[이어드림스쿨 3기] 4개월차 후기 및 회고(07.01~07.31)
1. 이어드림스쿨 3기 4개월 차에 완료한 것들[15주차: 07.03~07.09]이어드림 스쿨 9주차: 딥러닝 - 퍼셉트론, mult-layer perceptron, activation function, output function, loss function, back propagation, mini-batch training, CNN, RNN, LSTM운동 4회영어 3회독서 1파트프로그래머스 5문제스터디 1회크몽 작업 2회블로그 2개output function, loss function퍼셉트론, multi-layer perceptron[16주차: 07.10~07.16]이어드림 스쿨 16주차: 네트워킹 데이, 리눅스 강의운동 3회영어 1회프로그래머스 2문제[17주차 : 07.17~07.23]이어드림스쿨 ..
2023. 8. 2.
[이어드림스쿨 3기] 3개월차 후기 및 회고(06.01~06.31)
1. 이어드림스쿨 3기 3개월차에 완료한 것들[11주차 06.05~06.12]이어드림 스쿨 11주차: XGBoost, LightGBM, 실습, GBM 논문운동 1회(클라이밍 1회차)독서 2파트, 우리의 뇌는 어떻게 배우는가? 재독서TIL, 기술블로그 스터디 시작케글 titanic 분류 모델 학습 및 성능평가 실습, 데이콘 신용도 코드 공부프로그래머스 18문제, 코테 리뷰 스터디 첫 모임블로그 6개이어드림스쿨 3기 2개월 차 후기 및 회고원-핫 인코딩로지스틱 모델 하이퍼파라미터 Solver프로그래머스 스터디 코테 리뷰 2문제분류문제 성능평가 지표[12주차: 06.12~06.18]이어드림 스쿨 12주차: XGBoost논문, Catboost, KNN Imputaation, Spaceship titanic 실..
2023. 7. 9.
ROC curve, AUC 개념 및 sklearn 코드
목차1. ROC curve, AUC2. titanic 실습(sklearn 코드)지난 시간에 분류문제의 성능평가 지표인 Accuarcy, Recall, Precision, F1 score에 대해서 알아보았다. 오늘은 ROC curve에 대해서 알아보겠다. (참고 : 분류문제 성능평가 지표: Accuracy, Recall, Precision, F1 score (+titanic 실습)) 1. ROC curve, AUCROC(Receiver Operating Characteristics) curve란, 종속변수값을 무엇으로 예측할 것인지의 기준이 되는 확률(threshold probability) 값에 따른 TPR과 FPR값들의 집합을 의미한다. 그리고 AUC(Area Under the Curve)는 ROC c..
2023. 6. 15.