인공지능 공부하는 심리학도

[ 31회 후기 ] 난이도 : 어렵지 않았음. 중 정도 29, 30, 31회 지금까지 3차례 시험 치르는 동안 그나마 가장 잘 본것 같음. 29회엔 머신러닝 문제 한 세트를 제대로 손대지도 못했고, 30회엔 통계분석 파트 중 배점이 컸던 두 문제를 통으로 날려버려서.. 시험 치르고 나오면서 느낌이 조금 다르긴 했다. 부분점수 좀 많이 줘서 합격했으면.. ㅠㅠ 확실히 29회부터 머신러닝 2세트 60점 + 통계분석 40점으로 가는 추세가 맞고, 내가 생각하는 관건은 아래와 같다. 1. 데이터 전처리를 효율적으로 척척 해나가는 스킬 (시간 절약의 포인트) 2. 기초 다지기 (기본적인 확률 분포에 대한 이해는 필수, 기출 제대로 풀어보기) 모든 걸 다 알고있으면 좋겠지만 매번 예측할 수 없는 새로운 키워드가 등..

ADP는 29회, 30회 이렇게 두 회차를 봤는데 29회차 후기를 따로 포스팅하지는 않아서 이 포스팅에서 짧게 같이 다뤄보려고 한다. 장소 : 서울은 역시나 서일대 배양관 29회 첫 시험 짧은 후기 복기는 데이터 마님 사이트에서 잘 해주셔서, 복기 토대로 다시 풀어보았다. 29회 머신러닝 풀이 : https://github.com/Minju-nimm/ADP/blob/master/ML/29%ED%9A%8C_ML.ipynb 난이도 : 중상 29회부터 머신러닝 60점 (2문제;;) + 통계분석 40점 배점으로 바뀌었다. (아마 이 형태로 계속 가지 않을까) 뜬금 머신러닝 2문제라 무엇보다도 시간이 부족해도 너무 부족했었고, 데이터 전처리가 관건이었다. 일단 데이터 설명도 이해가 안갔고 문제도 대체 무슨 소리인..

통계학을 공부하면서 가장 어려운 개념이라고 생각하는 베이지안. ADP 실기가 베이즈 관련 개념들을 많이 출제하는 것 같아서 나름 공부한 내용을 포스팅하기로 했다. 더 공부하면서 지속적으로 포스팅 수정할 계획. 베이지안은 접할수록 쉽지 않은 개념이다. 이렇게 정리를 해도 온전히 내 것으로 만들지 못했다.. 갈길이 멀다. ㅠㅠ 어렵지만 그만큼 흥미로운 분야라고 생각한다. 복습하고 많이 접할수록 언젠간 더 가까워지지 않을까.. [ 베이지안 회귀 ] 확률론적인 방법을 이용하여 회귀분석을 수행하는 방법 베이지안 회귀는 베이즈 정리를 기반으로 사전 확률분포에서 MCMC기법에 의해 선정된 관측값을 반영하여, 사후 확률분포를 추산하는 방식 모든 관측값이 반영되었을 때 새로운 값 관측값(unobserved data) x..