AI부트캠프 2기10 [AI부트캠프 2기] - 11일차 (feat. 코드스테이츠) Vectors and Matrices (2021/3/18) 선형대수학의 첫시간이다. 가장 기초적인 개념인 벡터와 메트릭스를 다루었다. 벡터 및 메트릭스의 연산법은 넘어가고 이번시간에는 행렬식(Determinant)에 집중적으로 다뤄보려고 한다. 행렬식(Determinant)란? 정말 수 많은 방식으로 정의를 할 수 있지만 n차원의 매트릭스를 스칼라형태로서 선형변형(Linear Transformation)이 가능한지를 표현한 것이다. 선형대수학에서 선형변형(Linear Transformation)은 중요한 매트릭스의 특성이다. 왜 중요할까? 답은 간단하다. 아래의 선형식을 보자. 이 선형식에서 우리는 X값의 변화에 따라서 Y의 영향을 얻고 싶다고 하자. 그렇다면 우리는 "A"라는 파라미터의 관심이 생긴다... 2021. 3. 18. [AI부트캠프 2기] - 10일차 (feat. 코드스테이츠) Sprint Challenge- Week 2 (2021/3/17) 두번째 Sprint Challenge의 날이다. 확실히 통계적 개념을 완벽하게 이해시키 못했다는 것을 느낄 수 있었다. 분명히 수도없이 많이 배워왔던 t-검정과 ANOVA인데도 불구하고 스스로의 불신이 검정하는 과정에서 브레이크 작용일 하였다. 하지만 다시 한번 배워오고 정리했던 것들을 훑어보며 적용할수록 그저 퍼져있던 조각들이 서서히 맞춰지듯이 풀이를 이어갈 수 있었다. 첫 Sprint Challenge처럼 도전과제를 볼 여유도 많이 없고 오히려 내가 한 결론이 맞는지 검증하는데에 다 써버리게 되었다. 한주간을 돌아보며 "과연 내가 무엇을 얻었을까?" 또는 "부트캠프에 참여하기 전 기대했던 모습과 다른가?" 라는 질문을 던져보면, 1) .. 2021. 3. 17. [AI부트캠프 2기] - 9일차 (feat. 코드스테이츠) Bayesian Theorem (2021/3/16) 현대의 AI 및 머신러닝에 가장 핵심개념인 베이지안 공식을 다루었다. 그중에서도 기본적인 Bayesian Theorem에 관련하여 배웠다. 이전에 배운내용이라 새로운 것은 없었지만, 다시 한번 기초를 다듬을 수 있었던 시간이였다. 오늘은 개인적으로 정리하고 싶은 내용들만 적으려고 한다. 베이지안 통계학(Bayesian Statistics) VS 고전 통계학(Frequentist) 통계학에서는 크게 두가지의 다른 방식이 존재한다. 베이지안 통계학과 빈도주의적 통계학이다. 이번시간에는 짧게나마 그 둘의 특징과 차이점은 무엇인지 알아보려한다. 고전 통계학(Frequentist): 현재 가지고 있는 데이터로만을 활용하여 실험의 근본적인 사실을 바탕으로 예측을 .. 2021. 3. 17. [AI부트캠프 2기] - 8일차 (feat. 코드스테이츠) Confidence Interval (2021/3/15) 이번시간에는 기초적이지만 통계량을 추정할 때 가장 중요한 요소들을 다루었다. ANOVA (ANalysis Of VAriance) ANOVA란? - 분산분석이라고 하며 2개이상의 다중그룹의 유사성을 검증하고자 하는 방식이다. t-test와는 다르게 2개의 그룹끼리 묶어서 비교하는 방식이 아닌 전 그룹을 동시에 비교하여 모든 그룹이 유사성을 가지고 있는지를 표현할 수 있다. F-statistics? - 모분산을 추정하기 위한 통계량으로 2개이상의 그룹을 비교할 때 쓰인다. 일반적으로 그룹간의 평균치들이 서로 유사성을 띄는지를 알아보기 위한 통계량으로 ANOVA 검정에 주요한 지표로 쓰인다. F-statistics가 크면 클수록 귀무가설을 기각할 확률이.. 2021. 3. 15. 이전 1 2 3 다음
