Project Process/Study Report

[영어] 리얼클래스 학습 일기: 일상 회화 표현 정리(8월 1주차)

💡 본 문서는 리얼클래스에서 진행한 데일리 및 위클리 미션을 진행하며 일상 회화 표현을 학습하기 위해 정리한 글입니다. 학습 범위 데일리 미션 (7/7) [입문] 타일러 X 위베어베어스 시즌1 회화 표현 Expression Translation 230806 I was thinking about us going to the mall 우리가 쇼핑몰에 가면 어떨까 생각 Noting can stop you 어떤 것도 널 막을 수 없어 They can’t find out 걔네가 알게 되면 안 돼! 230805 Let’s take a breather up ahead 저 앞에서 잠깐 숨 돌릴 틈 좀 갖자 You’re looking a little bummed 너 기분이 별로 안 좋아 보여 Show Ice Bear h..

[영어] 리얼클래스 학습 일기: 일상 회화 표현 정리(7월 4주차)

💡 본 문서는 리얼클래스에서 진행한 데일리 및 위클리 미션을 진행하며 일상 회화 표현을 학습하기 위해 정리한 글입니다. 학습 범위 데일리 미션 (7/7) [입문] 타일러 X 위베어베어스 시즌1 회화 표현 Expression Translation 230730 It’s gotta(got to) be so weird 그거 되게 이상하겠어요 We hope so. 우리도 그러길 바라. That’s a great idea! 그거 좋은 생각이다! 230729 No talking 말하면 안돼 That was super awkward 엄청 어색했어 230728 We need your help! 여러분의 도움이 필요해요 thank you for trying 노력 해주셔서 고마워요 There’s no telling what..

[Study] 혼공학습단 10기: 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝(박해선) - Chapter 05 트리 알고리즘(4주차)

스터디 스터디 범위 Chapter 05 트리 알고리즘 05-1 결정 트리 ▶️결정 트리 알고리즘을 사용해 새로운 분류 문제 다루기 05-2 교차 검증과 그리드 서치 ▶️검증 세트가 필요한 이유를 이해하고 교차 검증해 보기 05-3 트리의 앙상블 ▶️ 앙상블 학습을 알고 실습해 보기 스터디 내용 05-1 결정 트리 ▶️결정 트리 알고리즘을 사용해 새로운 분류 문제 다루기 결정 트리(Decision Tree): 예 / 아니오 에 대한 질문으로 정답을 찾아 학습하는 알고리즘. 예측 과정을 이해하기 쉽고 성능도 좋음. 불순도(Impurity): 결정 트리가 최적의 질문을 찾기 위한 기준이며, 사이킷런은 지니 불순도와 엔트로피 불순도를 제공 지니(Gini) 불순도: 각 클래스의 비율을 제곱해서 더한 다음 1에서 ..

[영어] 리얼클래스 학습 일기: 일상 회화 표현 정리(7월 3주차)

💡 본 문서는 리얼클래스에서 진행한 데일리 및 위클리 미션을 진행하며 일상 회화 표현을 학습하기 위해 정리한 글입니다. 학습 범위 데일리 미션 (6/7) [입문] 타일러 X 위베어베어스 시즌1 (23일차-28일차) 위클리 미션 (2/2) LV1. 스피킹 문법 빌드업 - 공간전치사로말하기: at LV1. 스피킹 문법 빌드업 - 공간전치사로말하기: in 회화 표현 Expression Translation 230723 Do you remember me? 나 기억하니? You don’t get it. 넌 이해 못 해 I wants no part in this 나는 참여하기 싫어요 230722 I can’t think clearly 정신을 못 차리겠네 I miss him so much 그게 너무 그리워 23072..

[Study] 혼공학습단 10기: 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝(박해선) - Chapter 04 다양한 분류 알고리즘(3주차)

스터디 스터디 범위 Chapter 04 다양한 분류 알고리즘 04-1 로지스틱 회귀 ▶️로지스틱 회귀 알고리즘을 배우고 이진 분류 문제에서 클래스 확률 예측하기 04-2 확률적 경사 하강법 ▶️경사 하강법 알고리즘을 이해하고 대량의 데이터에서 분류 모델을 훈련하기 스터디 내용 04-1 로지스틱 회귀 ▶️로지스틱 회귀 알고리즘을 배우고 이진 분류 문제에서 클래스 확률 예측하기 K-최근접 이웃: 이웃한 샘플의 클래스 비율로 확률 기반 분류 모델이지만, 근접한 이웃 수(K)에 연관된 이산적인 확률을 출력하는 단점. 로지스틱 회귀: 선형 방정식을 사용한 분류 알고리즘. 선형 회귀와 달리 시그모이드 함수나 소프트맥스 함수를 사용하여 연속적인 클래스 확률을 출력가능. 이진 분류: 시그모이드(sigmoid) 함수, ..