팀 프로젝트에 쓴 Strategy 패턴과 Factory 패턴을 따로 정리한 보충 글: 패턴의 구조와 참여자, 장단점, 팀 프로젝트 코드에 새 전략(주간 분석)을 추가하는 실험, switch 팩토리의 OCP 한계와 등록형 팩토리로의 개선, Simple Factory와 Factory Method, Abstract Factory 비교

머신러닝및실습(2) 팀 프로젝트 상세 정리: 저해상도 CIFAKE에서 얼굴 이미지까지 데이터셋을 바꿔 가며 가중치를 이어 학습(누적 학습)하고 SynthBuster로 일반화 성능을 평가한 실험. 데이터셋과 전처리 코드, 직접 설계한 CNN과 ResNet18, 학습 설정, 결과와 신뢰구간, Catastrophic Forgetting, 테스트셋 해상도 차...

머신러닝및실습(2) 기말고사 예상문제 정리: CNN, RNN, LSTM, GRU, 효과적으로 학습하기 단원의 단답형 문제와 정답을 표로 모으고, 조건이 빠져 틀리기 쉬운 답(가중치 초기화, 층을 깊게 할 때 매개변수 수 등)을 근거와 함께 바로잡은 T/F 문제까지 정리

머신러닝및실습(2) 효과적으로 학습하기 정리: SGD, Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam 비교, 가중치 초기화(Xavier, He)와 활성값 분포, Min-Max와 Z-score, 배치 정규화, 과적합 방지(Dropout, 가중치 감소, 조기 종료), Grid Search와 Random Search로 LSTM 하이퍼파라미터를 ...

머신러닝및실습(2) RNN, LSTM 정리: 순환 구조와 BPTT, RNN 입출력 구조 5가지, 장기 의존성 문제와 기울기 소실/폭발의 원인과 해결(ReLU, Xavier/He 초기화, LSTM/GRU, 기울기 클리핑), LSTM 게이트와 기억 셀, GRU, 그리고 서울 PM10과 Jena 기온을 LSTM으로 예측한 실습 결과

머신러닝및실습(2) CNN 정리: 합성곱 연산과 출력 크기 공식, 패딩과 스트라이드, 3차원 합성곱, 풀링의 특징, im2col과 Convolution, Pooling 계층 구현(기울기 검증 포함), numpy CNN으로 MNIST 학습, Keras CNN으로 CIFAR-10 분류, 대표 CNN 구조(AlexNet~ResNet), ResNet50 전이...

머신러닝및실습(2) 5~7주차 정리: 퍼셉트론과 XOR, 활성화 함수(step, sigmoid, tanh, ReLU, softmax), 순전파, 손실 함수(MSE, CEE)와 미니 배치, 수치 미분의 두 가지 문제, 편미분과 기울기, 경사하강법과 학습률, 오차역전파와 계산 그래프, MNIST 3층 신경망과 Keras 결과

머신러닝및실습(2) 1~4주차 정리: NumPy 인덱싱, 슬라이싱, reshape, axis와 뷰/복사, Pandas concat, merge, loc, iloc, 누락값 처리, pivot과 pivot_table, melt, to_numeric, category, 그리고 AirKorea와 기상청 데이터를 합치는 실전 전처리와 window sliding

머신러닝및실습(2) 첫 강의(MIT Deep Learning State of the Art 2020) 정리: 딥러닝의 역사와 주요 인물, TensorFlow 2와 PyTorch, Transformer와 BERT 계열 언어 모델, 자기 대국 강화학습(Dota 2, AlphaStar, Pluribus), Lottery Ticket과 Double Desce...

디자인패턴 팀 프로젝트 '대학생 소비 조언 시스템(Smart Spending Advisor)' 정리: 중간 발표의 초기 모델링, 코드 리뷰 회의로 SRP, OCP, ISP 위반을 고친 과정, 웹 서버 버전과 최종 버전(Strategy + Factory, CLI + 대시보드)의 구조와 코드, 세 버전의 실제 실행 영상, 설계 평가, AI 활용 책임 에세...