Programmers
[프로그래머스 스쿨 AI] Weak 7 확률 분포
1. 확률분포 1. 밀도추정(Density Estimation) 밀도추정 : N개의 관찰데이터(observations) $ x_1, ... ,x_N $가 주어졌을 때 분포함수 p(X) 를 찾는 것 1.p(x)를 파라미터화된 분포로 가정한다. 회귀, 분류문제에서의 주로(p(t|x),p(C|x)를 추정한다. 2. 그 다음 분포의 파라미터를 찾는다. 빈도주의 방법(Frequentist'way) : 어떤 기준 (예를 들어 likelihood)을 최적화시키는 과정을 통해 파라미터 값을 정한다. 파라미터의 하나의 값을 구하게 된다. 베이지언 방법(Bayesian way): 먼저 파라미터의 사전확률(prior distribution)을 가정하고 Bayes'rule을 통해 파라미터의 사후확률을 구한다 3. 파라미터를 ..
[프로그래머스 스쿨 AI] Weak 6 머신러닝 기초 수학
1. 기본 표기법 (Basic Notation) Deep learning을 이해하기 위해서 반드시 선형대수 + 행렬미분 + 확률의 탄탄한 기초가 필요하다 transformer의 attention matrix: $ {Att}_{\leftrightarrow}(Q, K, V) = D^{-1}AV, ~A = \exp(QK^T/\sqrt{d}), ~D = \mathrm{diag}(A1_L) $ 1. 자료구조 내적 (뒤에가 세로로(차원이많음) 되있음) : 서로 곱해서 1개가됨 외적 (앞에가 세로로(차원이 많음) 되있음) : 서로 곱해서 nXm이됨 (두개 크기 서로 곱함) 2. 코드
[프로그래머스 스쿨 AI] Weak 6 E2E 실습 집값에 따른 분석
1. 단어 설명 함수 특징 결과 2.코드 https://github.com/liebespaar93/programmers/blob/main/%5BKDT%5D%20AI%206주차/ML_E2E.ipynb liebespaar93/programmers Contribute to liebespaar93/programmers development by creating an account on GitHub. github.com
[프로그래머스 스쿨 AI] Weak 6 선형회귀 실습
https://github.com/liebespaar93/programmers/blob/main/%5BKDT%5D%20AI%206주차/ML_Basics%20(Linear%20Regression).ipynb liebespaar93/programmers Contribute to liebespaar93/programmers development by creating an account on GitHub. github.com 코드 정리중
[프로그래머스 스쿨 AI] Weak6 결정이론
1. 결정이론이란? 새로운 값 x가 주어졌을때 확률모델 p(x,t) 에 기반해 최적의 결정(예를 들어 분류)을 내리는 것 추론 단계 : 결합확률분포 $ p(x, C_k)$ 를 구하는 것 $ (p(C_k|x)$ 를 집적 구하는 경우도 있음). 이것만 있으면 모든 것을 할 수 있음. 결정단계 : 상황에 대한 확률이 주어졌을 때 어떻게 최적의 결정을 내릴 것인지? 추론단계를 거쳤다면 결정단계는 매우 쉬움. 예제: X-Ray의 이미지로 암판별 x:X-Ray 이미지 $C_1 $ : 암인 경우 $C_2 $ : 암이 아닌 경우 $p(C_k|x) $의 값을 알기 원함 $ p(C_k|x)= \frac{p(x,C_k)}{p(x)} $ $ =\frac{p(x,C_k)}{\sum^2_{k=1}p(x,C_k)}$ $ =\fra..
[프로그래머스 스쿨 AI] Weak 6 확률이론
1. 확률 변수( Random Variable) 대문자 X, Y : 확률 변수 소문자 x, y : 확룰 변수가 가질 수 있는 값 확률 P(확률)는 집합 S의 부분집합을 실수값에 대응시키는 함수 P[X =x] 확률변수 X가 x값을 가질 확률? P[ X < x] 확률변수 X가 x보다 작을 확률? X = x, X < x 2. 연속확률 변수 누적분포함수(cumulative distribution function, CDF): $ F(x) = P[X \in ( - \infty , x)] $ 누적분포함수 F(x)를 가진 확률변수 X에 대해서 다음을 만족하는 함수 $ f(x) $ 가 존재한다면 X를 연속확률 변수라고 부르고 $ f(x) $ 를 X의 확률밀도함수라고 부른다 $ f(x) = \int ^x _\infty f..
[프로그래머스 스쿨 AI] Weak 6 머신러닝이란 1
1. 머신 러닝이란(Machine Learning) 기계가 스스로 학습해 가는 프로그래밍 1. 학습단계 : 함수 /$ y(x) $/ 학습 데이터에 기반해 결정하는 단계 2. 시험셋 : 모델을 평가하기 위해서 사용하는 새로운 데이터 3. 일반화 : 모델에서 학습에 사용된 데이터가 아닌 이전에 접하지 못한 새로운 데이터에 대해올바른 예측을 수행하는 역량 4. 지도학습 : target이 주어진 경우 4-1. 분류(classification) : 이미지 분류와 같은 경우 타겟값이 정해진경우 4-2.회기(regression) : 타겟값이 세분화 되있는 경우 5. 비지도 학습 : target이 없는 경우 5-1. 군집 (clustering) : 비슷한 데이터 끼리 모아서 클러스터함 2. 다항식 곡선 근사 (ploy..
[프로그래머스 스쿨 AI] Weak 5 Django + uwsgi+ nginx + aws 완전 삭제후 따라해보기 드뎌! 배포 됫다
1. 일단 aws 설정은 전에 완전 삭제후 aws 만들기 따라하면 된다 1. aws 서버를 만들어 놓는다 vscode 로 ssh 되게하면 더좋음 잘보임 2. aws 에 파이썬 및 다른것들 버전 업데이트 및 맞추기 1. 일단 램 크기 만들어 놓는게 좋긴하다 (동영상에서는 늦게 업해버림) free -h 에 램이 1g라 힘듬 이거 4기가 만들어줘야함 #터미널 $ sudo fallocate -l 4G /swapfile $ sudo chmod 600 /swapfile $ sudo mkswap /swapfile $ sudo swapon /swapfile $ free -h 대충 이제 램이 된다 2. 처음에는 version을 봐서 확인해야한다 #터미널 $ python --version $ pip --version #젠..
[프로그래머스 스쿨 AI] Weak 5 Django DB, forms
1. Django DB 설정 1. DB 데이터 필드 만들어주기 app 폴더에 models.py 에 들어간다 class 를 만들어주고 클레스명(models,model): 이제 컬럼 속성을 정해준다 admin 에 추가해준다 2. 데이터 필드 적용해주기 python manage.py makemigrations 엡이름 python manage.py migrate #적용해주기 이제 관리자 페이지를 가본다 2. html에 적용하기 1. view 에서 모델 가져오기 from models import Coffee coffee_DB = Coffee.objects.all() # 이게 다가져오는거 2. html에 적용하기 2. Form 설정 1. forms.py 생성해주기 forms.py 추가해준다 파일을 작성해준다 cla..
[프로그래머스 스쿨 AI] Weak 5 django
1. django 사용하기 1. 가상환경 만들기(그냥 말만 가상환경 원래 시스템이랑 다를거 없음) # 터미널 pip install virtualenv virtualenv venv source venv/Scripts/activate 2. django 설치 pip install django django-admin startproject web_dj cd web_dj python manage.py runserver 3. 파일가보기 web_dj─┬─ __pycache__ ── 시스템파일들 있음 ├─ __init__.py # 웹프로젝트 인식되게하는 ├─ asgi.py # 서버에서 작동하는 파일 ├─ settings.py # 설정사항 반형 여기서 디버그 모드 할수 있음 ├─ urls.py # 주소 관리하는곳 └─ ..