인공지능
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[python]1. Objects_in_Python인공지능/부스트캠프 Ai Tech 2022. 1. 21. 18:16
In [1]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) #창 맞추기위함 1-1. Python Object Oriented Programming¶객체 지향 프로그래밍(OOP)¶객체 : 실생활에서 일종의 물건, 속성(Attribute)와 행동(Action)을 가짐 속성은 변수(variable), 행동은 함수(method)로 표현됨 ex) 수강신청 프로그램 : 수강신청 관련 주체(교수,학생,관리자)의 행동(수강신청, 과목 입력) 과 데이터(수강과목, 강의 과목)들을 중심으로 프로그램 작성 후 연결 OOP는 설계도에 해당하는 클래스(class)와 실제 구현체인 인스턴스(instance, 또는 객체)로 나뉜다. 변수, Class, 함수명은..
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[토크ON세미나/ 추천시스템 분석 입문하기] 2강 - 추천시스템의 이해인공지능/RecSys(추천시스템) 2021. 12. 23. 16:02
이 포스트는 토크ON세미나의 추천시스템 분석 입문하기(김현우 님)의 강의를 듣고 정리한 포스트입니다. 2. 컨텐츠 기반 모델 컨텐츠 기반 추천시스템은 사용자가 이전에 구매한 상품중에서 좋아하는 상품들과 유사한 상품들을 추천하는 방법이다. Represented Items : Items(상품 등)을 벡터 형태로 표현. 도메인에 따라 다른 방법으로 적용된다. Represented Items으로 벡터 형태로 변환해 벡터들간에 유사도를 계산하여 유사한 Items을 찾아낸다. 2-1. 유사도 함수 유사도를 측정하는 함수들은 다양하며, 상황마다 다르게 사용된다. 2-1-1. 유클리디안 유사도 가장 직관적인 유사도 함수, 벡터간의 좌표평면상의 거리를 측정하여 가까운 순으로 유사하다고 판단 장점 - 계산하기 쉬움, 벡터..
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[토크ON세미나/ 추천시스템 분석 입문하기] 1강 - 추천시스템의 이해인공지능/RecSys(추천시스템) 2021. 12. 16. 10:13
이 포스트는 토크ON세미나의 추천시스템 분석 입문하기(김현우 님)의 강의를 듣고 정리한 포스트입니다. 1. 추천 시스템의 이해 1-1. 추천시스템의 개요 정의 추천시스템은 사용자(user)에게 상품(item)을 제안하는 소프트웨어 도구이자 기술 목표 어떤 사용자에게 어떤 상품을 어떻게 추천할지에 대해 이해하는것 1-2. 추천시스템의 역사 Apriori 알고리즘(2005~2010) 연관상품추천 협업 필터링(collaborative filtering, 2010~2015) SVD, 넷플릭스 추천대회 Spark를 이용한 빅데이터(2013~2017) FP-Growth Matrix Factorization 딥러닝을 이용한 추천시스템(2015~2017) 협업필터링 + 딥러닝 Item2Vec, Doc2Vec Youtu..
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클래스 불균형인공지능/Data preprocessing 2021. 12. 10. 12:53
인공지능에서 분류(Classification)과제인 경우, 특히 다중 분류일 경우 많이 겪는 문제가 클래스 불균형(Class Imbalanced)이다. 이는 클래스(타겟)간의 비율이 맞지 않는 경우를 말한다. ex) 은행 거래 : 평소에는 큰 문제가 없지만 갑자기 생기는 금융 사기 거래 등 , 공장에서의 불량률 위와 같은 사례를 해결하기 위한 방법들을 비정상 탐지(Anomaly Detection)이라고 한다. 이를 해결하기 위한 방법론으로는 Under Sampling , Over Sampling 이 있다. 과소표집(Under Sampling) & 과대표집(Over Sampling) 과소표집은 다른 클래스에 비해 상대적으로 큰 클래스의 개수를 줄인다. 다만 균형은 맞게 되지만 전체적으로 학습할 데이터의 숫..