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[TW] 2022-09-02

리액트를 1도 모르는 상태에서 Collathon을 준비하려니 매우 어렵다. 나에게 주어진 자원은 '시간'뿐 팀원에게 피해가 가지 않게하기 위해서는 많은 시간을 투자해야한다. 앞으로 대회를 준비하며 공부한 리액트 내용도 정리할까 한다. 👉 TODAY'S WORKS → 알고리즘 수업 정리 → 자연어처리 강의 듣기 → Collathon 프론트 엔드 시작 → 🔎 TOMORROW'S WORKS → Collathon 프론트 엔드 기초작업, 회의 → 알고리즘 수업 정리 마무리 → 배드민턴 초등생 강습 📃 POST → → →

[TW] 2022-09-01

👉 TODAY'S WORKS → 자연어 처리 강의 듣기 → 알고리즘 수업 정리 → Git 리포지토리 복제해서 Collathon VScode 폴더 열기 🔎 TOMORROW'S WORKS → 자연어처리 강의 듣기 → 알고리즘 수업 정리 마무리 → Collathon 프론트 엔드 시작 📃 POST → → →

모각코 6차(2022-08-18)

👉 TODAY'S GOAL → [SW중심대학 공동 AI 경진대회 ❮예선❯] factor analyzing 적용하여 결측치 채우기 → [SW중심대학 공동 AI 경진대회 ❮예선❯] model 개발하기 🎵 WHAT I LEARNED → [SW중심대학 공동 AI 경진대회 ❮예선❯] factor analyzing 적용하여 결측치 채우기 요인 분석은 선형 통계 모형입니다. 관측 변수 간으 분산을 설명하고 관측 변수 집합을 요인이라고 하는 관측되지 않은 변수로 압축하는 데 사용된다. 관측 변수는 요인 및 오차항의 선형조합으로 모형화됩니다. 요인 또는 잠재 변수는 공통적인 반응 패턴을 갖는 여러 관측 변수와 관련이 있습니다. 각 요인은 관측된 변수의 특정 분산 양을 설명합니다. 변수의 수를 줄여서 데이터 해석에 도움이..

모각코 5차(2022-08-06)

👉 TODAY'S GOAL → [SW중심대학 공동 AI 경진대회 ❮예선❯] 심리 성향 예측 데이터 분석하기 → [SW중심대학 공동 AI 경진대회 ❮예선❯] EDA 만들기 → [SW중심대학 공동 AI 경진대회 ❮예선❯] 심리 성향 예측 데이터 분석을 바탕으로 방향성 생각하기 🎵 WHAT I LEARNED → [SW중심대학 공동 AI 경진대회 ❮예선❯] 심리 성향 예측 데이터 분석하기 데이터는 아래와 같은 데이터 columns로 이뤄졌습니다. 모두 숫자형 데이터로 되어있는 것을 알 수 있습니다. 각각의 질문 요소에 대한 정보입니다. Q1 ~ Q26의 경우 아래와 같은 질문에 답변한 데이터가 저장되어 있습니다. 아래와 같이 꽤 많은 결측치를 가지고 있는 것을 알 수 있습니다. → [SW중심대학 공동 AI 경진..

[AI] 자연어 처리 - 단어의 표현(2)

🤔 단어의 의미 파악 단어의 의미를 파악하기 위한 기법들에는 아래 세 가지의 기법이 있습니다. 시소러스 활용 기법 통계 기반 기법 추론 기반 기법 각각의 기법에 대해 알아보는 시간을 가져보도록 하겠습니다. 작성하기에 앞서 [ICT COG Academy] 인공지능 고급(언어)과정을 수강하며 복습을 위해 작성한 글임을 명시합니다. 🔎 시소러스 활용 기법 사람의 경우 단어의 이해를 위하여 "사전"을 활용합니다. 사전에 단어의 의미를 정의해 둔 후 사용합니다. 컴퓨터도 이렇게 할 수 있지 않을까? 라고 생각하여 시소러스 활용 기법이 생겨났습니다. 시소러스란 유의어 사전, 어휘 분류 사전입니다. 즉 뜻이 같은 단어(동의어), 뜻이 비슷한 단어(유의어)가 한 그룹으로 분류되어 있는 사전입니다. car = auto ..