Tag: KIER

nonlinear models

한국에너지기술연구원 AI 학습조직에서는 2022년 한 해동안 머신러닝을 공부하고 있습니다. 이번 시간에는 가장 기초가 되는 선형 모델과 함께 위한 비선형 모델을 소개했습니다. 대부분의 데이터가 비선형이기 때문에 선형의 한계를 벗어나기 위해 다항변환과 커널을 이용합니다. 강의에서 하나를 빼먹었는데요, PCA는 데이터 값의 영향을 크게 받기 때문에 Stand

hyperparameter

한국에너지기술연구원 AI 학습조직에서는 2022년 한 해동안 머신러닝을 공부하고 있습니다. 이번 시간에는 머신러닝 성능 막판 끌어올리기, hyperparameter tuning을 소개했습니다. 문제, 데이터, 모델 선정에 최선을 다했다면 학습 환경을 최적화할 차례입니다. 강의 자료는 여기에서 다운받으실 수 있습니다 발표 영상 : (Youtube L

트리 모델

한국에너지기술연구원 AI 학습조직에서는 2022년 한 해동안 머신러닝을 공부하고 있습니다. 이번 시간에는 decision tree와 random forest, xgboost를 비롯한 tree model을 공부하고 AutoML의 예시로 PyCaret을 소개했습니다. 강의 자료는 여기에서 다운받으실 수 있습니다 발표 영상 : (Youtube Link)

데이터 분할과 교차 검증

한국에너지기술연구원 AI 학습조직에서는 2022년 한 해동안 머신러닝을 공부하고 있습니다. scikit-learn 기능 중 데이터를 class 비율대로 분류하는 stratified K fold를 소개하고, 모든 데이터를 학습과 검증에 활용하는 cross validation을 다룹니다. 강의 자료는 여기에서 다운받으실 수 있습니다 발표 영상 : (Y

머신 러닝 파이프라인

한국에너지기술연구원 AI 학습조직에서는 2022년 한 해동안 머신러닝을 공부하고 있습니다. scikit-learn 기능 중 데이터 전처리와 머신 러닝을 안정적으로 수행할 수 있는 파이프라인을 소개합니다. one-hot encoding과 standard scaling도 그냥 하면 안 됩니다. train set으로 학습해서 test set에 적용해야 합니다

머신 러닝 기본 개념

한국에너지기술연구원 AI 학습조직에서는 2022년 한 해동안 머신러닝 진도를 나가기로 했습니다. scikit-learn을 중심으로 머신러닝 실습을 할 예정입니다. 코드를 만지기 전 기본 개념을 전달드리는 강의를 진행했습니다. 강의 자료는 여기에서 다운받으실 수 있습니다 발표 영상입니다 (Youtube Link) 바쁜 연구원 일정 속에 변동

머신러닝 모델링의 흔한 실수들

제 직장에서 진행한 에너지 + AI 학습조직 발표입니다. 2021.02.24 발표영상입니다. 여러 커뮤니티를 통해 머신러닝, 딥러닝 실수 사례를 모았습니다. 사례를 모아주신 분들께 깊은 감사 말씀을 드립니다. 60여건의 사례 중 데이터 관련 사례를 일부 모아 발표했습니다. 발표자료는 여기에서 다운로드 받으실 수 있습니다.