LG Aimers: AI전문가과정 4차 Module 4. 『지도학습(분류/회귀)』 ㅇ 교수 : 이화여자대학교 강제원 교수 ㅇ 학습목표 Machine Learning의 한 부류인 지도학습(Supervised Learning)에 대한 기본 개념과 regression/classification의 목적 및 차이점에 대해 이해하고, 다양한 모델 및 방법 (linear and nonlinear regression, classification, ensemble methods, kernel methods 등)을 통해 언제 어떤 모델을 사용해야 하는지, 왜 사용하는지, 모델 성능을 향상시키는 방법을 학습하게 됩니다. Gradient Descent -Algorithm outline: • Start with some ini..

LG Aimers: AI전문가과정 4차 Module 4. 『지도학습(분류/회귀)』 ㅇ 교수 : 이화여자대학교 강제원 교수 ㅇ 학습목표 Machine Learning의 한 부류인 지도학습(Supervised Learning)에 대한 기본 개념과 regression/classification의 목적 및 차이점에 대해 이해하고, 다양한 모델 및 방법 (linear and nonlinear regression, classification, ensemble methods, kernel methods 등)을 통해 언제 어떤 모델을 사용해야 하는지, 왜 사용하는지, 모델 성능을 향상시키는 방법을 학습하게 됩니다. Linear Regression - Hypothesis set H : a set of lines ℎ𝑤 𝑥..

LG Aimers: AI전문가과정 4차 Module 4. 『지도학습(분류/회귀)』 ㅇ 교수 : 이화여자대학교 강제원 교수 ㅇ 학습목표 Machine Learning의 한 부류인 지도학습(Supervised Learning)에 대한 기본 개념과 regression/classification의 목적 및 차이점에 대해 이해하고, 다양한 모델 및 방법 (linear and nonlinear regression, classification, ensemble methods, kernel methods 등)을 통해 언제 어떤 모델을 사용해야 하는지, 왜 사용하는지, 모델 성능을 향상시키는 방법을 학습하게 됩니다. Foundation of Supervised Learning -Given a set of labeled ..

24년 1월 4일 ~7일 체크리스트 (1/1~) 1. 헬스장 가기 OOOOOOO 2. 3Q&A 작성 OOOOOOO 3. 코딩 or 파이썬 or 인공지능 등 공부 OOOOOOO 4. 백준 문제 풀기 OOOOOOO 5. 독서 OXXXXXX 6. 블로그 작성 OOOOOOO 7. 일기 쓰기 OOOOOOO 이제 루틴이 되어 일찍 일어나는 거 너무 쉽고 바로 출발하는 건 아직 아침마다 힘들지만 해내고 있다. 다음주도 꾸준히 출석하면 이제는 헬스장도 진정 루틴화되겠다. 1/4 + 3 Q&A to me 나를 찾아 떠나는 1000일 중 33일차 ㄴ“사람들은 잘 모르는 나의 잠재력은 무엇일까?“ 1/5 + 3 Q&A to me 나를 찾아 떠나는 1000일 중 34일차 ㄴ“성공한 후의 인생이 무엇이 달라질까?“ 1/6 + ..

LG Aimers: AI전문가과정 4차 Module 3. 『Machine Learning 개론』 ㅇ 교수 : 서울대학교 김건희 ㅇ 학습목표 본 모듈은 Machine Learning의 기본 개념에 대한 학습 과정입니다. ML이란 무엇인지, Overfitting과 Underfitting의 개념, 최근 많은 관심을 받고 있는 초거대 언어모델에 대해 학습하게 됩니다. Recent Progress of Large Language Models -GPT-3 : OpenAI’s third-generation Generative Pretrained Transformer The first commercial product of OpenAI -InstructGPT GPT-3.5, Self-supervised language..

LG Aimers: AI전문가과정 4차 Module 3. 『Machine Learning 개론』 ㅇ 교수 : 서울대학교 김건희 ㅇ 학습목표 본 모듈은 Machine Learning의 기본 개념에 대한 학습 과정입니다. ML이란 무엇인지, Overfitting과 Underfitting의 개념, 최근 많은 관심을 받고 있는 초거대 언어모델에 대해 학습하게 됩니다. Bias and Variance -Formal Definitions of ML -Strongly related to the concept of overfitting Overfitting = poor generalization -Occam’s Razor (A Principle of Parsimony) • All things being equal, t..