혼공학습단 24

[혼공학습단 13기 혼공머신🤖] 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 week6

📜기본 숙제 : Ch.07(07-1) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기 Q1. 어떤 인공 신경망의 입력 특성이 100개이고 밀집층에 있는 뉴런 개수가 10개일 때 필요한 모델 파라미터의 개수는 몇 개인가요?A1. 1010;100 * 100 + 10 Q2. 케라스의 Dense 클래스를 사용해 신경망의 출력층을 만들려고 합니다. 이 신경망이 이전 분류 모델이라면 activation 매개변수에 어떤 활성화 함수를 지정해야 하나요?A2. sigmoid;출력층의 뉴런의 한 개이고 선형 방정식의 결과를 확률로 변경하기 위해 sigmoid 를 이용 Q3. 케라스 모델에서 손실 함수와 측정 지표 등을 지정하는 메서드는 무엇인가요?A3. compile(); loss 매개변수로 손실함수를 지정하고, metrics 매..

[혼공학습단 13기 혼공머신🤖] 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 week5

📜기본 숙제 : k-평균 알고리즘 작동 방식 설명하기 1️⃣ 무작위로 k개의 클러스터 중심을 정한다.2️⃣ 각 샘플에서 가장 가까운 클러스터 중심을 찾아 해당 클러스터의 샘플로 지정한다.3️⃣ 클러스터에 속한 샘플의 평균값으로 클러스터 중심을 변경한다.4️⃣ 클러스터 중심에 변화가 없을 때까지 2번으로 돌아가 반복한다. 📜 추가 숙제 : Ch.06(06-3) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기 Q1. 특성이 20개인 대량의 데이터셋이 있습니다. 이 데이터셋에서 찾을 수 있는 주성분의 개수는 몇 개일까요?A1. 20 ;특성의 개수만큼 주성분을 찾을 수 있다. Q2. 샘플 개수가 1000개이고 특성 개수는 100개인 데이터셋이 있습니다. 즉 이 데이터셋의 크기는 (1000, 100)입니다. 이 데이터를..

[혼공학습단 13기 혼공머신🤖] 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 week4

📜기본 숙제 : 교차 검증을 그림으로 설명하기   📜 추가 숙제 : Ch.05(05-3) 앙상블 모델 손코딩 코랩 화면 인증하기 아래 내용 정리에서 확인하실 수 있습니다.   🔖  Chap05. 트리 알고리즘 5.1 결정 트리1) 로지스틱 회귀로 와인 분류하기 - 설명하기 쉬운 모델과 어려운 모델 2) 결정 트리 - 트리의 높이를 제한하고, 어떤 특성으로 나뉘는지 정보 추가- 불순도결정 트리 모델은 부모 노드와 자식 노드의 불순도 차이가 최대한 크도록 트리를 성장시킴지니 불순도 = 1 - (음성 클래스 비율2 + 양성 클래스 비율2)정보 이득 :  부모와 자식 노드 사이의 불순도 차이엔트로피 불순도 : -음성 클래스 비율 * log2(음성 클래스 비율) - 양성 클래스 비율 * log2(양성 클래스..

[혼공학습단 13기 혼공머신🤖] 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 week3

📜기본 숙제 : Ch.04(04-1) 2번 문제 풀고, 풀이 과정 설명하기 Q. 로지스틱 회귀가 이진 분류에서 확률을 출력하기 위해 사용하는 함수 A. 시그모이드 함수;하나의 선형 방정식의 출력값을 0~1 사이의 값으로 압축 📜 추가 숙제 : Ch.04(04-2) 과대적합/과소적합 손코딩 코랩 화면 캡쳐하기 🔖  Chap04. 다양한 분류 알고리즘4.1 로지스틱 회귀1) 럭키백의 확률- 데이터 준비하기-  K-최근접 이웃 분류기의 확률 예측 2) 로지스틱 회귀- 선형 회귀와 동일하게 선형 방정식을 학습이진분류 : 시그모이드하나의 선형 방정식의 출력값을 0~1 사이의 값으로 압축 - 로지스틱 회귀로 다중 분류 수행하기다중 분류 : 소프트맥스여러 개의 선형 방정식의 출력값을 0~1 사이로 압축하고 전체..

[혼공학습단 13기 혼공머신🤖] 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 week2

📜기본 숙제 : Ch.03(03-1) 2번 문제 출력 그래프 인증하기   📜 추가 숙제 : 모델 파라미터에 대해 설명하기 머신러닝 모델이 특성에서 학습한 파리미터 🔖  Chap03. 회귀 알고리즘과 모델 규제3.1 K-최근접 회귀 알고리즘- 회귀 : 임의의 수치를 예측- K-최근접 이웃 회귀예측하려는 샘플에 가까운 샘플 K개를 선택선택된 샘플들의 평균으로 예측값 반환- 데이터 준비- 결정계수(R2)R2 = (타깃-예측)2의 합 / (타깃-평균)2의 합- 과대적합 vs 과소적합과대적합 : 훈련세트에만 잘 맞는 모델과소적합 : 훈련세트보다 테스트 세트의 점수보다 높거나 두 점수가 낮은 경우  3.2 선형 회귀- K-최근접 이웃의 한계- 선형 회귀특성이 하나인 경우 어떤 직선을 학습하는 알고리즘- 다항 ..

[혼공학습단 13기 혼공머신🤖] 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 week1

📜기본 숙제 : 코랩 실습 화면 캡쳐📜 추가 숙제 : Ch.02. (2-1) 확인 문제 풀이정답 : 1 지도 학습 ; 입력과 타깃을 이용해서 훈련을 하고 이를 이용해서 정답을 구하기 때문에 지도 학습이 답입니다.  🔖  Chap01. 나의 첫 머신러닝1.1 인공지능과 머신러닝, 딥러닝- 인공지능 : 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템인공일반지능, 강인공지능 : 사람과 구분하기 어려운 지능을 가진 컴퓨터 시스템약인공지능 : 특정 분야에서 사람의 일을 도와주는 보조 역할을 하는 컴퓨터 시스템- 머신러닝 : 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구한느 분야인공지능의 하위 분야 중 지능을 구현하기 위한 소프트웨어를 담당하는 핵심 분야대표적인 머신러닝 라이브러리 : 사이킷..

[혼공학습단 12기 혼공네트🌐] 혼자 공부하는 네트워크 week6

✏️기본 미션Ch.06(06-2) 확인 문제 1번(p.379), (07-2) 확인 문제 2번(p.407) 풀고 설명하기 ❓ Ch.06(06-2) 확인 문제 1번(p.379) 다음으로 받길 희망하는 다음 Acknowledgement number(raw)는 문제에 제시된 순서 번호에 1을 더한 값이 답이 된다.❓ Ch.07 (07-2) 확인 문제 2번(p.407) ClientHello 에 대한 응답으로 ServerHello를 응답한다. ✏️선택 미션와이어샤크에서 실제 TCP/UDP 패킷 확인해 보기\ 📜내용 정리Chap06. 실습으로 복습하는 네트워크6.1 와이어샤크 설치 및 사용법6.2 와이어샤크를 통한 프로토콜 분석1) IP 분석(1) IPv4 단편화 + ICMP - ipv4-fragmentation :..

[혼공학습단 12기 혼공네트🌐] 혼자 공부하는 네트워크 week4

✏️기본 미션Ch.04(04-1) 확인 문제 1번(p.206), (04-2) 확인 문제 2번(p.225) 풀고 설명하기 ❓Ch.04(04-1) 확인 문제 1번(p.206)IP는 성능을 위해 비신뢰성, 비연결성 통신 특성을 가지고 있습니다. ❓ Ch.04 (04-2) 확인 문제 2번(p.225) TCP 쓰리 웨이 핸드셰이크는 세 개의 단계로 이루어진 TCP의 연결 수립 과정으로 아래와 같습니다.SYN 세그먼트 (A ➡️ B)SYN + ACK 세그먼트 (B ➡️ A)ACK 세그먼트 (A ➡️ B) ✏️선택 미션작업 관리자에서 프로세스별 PID 확인해 보기 📜내용 정리Chap04. 전송계층4.1 전송 계층 개요 : IP의 한계와 포트1) 신뢰할 수 없는 통신과 비연결형 통신 - IP의 한계로 볼 수 있는 특징..

[혼공학습단 12기 혼공네트🌐] 혼자 공부하는 네트워크 week3

✏️기본 미션Ch.03(03-1) 확인 문제 1번(p.147), (03-3) 확인 문제 2번(p.187) 풀고 설명하기 Ch.03(03-1) 확인 문제 1번(p.147)- IP 주소 지정(IP addressing) : IP주소를 바탕으로 송수신 대상으로 지정하는 것 - IP 단편화(IP fragmentation) : 전송하고자 하는 패킷의 크기가 MTU보다 클 경우 패킷을 나눈다. Ch.03 (03-3) 확인 문제 2번(p.187) ✏️선택 미션본인 컴퓨터의 IP 주소와 MAC 주소 파악해 보기📜내용 정리Chap03. 네트워크 계층3.1 LAN을 넘어서는 네트워크 계층1) 데이터 링크 계층의 한계- 물리 계층과 데이터 링크 계층만으로는 타 네트워크까지의 도달 경로를 파악하기 어렵다.라우팅(routing)..

[혼공학습단 12기 혼공네트🌐] 혼자 공부하는 네트워크 week2

✏️기본 미션Ch.02(02-1) 확인 문제 2번(p.87), (02-3) 확인 문제 4번(p.111) 풀고 설명하기 Ch.02(02-1) 확인 문제 2번(p.87) 헤더에는 이더넷 프레임의 시작을 알리는 8바이트 크기의 정보인 프리앰블이 있습니다.헤더에는 송신지 MAC 주소가 있습니다.트레일러에는 수신한 이더넷 프레임에 오류가 있는지 확인하기 위한 필드인 FCS가 있습니다. Ch.02 (02-3) 확인 문제 4번(p.111)CS (Carrier Sense) : 캐리어 감지MA (Mutiple Access) : 다중 접근CD (Collision Detection) : 충돌 검출✏️선택 미션집에 있는 케이블에 표기된 명칭 표기를 바탕으로 케이블 구조 및 전송속도 가늠해 보기 와이파이 공유기 선의 주요 정보..