Machine Learning 23
- [제 46회 ADsP] 데이터분석 준전문가 / 전공자 3일 벼락치기 시험 후기
- 6-(2) 오토 인코더가 적용되기 적합한 상황에 대해 설명하고, 오토 인코더를 구성하는 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder) 비교
- [PyTorch] `nn.Module` vs. `Dataset`: 왜 `super().__init__()` 호출 여부가 다른가?
- [PyTorch] nn.Module 클래스 super().__init__()의 역할
- [PyTorch] 컴퓨터 비전의 동반자, torchvision
- [PyTorch] 모델을 똑똑하게 학습시키는 트레이너, torch.optim
- [PyTorch] 파이토치의 심장, torch.nn 패키지에 대해
- 5-(2) PyTorch에서 텐서란 무엇이고, NumPy의 Array(배열)과 어떤 차이가 있나요?
- 5-(1) 딥러닝 프레임워크인 PyTorch와 TensorFlow 비교.
- 4-(2) 딥러닝의 성능향상을 위해 고려하는 하이퍼파라미터의 종류
- 4-(1) 딥러닝과 머신러닝 간의 포함관계에 대해 설명해주세요.
- 3-(3) 차원 축소 기법인 주성분 분석과 요인 분석의 차이
- 3-(2) 부스팅은 어떤 특징을 가진 앙상블 기법인가요?
- 3-(1) 결정 트리의 장점과 단점은 무엇인가요?
- 2-(4) K-폴드 교차 검증에서 K의 값을 선택할 때 고려해야 할 점
- 2-(3) 모델 학습시 발생할 수 있는 bias와 variance에 대해.
- 2-(2) 손실 함수(loss function)란 무엇이며, 왜 중요한가요?
- 2-(1) 지도 학습과 비지도 학습의 차이
- 1-(3) 대표적인 데이터 전처리 방법인 결측값, 중복값, 이상치 처리에 대해
- 1-(2) EDA(Exploratory Data Analysis)란
- 1-(1) 선형대수학이란 어떤 학문이며, 왜 머신러닝에 필요한지
- [Part 1] Study log 2025.05.08 ~ 06.06
- [코드잇] Python & Data Analysis 입문 과정