🖥️ IT, 컴퓨터/📁 데이터 분석42

• [CS] NP-hard 문제란? 먼저 "NP-hard"라는 용어를 이해하려면 "P"와 "NP"라는 두 개의 별도의 클래스를 알아야 합니다. 이 두 클래스는 문제의 복잡도와 관련된 분류입니다. P (Polynomial time): P 클래스의 문제는 다항 시간 안에 해결될 수 있는 문제들을 의미합니다. 다시 말해, 충분히 큰 입력에 대해서도 합리적인 시간 내에 해답을 찾을 수 있는 알고리즘이 존재하는 문제들입니다. NP (Nondeterministic Polynomial time): NP 클래스의 문제는 문제의 답을 다항 시간 안에 검증할 수 있는 문제들을 의미합니다. 다시 말해, 주어진 해답이 정답인지 아닌지를 합리적인 시간 내에 확인할 수 있는 문제들입니다. NP-hard는 다음과 같이 정의됩니다: NP-hard 문제는 NP에 속하는.. 🖥️ IT, 컴퓨터/📁 데이터 분석 2023. 10. 23.

• [딥러닝] instance segmentation vs. semantic segmantation 인스턴스 분할(Instance Segmentation)과 의미 분할(Semantic Segmentation)은 컴퓨터 비전 분야에서 이미지에서 객체를 분할하는 작업을 수행하는 기술입니다. 그러나 두 기술은 목표와 결과의 관점에서 차이가 있습니다. 1. 의미 분할(Semantic Segmentation): 의미 분할은 이미지의 각 픽셀을 해당하는 객체 또는 클래스로 분류하는 작업입니다. 즉, 이미지의 모든 픽셀을 미리 정의된 클래스 레이블로 할당합니다. 의미 분할은 이미지 내에서 물체의 윤곽을 구분하는 것보다는 픽셀 수준에서 각 영역에 의미를 부여합니다. 예를 들어, 사진에서 도로, 하늘, 사람, 자동차 등의 클래스로 픽셀을 분류하는 것입니다. 2. 인스턴스 분할(Instance Segmentation):.. 🖥️ IT, 컴퓨터/📁 데이터 분석 2023. 6. 3.

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  [빅데이터] KT 잘나가게 서비스 (빅데이터 상권분석) 1. 내 가게 상권 2. 타지역 상권 https://jalnagage.kt.co.kr/home/ 🖥️ IT, 컴퓨터/📁 데이터 분석 2023. 3. 18.

• [빅데이터 분석] KDD 분석방법론 [Big Data Analytics] KDD Analysis Methodology 1. 데이터셋 선택 : Data set selection 2. 데이터 전처리 : Data Preprocessing 3. 데이터 변환 : Data Transformation 4. 데이터 마이닝 : Data Mining 5. 데이터 마이닝 결과 평가 : Interpretation / Evaluation 🖥️ IT, 컴퓨터/📁 데이터 분석 2023. 3. 5.

• [DL] 딥러닝 주요 개념 인공 신경망 - 퍼셉트론 - 신경망 - 활성화 함수 (시그모이드, ReLU, Leaky ReLU) - 경사 하강법 - 순전파와 역전파 합성곱 신경망(CNN) - 합성곱 계층 - 패딩과 스트라이드 - 풀링 - 전결합 - 전체 구조 성능 향상을 위한 딥러닝 알고리즘 - 드롭아웃 - 배치 정규화 (정규화, 스케일 조정, 이동) - 옵티마이저 (모멘텀, Adagrad, RMSProp, Adam) - 전이학습 🖥️ IT, 컴퓨터/📁 데이터 분석 2023. 2. 19.

• [ML] 머신러닝 주요 개념 분류와 회귀 - 회귀 평가지표 분류 평가지표 - 오차행렬 : 정확도, 정밀도, 재현률, F1 점수 - 로그 손실 - ROC, AUC 데이터 인코딩 - 레이블 인코딩 - 원-핫 인코딩 피처 스케일링 - min-max 정규화 - 표준화 교차 검증 - K 폴드 - 층화 K 폴드 주요 머신러닝 모델 - 선형회귀 - 로지스틱 회귀 - 결정 트리 - 앙상블 - 랜덤 포레스트 - XGBoost - LightGBM 🖥️ IT, 컴퓨터/📁 데이터 분석 2023. 2. 19.