전체 글68 Module 3. 지도학습(분류/회귀)소개 이번 Module인 지도학습(분류/회귀) 부분은 이화여자대학교 강제원 교수님이 맡아주셨다. 이번 모듈을 들은 후 Machine Learning의 한 부류인 지도학습(Supervised Learning)에 대한 기본 개념과 regression/classification의 목적 및 차이점에 대해 이해하고, 다양한 모델 및 방법론(linear and nonlinear regression, classification, ensemble methods, kernel methods 등)을 통해 언제 어떤 모델을 사용해야 하는지, 왜 사용하는지, 모델 성능을 향상시키는 능력을 향상할 수 있을 것이라 생각한다. 이번 Module은 LG Aimers 1기에서 했던 강의와 동일하기에 LG Aimers 1 포스팅 지도학습을 .. 2023. 1. 11. Module 2. 품질과 신뢰성 소개 이번 Module 2은 품질과 신뢰성이 주제로 격적인 AI기술에 대한 이해에 앞서 해커톤 문제 및 이에 대한 데이터 이해를 위한 기본적 소양을 기르기 위한 과정이다. 따라서 품질의 의의와 각종 통계적 방법에 대한 기초 이론 및 품질경영정보시스템의 구축 방법론과 효과 등을 이해하고, 생존수명을 예측하고 최적화하기 위한 수학적 모델 및 분석방법을 다루어 설비의 보전도 및 교체의 이론을 학습하는 것이 이번 Module의 학습 목표이다. 이번 Module의 강의는 한양대학교 배석주 교수님께서 맡아주셨다. 이번 Module은 LG Aimers 1기에서 했던 강의와 동일하기에 LG Aimers 1 포스팅 품질과 신뢰성을 참고 바란다. https://jjjuhyeok.tistory.com/category/LG%20A.. 2023. 1. 11. Part 3. 세계적인 데이터 과학자가 되는 방법 Module 1. AI 윤리는 KAIST 차미영 교수님이 강의를 하셨고 Module 1에 관한 모든 내용은 LG Aimers 및 KAIST 차미영 교수님으로부터 나왔다. 세계적인 데이터 과학자가 되는 방법 새로운 기회 - 이종(heterogeneous) 빅데이터의 결합과 새로운 인공지능 기반 계산과학 방법의 적용으로 데이터 사이언스 기반 난제 해결, 정책결정 및 신규 산업 창출의 도약이 다가올 것을 기대 페이스북 스타일로 목표 설정 하기 - 성취하기 어려운 목표를 설정 -> 50%의 성공확률을 가지는 설레는 목표 - 성취하기 쉬운 목표를 설정한다면 -> 목표가 낮아서 너무 빨리 성취하는 오류 2023. 1. 10. Part 2. AI Ethics Module 1. AI 윤리는 KAIST 차미영 교수님이 강의를 하셨고 Module 1에 관한 모든 내용은 LG Aimers 및 KAIST 차미영 교수님으로부터 나왔다. AI 관련 윤리와 신뢰 문제 AI에 대한 사회적 이슈 - 저작권 - 안전(ex, 자율주행차가 사고를 냈을 때 책임은?) - 범죄(Gan을 통한 딥페이크) AI와 로봇이 법인에 포함될 수 있을까? 찬성파 반대파 간단한 책임의 문제가 손쉽게 해결 법적 처벌의 도피로 악용(liability shields) 혁신과 사회발전의 방향 도구주의에 반함 법제도가 일관성 있게 유지 인류에 대한 수치 자연인이 아닌 법인이 이미 존재 처벌의 어려움 아시모프의 로봇 3원칙 1. 로봇은 인간을 다치게 해선 안 되며, 인간이 해를 입는 걸 방관해서도 안 된다. .. 2023. 1. 10. Part 1. 데이터 분석과 AI학습에서 유의할 점 Module 1. AI 윤리는 KAIST 차미영 교수님이 강의를 하셨고 Module 1에 관한 모든 내용은 LG Aimers 및 KAIST 차미영 교수님으로부터 나왔다. 데이터 분석과 AI학습에서 유의할 점 -> 데이터의 해석, 오버피팅, 오정보의 탐지, 알고리즘의 편향을 비롯한 윤리와 신뢰 문제 1. 상관관계와 인과관계는 다르다. - 상관관계(correlation) : 어떤 한 통계적 변인과 다른 여러 통계적 변인들이 공변하는 함수관계 -> 변인 x 가 갑자기 확 증가하자 변인 y 도 동시에 확 증가하고, 이후에 변인 x 가 감소하자 변인 y 도 동시에 감소한다면, x 와 y 사이에는 상관관계가 존재 -> 반대로, 변인 x 와 y 가 정반대 방향으로 움직인다 해도, 즉 x 가 증가하면 y 는 감소하고 .. 2023. 1. 10. Module 1. AI 윤리 소개 이번 Module 1은 AI 윤리 소개가 주제로 본격적인 AI기술에 대한 이해에 앞서 데이터 과학자로서의 기본적 소양을 기르기 위한 과정이다. 따라서 인공지능 기술 도입에 앞서 데이터 과학자로서 그리고 제도적으로 윤리적으로 어떠한 자세를 가져야 하는지 이해하고, 인공지능 기술로 어떻게 문제를 해결할 수 있는지 학습하는 것이 이번 Module의 학습 목표이다. 이번 Module의 강의는 KAIST 차미영 교수님께서 맡아주셨다. 2023. 1. 10. Final. LG AI Hackathon 진행사항2 먼저, 딥러닝으로 풀려고 했지만 생각처럼 잘 되지 않아 딥러닝을 잠시 멈춘 후 머신러닝으로 시도를 해 보았다. 처음 쓴 모델은 AutoML 이었다. AutoML(Automated Machine Learning) - 자동화된 기계 학습 - 머신러닝 및 딥러닝 지식이 없어도 강력한 머신러닝 모델의 구축이 가능 - 앙상블 기법, 매개 변수 선택, 데이터 전처리 등의 작업은 높은 비용이 들지만 AutoML이 해결 즉, 테이블 데이터를 자동으로 학습하여 높은 성능을 발휘 2022. 8. 11. Final. LG AI Hackathon 4 회의록 - NN 구현 완료 - 데이터 상관관계 파악하기 - WBS에 기록 활발히 해주기 - 전처리 해줄 때 이유 기록하기 + 전처리 후 결과 기록 2022. 8. 10. 이전 1 2 3 4 5 ··· 9 다음
