전체 글93 [센서] 센서 관련 기초 내용 정리 센서에 대해 기초적인 것을 알아보고 공부한 내용을 정리하는 글 목차 센서(Sensor) 1. 센서의 정의 센서 : 물리량을 검출하여 전기신호로 변환하는 장치 예시(자동차) 자동차 후방 초음파 센서 거리 물리량을 전기 신호로 변환하여 소리나 문자로 사용자에게 알려줌 자동차 속도 센서 속도 물리량을 전기 신호로 변환하여 속도계로 사용자에게 알려줌 자동차 온도 센서 온도 물리량을 전기 신호로 변환하여 차량내부/외부온도를 사용자에게 알려줌 일반적으로 센서로 측정하는 물리량 음향 (Acoustic) 화학 (Biological/Chemical) 전기 (Electric) 자기 (Magnetic) 빛 (Optical) 열 (Thermal) 역학 (Mechanical) 2. 센서의 분류 분류 방식이 정립되어 있지는 않아.. 2023. 4. 7. [웹 보안] 웹 해킹에 대한 기초 내용 정리 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 4. 7. [네트워크 보안] 네트워크 계층별 위협 내용 정리 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 4. 6. [정보 보안] 암호 내용 정리 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 4. 4. [정보 보안] 정보 보안에 일반적인 이해 내용 정리 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 4. 4. [데이터 모델링 및 평가] 군집 분석 및 앙상블 방법론 내용 정리 데이터 분석 모델링과 머신러닝에 대한 기본 개념에 대해 학습하고 이를 정리한 내용 목차 데이터 모델링 데이터 분석은 유의미한 정보를 파악하여 의사결정에 도움을 주기 위해 데이터 수집, 가공, 모델링하는 과정을 의미함 1. 군집 분석 1.1. 군집분석이란 데이터셋의 관측값이 갖고 있는 여러 속성을 분석하여 서로 비슷한 특징을 갖는 관측값끼리 같은 군집으로 묶는 모델 대표적인 비지도 학습 모델이며, 관측값을 몇 개의 집단으로 나눈다는 점에서 분류 모델과 흡사하지만, 정답이 없는 상에서 데이터 자체의 유사성만을 기준으로 하는 점에서 차이가 있음 1.2. K-Means 모델 대표적인 군집 분석 모델로, 데이터 간의 유사성을 측정하는 기준으로 각 클러스터의 중심까지의 거리를 이용함. K개의 클러스터 중심에서 거리.. 2023. 4. 3. [데이터 모델링 및 평가] 의사결정 나무(Decision Tree) 내용 정리 데이터 분석 모델링과 머신러닝에 대한 기본 개념에 대해 학습하고 이를 정리한 내용 목차 데이터 모델링 데이터 분석은 유의미한 정보를 파악하여 의사결정에 도움을 주기 위해 데이터 수집, 가공, 모델링하는 과정을 의미함 1. 정보이론 기초 잘 일어나지 않는 사건(unlikely event)은 자주 발생하는 사건보다 정보량이 많다(informative) 자주 발생하는 사건은 낮은 정보량을 가짐. 발생이 보장된 사건은 그 내용에 상관없이 전혀 정보가 없다는 것을 의미 예시자주 발생하는 사건 : ‘아침에 해가 뜬다’는 메세지로 보낼 필요가 없을 정도로 정보 가치가 없음잘 일어나지 않는 사건 : 오늘 아침에 일식이 있었다’는 메세지는 정보량 측면에서 매우 중요한 사건 1.1. 정보와 엔트로피 정보 : 확률 변수에 .. 2023. 4. 3. [데이터 모델링 및 평가] 분류 모델 - KNN, SVM 내용 정리 데이터 분석 모델링과 머신러닝에 대한 기본 개념에 대해 학습하고 이를 정리한 내용 목차 데이터 모델링 데이터 분석은 유의미한 정보를 파악하여 의사결정에 도움을 주기 위해 데이터 수집, 가공, 모델링하는 과정을 의미함 0. 분류 모델 독립 변수들을 이용하여 범주형인 종속변수를 예측하고자 할 때 쓰는 방법론 대표적으로 사기 탐지, 질병 진단 등이 있음 분류하고자는 종속변수의 범주 수에 따라 이진 분류 또는 다중 분류로 구분 ◆ 분류 모델 대표 모델 KNN 입력된 데이터의 거리가 가장 가까운 데이터를 통해서 예측 SVM 결정 경계(Decision boundary)를 기반으로 예측 Decisionn Tree(의사결정 나무) 나무 구조를 이용하여 학습된 규칙을 기반으로 예측 이외에도 Logistic Regress.. 2023. 4. 3. [데이터 모델링 및 평가] 정규화 선형 모델 정리 데이터 분석 모델링과 머신러닝에 대한 기본 개념에 대해 학습하고 이를 정리한 내용 목차 데이터 모델링 데이터 분석은 유의미한 정보를 파악하여 의사결정에 도움을 주기 위해 데이터 수집, 가공, 모델링하는 과정을 의미함 1. 과적합 및 정규화 1.1. 과적합 과적합 : 학습 데이터에 대해 과도하게 모델을 학습하여 학습 데이터에 대해서는 성능이 매우 높지만, 테스트 데이터에 대해서는 성능이 좋지 못한 상황을 의미 1.1.1. 과적합의 문제 모델 학습 단계에서 학습 성능을 높이기 위해 모델 복잡도를 높이면서 설명력을 높이는 과정을 거침 일반적인으로 테스트 데이터는 학습 데이터와 다른 패턴을 갖는 경우가 많음 학습한 모델을 실제 상황에 적용하기 위해서는 테스트 데이터에 성능이 높아야 하며, 과적합이 발생하면 테스.. 2023. 4. 3. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 11 다음
