 공부했다. Bi-LSTM 이거는 처음 접해본다고 생각했는데 그냥 저 줄임말을 처음 보는거였다. 양방향성을 갖는 LSTM이다^^ 양방향 LSTM은 기존의 LSTM 계층에 역방향으로 처리하는 LSTM 계층을 추가한다. 최종 은닉 상태는 두 LSTM 계층..

(4주차) 머신러닝, 딥러닝 기초개념 내일배움카드를 이용해서 온라인으로 국비지원교육을 받고 있다. 이번 주에는 클러스터링! 그리고 쇼핑몰 사용자 고객 세분화하는 미니 프로젝트를 진행했다. 역시 실습 파트가 훨씬 재밌다. 그럼에도 불구하고 내 부족한 코딩실력에... (말잇못) 실전 머신러닝 프로젝트는 꽤 어려웠다. 요거를 눈 감고도(?) 할 수 있도록 연습해야....(말잇못...) 클러스터링, 즉 군집 분석(Cluster analysis)은 비지도 학습이다. 특성이 비슷한 데이터끼리 묶어주는 머신러닝 기법이다. 라벨링하는데는 엄청난 비용이 드므로, 라벨을 다 붙일 시간이 없거나 할 때 유용하게 사용할 수 있을 것 같다. 비슷한 뉴스나 사용 패턴이 유사한 사용자를 묶어 주는것과 같은 패턴 인지나, 데이타 압..

(3주차) 머신러닝 기초개념 : Classification, Regression 내일배움카드로 국비지원교육을 받고 있다. 그것도 온라인으로! 이번 주는 분류와 회귀에 대한 공부! 진짜 2년 동안 지겹도록 이론을 들어온 것들이기도 하다. 이렇게 다시한번 이론과 실습을 해보고! 넘어갈 수 있어 좋다. 머신러닝에는 지도학습과 비지도학습이 있다. 분류는 주어진 데이터를 클래스 별로 구별해 내는 과정이다. 다양한 분류 알고리즘을 통해 데이터와, 데이터 Y값을 학습시키고 모델을 생성한다. 분류 알고리즘의 종류는 다음과 같다. - K-Nearest neighbor (KNN) : 데이터를 분류하고 새로운 데이터 포인트의 카테고리를 결정할 때 K 개의 가장 가까운 포인트를 선점하고 그중 가장 많이 선택된 포인트의 카테고..

(2주차) Machine Learning Workflow 머신러닝 워크 플로우에 대해서 공부했다. 평소 EDA에 대해 늘 막막함을 느끼고 있었는데 이번 기회에 제대로 실습해 볼 수 있었다. EDA란 탐색적 데이터 분석으로, 분석을 하면서 데이터를 쪼개 보고 어떤 피쳐를 가지고 있으며, 이것들을 어떻게 모델링 하면 좋을지 아이디어를 찾는 과정이다. 난 늘 이것이 어렵다고만 느껴졌다. 처음보는 도메인일 수록 어렵다고 느껴져서, 아예 한 도메인을 정해 연습해 보는 것도 좋을 것 같다는 생각을 했다. 머신러닝 교과서와 함께 병행하며 공부했다. 그냥 보는 강의가 아니라 직접 필기해가며 공부할 수 있어서 따라가기 수월했다. 늘 받아적는 것이 문제였기 때문에... 미리 발급해둔 내일배움카드가 이렇게 쓰일 줄이야.....

패스트 캠퍼스 딥러닝 강의 열공챌린지 시작! 국비지원으로 데이터 분석 관련 수업이 많이 진행되고 있는 걸로 알고있는데, 이번에 패스트캠퍼스에서 온라인과정이 열렸다고 해서 부랴부랴 신청했다 ㅎㅎ 직접 출석해서 수업을 듣는 것이 부담스러웠는데 내가 원하는 시간에 수업을 듣고 강사님과 질의응답도 slack을 통해 충분히 할 수 있어서 일단 과정은 만족만족. 앞으로 6주간 화이팅하려고 한다. 나는 1) 그동안 학교에서 배웠던 내용들을 이번 강의를 통해 총 정리하고, 2) 취업면접 중 기술면접에서 기본적인 개념에 대해 답할 거리들을 정리하는 것을 목표로 했다. 강의를 꼼꼼하게 파고들기보다는 전체적인 큰 그림을 그리려고 한다. (1주차) 데이터사이언스 기초 앞부분은 이 분야 JD나 통계에 대한 기초적인 내용들이라 ..