|
|
|
|
|
|
|
Ã¥³»¿ë |
|
ij±Û ÀÔ¹® ¹æ¹ý, ij±Û È°¿ë¹ý, ±âº» Å×Å©´Ð, °í±Þ Å×Å©´Ð, ¹æ¹ý·Ð, °íµæÁ¡ ³ëÇÏ¿ì, ¼±¹èµéÀÇ Á¶¾ð µî ÀÌ Ã¥¿¡ ´ã±ä ¸ðµç °ÍÀ» ½ÀµæÇÏ°í È°¿ëÇغ¸¼¼¿ä!
ij±ÛÀ» óÀ½ ½ÃÀÛÇϰųª, ij±ÛÀ» ¾Ë°í ÀÖÁö¸¸ ¾î¶»°Ô È°¿ëÇØ¾ß ÇÒÁö Àß ¸ð¸£°Å³ª, ¸î ¹ø ÇغÃÁö¸¸ Àß µÇÁö ¾Ê¾Ò´ø ij±Û·¯ ºÐµéÀÌ Ä³±Û¿¡ Á¶±Ý ´õ °¡±î¿öÁöµµ·Ï µµ¿òÀ» µå¸®´Â °ÍÀÌ ¸ñÇ¥ÀÔ´Ï´Ù.
1Àå: Kaggle
1Àå¿¡¼´Â ij±ÛÀÌ ¹«¾ùÀÌ°í, ¾î¶² ±¸¼º ¿ä¼Ò¿Í ±â´ÉÀÌ ÀÖ´ÂÁö, ÀÌ ¿ä¼ÒµéÀÇ Æ¯Â¡°ú È°¿ë ¹æ¹ýÀº ¹«¾ùÀÎÁö ÀÚ¼¼È÷ ¼Ò°³ÇÕ´Ï´Ù. óÀ½ ÀÌ Ã¥À» º¼ ¶§´Â 1ÀåÀ» ²À Çѹø ÈÈÀº µÚ¿¡ ÄÄÆäƼ¼Ç ¼Ö·ç¼Ç ÀåÀ» º¼ °ÍÀ» ±ÇÀåÇÕ´Ï´Ù. 1ÀåÀº ij±Û¿¡¼ Á¦°øÇÏ´Â ´ëºÎºÐÀÇ ±â´É°ú È°¿ë ¹æ¹ýÀ» ¼Ò°³ÇϹǷÎ, ÀÌ Ã¥¿¡¼ ¼Ò°³ÇÏ´Â ¼Ö·ç¼ÇÀ» ÀÌÇØÇÏ´Â µ¥´Â ¹°·Ð ¾ÕÀ¸·Î º»°ÝÀûÀ¸·Î ij±ÛÀ» È°¿ëÇÒ ¶§ µµ¿òÀÌ µÉ °ÍÀÔ´Ï´Ù.
2~7Àå: ¼Ö·ç¼Ç Àå
1Àå ÀÌÈÄ ¼Ö·ç¼Ç Àå¿¡¼´Â ÀúÀÚµéÀÌ Á÷Á¢ Âü°¡Çß´ø ij±Û ÄÄÆäƼ¼Ç¿¡ ´ëÇØ ¼Ò°³ÇÕ´Ï´Ù. ÄÄÆäƼ¼ÇÀÇ ¸ñÀû°ú ¹è°æÀ» ¼Ò°³ÇÏ°í, ÁÖ¾îÁø µ¥ÀÌÅÍÀÇ Æ¯Â¡°ú ÇÔ²² ¹®Á¦¸¦ Ç®¾î³ª°¡´Â °úÁ¤¿¡ ´ëÇØ ÀúÀÚÀÇ °æÇèÀ» Åä´ë·Î ¼³¸íÇÕ´Ï´Ù. ¿©±â¿¡ ÀúÀÚ°¡ ÄÄÆäƼ¼Ç¿¡ Âü°¡ÇÏ¸é¼ ´À²¼´ø Á¡, Ãß°¡·Î ¾Ë¾ÒÀ¸¸é ÇÏ´Â ÆÁ, Àλó ±í°Ô º¸¾Ò´ø ´Ù¸¥ ij±Û·¯ÀÇ ¼Ö·ç¼Ç µîµµ Æ÷ÇÔÇÕ´Ï´Ù.
¼Ö·ç¼Ç ÀåÀº ÃÑ 6°³·Î ÀÌ·ç¾îÁ® ÀÖÀ¸¸ç, ¼ø¼¿¡ »ó°ü¾øÀÌ ¿øÇÏ´Â ÀåÀ» °ñ¶ó º¼ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. ¼Ö·ç¼Ç ÀåÀº ÄÄÆäƼ¼ÇÀ» °£´ÜÈ÷ ¿ä¾àÇÑ Ç¥·Î ½ÃÀÛÇÏ¿©, ÄÄÆäƼ¼ÇÀ» ¼Ò°³ÇÏ´Â Overview ÀýÀÌ µÚ¸¦ µû¸¨´Ï´Ù. ÀÌ µÑÀ» Âü°íÇÏ¸é °ü½É °¡´Â ¹®Á¦ ¹× µ¥ÀÌÅ͸¦ ´Ù·ç´Â ÀåÀ» ºü¸£°Ô ÆľÇÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
°¢ ÄÄÆäƼ¼Ç ¼Ö·ç¼ÇÀº ÄÄÆäƼ¼Ç ÁøÇà °úÁ¤À» ÆÄÀ̽ã ÄÚµå¿Í ÇÔ²² ¼³¸íÇÕ´Ï´Ù. ÆÄÀ̽ã Äڵ忡¼´Â ÁÖ·Î ÄÄÆäƼ¼Ç µ¥ÀÌÅÍ¿Í µö·¯´×, ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨À» ´Ù·ç±â ¶§¹®¿¡ ÆÄÀ̽ã ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¾ð¾î¿Í ´ÙÀ½ ¶óÀ̺귯¸®¿¡ ´ëÇÑ »çÀü Áö½ÄÀÌ ÇÊ¿äÇÕ´Ï´Ù.
__¸Ó½Å·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©: ÆÄÀÌÅäÄ¡(PyTorch), ÅÙ¼Ç÷Î(Tensorflow), »çÀÌŶ·±(Scikit-learn)
__µ¥ÀÌÅͼ ¶óÀ̺귯¸®: ÆÇ´Ù½º(Pandas), ³ÑÆÄÀÌ(Numpy)
__½Ã°¢È ¶óÀ̺귯¸®: ¸ËÇ÷Ը³(Matplotlib), ½Ãº»(Seaborn), Ç÷ԳªÀÎ(Plotnine)
8Àå: ij±Û ³ëÆ®ºÏÀ» À§ÇÑ ÆÁ
¸¶Áö¸·À¸·Î 8ÀåÀº ºÎ·Ï ¼º°ÝÀ¸·Î, ij±Û ³ëÆ®ºÏÀ» ÀÛ¼ºÇÏ´Â µ¥ ÇÊ¿äÇÑ °£´ÜÇÑ ÆÁÀ» Á¤¸®Çß½À´Ï´Ù. ÁÖ·Î ¾î¶² À¯ÇüÀÇ ³ëÆ®ºÏÀÌ °øÀ¯µÇ´ÂÁö ¼Ò°³ÇÏ°í, °¢ À¯Çüº° Ư¡¿¡ ´ëÇØ ¾Ë¾Æº¾´Ï´Ù. ¶ÇÇÑ, ÁÁÀº ³ëÆ®ºÏÀ» ¾²±â À§Çؼ´Â ¹«¾ùÀÌ ÇÊ¿äÇÑÁö °£´ÜÇÑ °¡À̵å¶óÀεµ Á¦°øÇÕ´Ï´Ù.
[º£Å¸Å×½ºÆ®Æò]
2018³âºÎÅÍ Ä³±Û ÄÚ¸®¾Æ Ä¿¹Â´ÏƼ¸¦ ¿î¿µÇÏ°í, ¼ö¸¹Àº ½ºÅ͵𸦠ÁøÇàÇÏ¸é¼ Ç×»ó ¾î·Á¿ü´ø °Ç ½ºÅ͵ð¿øÀ̳ª Ä¿¹Â´ÏƼ ¸â¹öµé¿¡°Ô ij±Û ÄÄÆäƼ¼Ç ÇÁ·Î¼¼½º¸¦ ÀÌÇؽÃÅ°°í üȽÃÅ°´Â ºÎºÐÀ̾ú½À´Ï´Ù. ÀÌ Ã¥Àº Ãʹݺο¡ Ãʺ¸ ij±Û·¯¸¦ À§ÇÑ ÀÔ¹® °¡À̵带 Á¦°øÇÏ¿© ÁÁ¾Ò½À´Ï´Ù. »Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó ij±Û Ç÷§Æû¿¡¼ Á¦°øÇÏ´Â °¢ ±â´ÉµéÀ» »ó¼¼ÇÏ°Ô ¼³¸íÇÏ°í »ç¿ë ¿¹½Ã¸¦ ½ºÅ©¸°¼¦À¸·Î È®ÀÎÇÒ ¼ö ÀÖ¾î ½ÇÁ¦ ij±ÛÀ» ÀÔ¹®ÇÏ·Á´Â ºÐµé²² µµ¿òÀÌ ¸¹ÀÌ µÉ °ÍÀÔ´Ï´Ù.
°Ãµ¼º / ÄÁÅýºÃ÷¾ÆÀÌ¿À / 5³â Â÷ ¸Ó½Å·¯´× ¿£Áö´Ï¾î
ij±Û¿¡¼ ÀÜ»À°¡ ±½Àº ¿©·¯ ij±Û·¯µéÀÌ º»ÀÎÀÇ ³ëÇϿ츦 ¾Æ³¦¾øÀÌ, ¹ãÀ» »õ¿üÀ» ¿¹Á¦¸¦ µé¾î °øÀ¯ÇØÁÖ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ¼ö¸¹Àº ±â¹ýµéÀÌ ¾îµð¿¡ ¾î¶»°Ô »ç¿ëµÇ´ÂÁö, ¾î¶² °í¹ÎÀ» Çß´ÂÁö ´ç½ÃÀÇ ±â»Ý°ú ±«·Î¿òÀ» ¸ðµÎ ³ª´²ÁØ Ã¥ÀÔ´Ï´Ù. Çö¾÷ÀÌ ¹Ùºü¼, °¡Á¤À» µ¹ºÁ¾ß Çؼ, ij±Û ÄÄÆäƼ¼Ç¿¡ ¶Ù¾îµéÁö ¸øÇÏ´Â ºÐµéµµ ij±ÛÀÇ È¿¿ëÀ» ü°¨ÇÒ ¼ö ÀÖÀ» °ÍÀÔ´Ï´Ù.
ÀÌÁ¦Çö / Çѱ¹¿¡³ÊÁö±â¼ú¿¬±¸¿ø / µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾ðƼ½ºÆ®
¸Ó½Å·¯´×ÀÇ ±âº» °³³äÀ» ¹è¿î ÈÄ Ä³±Ûó·³ ½ÇÀü ¹®Á¦¿¡ Àû¿ëÇÏ°í ½ÍÀº »ç¶÷¿¡°Ô ÁÁÀº ³ëÇϿ츦 Á¦½ÃÇØÁִ åÀÔ´Ï´Ù. ƯÈ÷ ij±Û Ç÷§Æû¿¡ ´ëÇÑ ÀÚ¼¼ÇÑ ¼³¸í°ú tabular, computer vision, medical image, NLP µî ´Ù¾çÇÑ µµ¸ÞÀο¡¼ »ç¿ëÇÏ´Â ±âº» ¹æ½ÄÀ» ¾Ë ¼ö ÀÖÀ¸¸ç, ±âº»ÀûÀÎ EDAºÎÅÍ ¾Ó»óºí±îÁö µû¶ó ÇÏ¸ç ½ÇÁ¦ Çö¾÷¿¡¼ Àû¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â °æÇèÀ» Á¦½ÃÇØÁÝ´Ï´Ù. ¶ÇÇÑ, ´Ù¾çÇÑ ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©¿Í ´Ù¸¥ »óÀ§±Ç ÆÀÀÇ ³ëÇÏ¿ìµµ °°ÀÌ °øÀ¯ÇÏ¿© ÇÑ ¹®Á¦¿¡ ´ëÇÑ ´Ù¾çÇÑ Á¢±Ù¹ý°ú »õ·Î¿î ÀλçÀÌÆ®¸¦ ¾òÀ» ¼ö ÀÖ´Â Á¡ÀÌ µµ¿òÀÌ µÇ¾ú½À´Ï´Ù. ´Ù¾çÇÑ ¹æ¸é¿¡¼ µö·¯´×ÀÇ ±â¼úÀ» ÀÍÈ÷°í ½ÍÀº »ç¶÷¿¡°Ô ÃßõÇϸç, °ü½É ºÐ¾ß·Î ÆÄ°íµé ¼ö ÀÖ´Â Âü°í¼°¡ µÇ¸®¶ó »ý°¢ÇÕ´Ï´Ù.
¹ÚÂù¹Î / VUNO / 2³â Â÷ µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾ðƼ½ºÆ®
¾î¶°ÇÑ ºÐ¾ß¿¡¼µç ÀÔ¹®ÀÚ°¡ ½Ç·ÂÀ» ºü¸£°í È¿°úÀûÀ¸·Î »ó½Â½Ãų ¼ö ÀÖ´Â °·ÂÇÑ ¹æ¹ýÀÌ ÀÖ½À´Ï´Ù. (1) ´ë°¡µéÀÇ °á°ú¹°À» ¹Ýº¹Çؼ ¼ÒºñÇÏ°í ¿¬±¸ÇÏ¸é¼ (2) ±× °á°ú¹°À» ¸¸µé ´ç½Ã ´ë°¡µéÀÇ »ý°¢°ú ´À³¦À» ÀçÇö, Èä³»³» º¸°í (3) ÀÌ ¹Ýº¹ °úÁ¤À» ÅëÇØ ´ë°¡µéÀÇ ±â¼ú°ú °¨°¢À» ³ª¸¸ÀÇ ¹æ½ÄÀ¸·Î Çؼ®, ½ÀµæÇÏ´Â °ÍÀÔ´Ï´Ù. ij±ÛÀº À§¿Í °°Àº Æ®·¹ÀÌ´×À» Çϱ⿡ ÃÖÀûÈµÈ Ç÷§ÆûÀÌ°í, ÀÌ Ã¥Àº ´Ù¾çÇÑ »ç·Ê¿Í ½ÃÇàÂø¿À¸¦ ´ã°í ÀÖ½À´Ï´Ù. Áï, µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ÀÔ¹®ÀÚ°¡ È¿°úÀûÀ¸·Î ½Ç·ÂÀ» Çâ»ó½Ãų ÃÖÀûÀÇ Ç÷§Æû°ú ¹æ¹ýÀÇ Á¶ÇÕÀ» ¼Ò°³Çϴ åÀÔ´Ï´Ù.
±èº¸Âù / AO Labs / 4³â Â÷ ¹é¿£µå °³¹ßÀÚ
°¢ ´ëȸ¸¶´Ù Ãʱ⠵¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®(EDA)ºÎÅÍ Åä·Ð°ú ÇØ°á °úÁ¤±îÁö, ½ÇÁ¦ ij±Û ´ëȸ¿¡ Âü¿©ÇÏ´Â °æÇèÀ» °£Á¢ÀûÀ¸·Î ´À³¥ ¼ö ÀÖ¾ú½À´Ï´Ù. ƯÈ÷ ½ÇÁ¦ ´ëȸ¿¡ Âü°¡ÇÏ¸é¼ °Þ°Ô µÉ °í¹Î°ú ÇØ°á ¹æ¹ýÀ» ¹Ì¸® °æÇèÇÏ°í, ij±Û ´ëȸ¿¡ ´ëÇÑ Á¢±Ù ¹æ¹ýÀ» ±¸Ã¼ÀûÀ¸·Î ¾Ë ¼ö ÀÖ¾ú´Ù´Â Á¡¿¡¼ Å« µµ¿òÀÌ µÇ¾ú½À´Ï´Ù. ÀÌ Ã¥ÀÇ ½ÇÁúÀûÀÎ °¡À̵å¶óÀΰú ½ÇÀü ³ëÇÏ¿ì´Â ij±Û ÀÔ¹®ÀÚ³ª ÇâÈÄ Ä³±Û¿¡ µµÀüÇÏ·Á´Â À̵鿡°Ô ¸Å¿ì À¯¿ëÇÒ °ÍÀÔ´Ï´Ù.
À¯½Â¿Ï / ´ëÇлý
Äڵ尡 È¿À²ÀûÀ¸·Î ±¸ÇöµÇ¾î Äڵ带 Á÷°üÀûÀ¸·Î ÀÌÇØÇϱ⠽¬¿ü°í, Æò¼Ò »ý°¢ÇÏÁö ¸øÇÑ Á¢±Ù ¹æ½ÄÀ» ¹è¿ï ¼ö ÀÖ¾ú½À´Ï´Ù. Æò¼Ò ij±Û¿¡ ÁøÀÔ À庮À» ´À³¤ ÃʽÉÀÚºÎÅÍ ¼øÀ§±ÇÀ» ¸ñÇ¥·Î ÇßÁö¸¸ µî¼ö¸¦ ¿Ã¸®±â ¾î·Á¿ü´ø ij±Û·¯¿¡°Ô ÀÌ Ã¥À» ÃßõÇÕ´Ï´Ù.
±èÁöÀº / °í·Á´ëÇб³ »ê¾÷°æ¿µ°øÇаú ¼®»ç Á¹¾÷ / µ¥ÀÌÅÍ Á÷¹« Áغñ Áß
ij±ÛÀ» ÀÌ¿ëÇÏ¿© µ¥ÀÌÅÍ °úÇп¡ ÀÔ¹®ÇÏ´Â »ç¶÷ºÎÅÍ Áß¼ö(Áß±Þ) ÀÌ»óÀ» ³ë¸®´Â »ç¶÷±îÁö, ½Ç·Â ÆíÂ÷ ¾øÀÌ °¢ÀÚ ¾ò¾î°¥ ºÎºÐÀÌ ¸¹Àº Ã¥À̶ó ´À²¼½À´Ï´Ù. µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀ» °øºÎÇÏ´Â Ãʺ¸ÀÚ¿¡°Ô´Â ij±Û Ç÷§Æû ³»ºÎÀÇ µðÅ×ÀÏÇÑ ºÎºÐ±îÁö ¼³¸íÇØÁÖ¾î ³ªÄ§¹Ý ¿ªÇÒÀ» ÇØÁÝ´Ï´Ù. ¶ÇÇÑ, ij±Û ³ëÆ®ºÏÀ» ¾î¶»°Ô ÀÛ¼ºÇÏ°í ¾î´À ºÎºÐÀ» °Á¶ÇÏ´Â °ÍÀÌ ÁÁÀºÁö, ´Ù¸¥ »ç¶÷¿¡°Ô º»ÀÎÀÌ Á÷Á¢ ºÐ¼®ÇÑ ³»¿ëÀ» Ç¥Çö°ú ³í¸®ÀûÀ¸·Î ¼³¸íÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ½Ç·ÂÀ» ±æ·¯ÁÝ´Ï´Ù.
Á¤È£¿µ / ÇÁ¸®·£¼ / 5³â Â÷ µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾ðƼ½ºÆ®
ij±Û ³ëÆ®ºÏÀÇ µð½ºÅ© Á¦ÇÑ·® µî µðÅ×ÀÏÇÑ »ç¿ë¹ýÀ» ¾Ë·ÁÁÖ¾î ½ÇÀü¿¡¼ »ç¿ëÇÏ´Â µ¥ µµ¿òÀÌ µÇ¾ú½À´Ï´Ù. ¶ÇÇÑ, Æò¼Ò¿¡ °ü½ÉÀÌ ¸¹¾Ò´ø À̽´ÀÎ °í¿ë·® µ¥ÀÌÅ͸¦ ºÐÇÒ ¾ÐÃàÇÏ¿© µ¥ÀÌÅÍ Á¦³Ê·¹ÀÌÅÍ·Î ³ª´²¼ ÀÔ·Â µ¥ÀÌÅÍ·Î »ç¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ¹æ¹ýÀ» ¾Ë ¼ö ÀÖ¾î¼ ÁÁ¾Ò½À´Ï´Ù. ±×¸®°í ÀúÀÚµéÀÇ ¼Ö·ç¼Ç ¸»°íµµ ´Ù¸¥ »óÀ§±ÇÀÇ ¼Ö·ç¼Ç, ¾ÆÀ̵ð¾î¸¦ ¾ò¾ú´ø ¼Ö·ç¼Çµµ °°ÀÌ ¼Ò°³ÇÏ¿´±â¿¡ ´Ù¾çÇÑ ¹æ½ÄÀ» °íÂûÇÒ ¼ö ÀÖ¾ú½À´Ï´Ù. ƯÈ÷ IEEE-CIS Fraud Detection 1À§ ¼Ö·ç¼Ç¿¡¼ Àû´ëÀû À¯È¿¼º °Ë»çÀÇ Æ¯¼ºÀ» ÀÌ¿ëÇؼ °Ë»ç°¡ ÁÖ·Î ¾²ÀÌ´Â ¹æ½ÄÀÌ ¾Æ´Ñ ´Ù¸¥ ¹æ½ÄÀ¸·Î È°¿ëÇÏ´Â ÀλçÀÌÆ®°¡ ÀλóÀûÀ̾ú½À´Ï´Ù.
ÇÑ¿ø¹è / µ¿±¹´ëÇб³ / AI °³¹ßÀÚ Ãë¾÷ Áغñ Áß
½Ç½Àµµ ´Ù¾çÇÏ°í ½Ç½À °ü·Ã Çؼ³µµ Àß µÅ ÀÖ¾î¼ Ãʺ¸ °³¹ßÀÚ°¡ ij±Û¿¡ µµÀüÇϱâ Àü¿¡ ²À ÀоîºÁ¾ß ÇÒ Ã¥ÀÔ´Ï´Ù. µ¥ÀÌÅͳª ±×·¡ÇÁ¸¦ º¸¸é ¾î¶»°Ô Çؼ®ÇØ¾ß Çϳª °í¹ÎµÉ ¶§°¡ ¸¹¾Ò´Âµ¥ Ã¥¿¡ Çؼ³ÀÌ Àß µÅ ÀÖ¾î¼ ¡®ÀÌ·± ÁöÇ¥°¡ ÀÌ·± °É ¾Ë·ÁÁִ±¸³ª!¡¯¶ó´Â °É ¹è¿ì°í, µ¥ÀÌÅÍ¿Í ±×·¡ÇÁ¸¦ º¸´Â ¹æ¹ý µî¿¡ Ä£¼÷ÇØÁø °Í °°½À´Ï´Ù.
½Å±âÈÆ / Ãë¾÷Áغñ»ý / °³¹ßÀÚ Ãë¾÷ Áغñ Áß
1Àå ³»¿ëÀÌ Ä³±Û¿¡ ´ëÇÑ Ç¥¸éÀûÀÎ ¼Ò°³¿¡ ±×Ä¡´Â °ÍÀÌ ¾Æ´Ï¶ó, ij±ÛÀ» ÅëÇØ ¾î¶»°Ô ¼ºÀåÇÒ ¼ö ÀÖ´ÂÁö¸¦ ¾Ë·ÁÁÖ´Â ´À³¦À̶ó ÁÁ¾Ò½À´Ï´Ù. ¼Ö·ç¼Ç ¶ÇÇÑ ±²ÀåÈ÷ ÀÚ¼¼ÇÏ°Ô ¼¼úµÇ¾î ÀÖ¾î (ÃʽÉÀÚ¶ó¸é Çѹø¿¡ ÀÌÇØÇϱ⠾î·Á¿ï ¼öµµ ÀÖÁö¸¸) ¸¹Àº ÀλçÀÌÆ®¸¦ ¾ò¾î°¥ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. ¸Ó½Å·¯´× ÀÌ·ÐÀ» °øºÎÇÒ ¶§, ¡®±×·¡¼ ÀÌ°É ¾î¶»°Ô ½á¸Ô´Â °ÅÁö? ¿Ö ÀÌ·± ¹æ¹ýÀÌ ÇÊ¿äÇÑ °ÅÁö?¡¯¶ó´Â Àǹ®ÀÌ µç °æÇèÀÌ ´Ùµé ÀÖÀ» ÅÙµ¥, ÀÌ Ã¥Àº ¸Ó½Å·¯´×À¸·Î Ç®·Á´Â ¹®Á¦°¡ ¸ÕÀú ÁÖ¾îÁö°í ±× ¹®Á¦¸¦ ¾î¶»°Ô Á¢±ÙÇß´ÂÁö µðÅ×ÀÏÇÑ ¹æ½ÄÀ» ¿³º¼ ¼ö Àֱ⿡ °øºÎÇÏ´Â µ¥ Å« µµ¿òÀÌ µÉ °ÍÀÔ´Ï´Ù.
¹é½ÂÀ± / ÄÚ¸£Ä« / 3³â Â÷ ¸Ó½Å·¯´× ¿£Áö´Ï¾î |
|
¸ñÂ÷ |
|
1Àå Kaggle
__1.1 ÄÄÆäƼ¼Ç
____1.1.1 ÄÄÆäƼ¼Ç ÆľÇ
____1.1.2 ÄÄÆäƼ¼Ç ¼±ÅÃ
____1.1.3 ÄÄÆäƼ¼Ç Á¾·á
__1.2 Ãʺ¸ ij±Û·¯¸¦ À§ÇÑ ÄÄÆäƼ¼Ç ½ÃÀÛ ÆÁ
____1.2.1 ÄÄÆäƼ¼ÇÀÌ ¾î·Á¿î ÀÌÀ¯
____1.2.2 ÄÄÆäƼ¼Ç ½ÃÀÛ
____1.2.3 ÄÄÆäƼ¼Ç Á¡¼ö¿¡ ´ëÇÑ »ý°¢
__1.3 ÄÚµå
____1.3.1 ³ëÆ®ºÏ
____1.3.2 Ŭ¶ó¿ìµå ³ëÆ®ºÏ
____1.3.3 Save Version
____1.3.4 °øÀ¯
__1.4 µ¥ÀÌÅͼÂ
____1.4.1 ij±Û µ¥ÀÌÅͼÂ
____1.4.2 µ¥ÀÌÅͼ »ý¼º
____1.4.3 µ¥ÀÌÅͼ Ȱ¿ë
____1.4.4 °øÀ¯
__1.5 µð½ºÄ¿¼Ç
____1.5.1 µð½ºÄ¿¼Ç Á¾·ù¿Í ¿ªÇÒ
____1.5.2 Thanks for sharing!
__1.6 More
____1.6.1 Progression System
____1.6.2 Learn
__1.7 ÀÌÁ¦ ij±ÛÀÇ ¼¼°è·Î
2Àå Instant Gratification
__2.1 µé¾î°¡±â Àü¿¡
____2.1.1 ij±Û ÇÁ·ÎÇÊ: ±è¿¬¹Î
____2.1.2 ÄÚµå
__2.2 Overview
____2.2.1 ´ëȸ ¸ñÀû
____2.2.2 Æò°¡ ÁöÇ¥
____2.2.3 µ¥ÀÌÅÍ ¼Ò°³
__2.3 ¼Ö·ç¼Ç ¼Ò°³
____2.3.1 Overview
____2.3.2 EDA
____2.3.3 ½ºÅÂÅ·
____2.3.4 ¼Ö·ç¼Ç »ó¼¼
____2.3.5 Á¦Ãâ Àü·«
__2.4 µð½ºÄ¿¼Ç
3Àå IEEE-CIS Fraud Detection
__3.1 µé¾î°¡±â Àü¿¡
____3.1.1 ij±Û ÇÁ·ÎÇÊ: ±èÇö¿ì
____3.1.2 ij±Û ÇÁ·ÎÇÊ: Á¤¼ºÈÆ
____3.1.3 ÄÚµå
__3.2 Overview
____3.2.1 ´ëȸ ¸ñÀû
____3.2.2 Æò°¡ ÁöÇ¥
____3.2.3 µ¥ÀÌÅÍ ¼Ò°³
__3.3 ¼Ö·ç¼Ç ¼Ò°³
____3.3.1 Overview
____3.3.2 EDA
____3.3.3 ÇÇó ¿£Áö´Ï¾î¸µ
____3.3.4 ¸ðµ¨¸µ
__3.4 ´Ù¸¥ ¼Ö·ç¼Ç ¼Ò°³
____3.4.1 Overview
____3.4.2 EDA
____3.4.3 ÇÇó ¿£Áö´Ï¾î¸µ
____3.4.4 ÇÇó ¼±ÅÃ
____3.4.5 ¸ðµ¨¸µ
__3.5 µð½ºÄ¿¼Ç
4Àå Quick, Draw! Doodle Recognition
__4.1 µé¾î°¡±â Àü¿¡
____4.1.1 ij±Û ÇÁ·ÎÇÊ: ¸í´ë¿ì
____4.1.2 ÄÚµå
__4.2 Overview
____4.2.1 ´ëȸ ¸ñÀû
____4.2.2 Æò°¡ ÁöÇ¥
__4.3 ¼Ö·ç¼Ç
____4.3.1 EDA
____4.3.2 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
____4.3.3 µ¥ÀÌÅÍ »ý¼º
____4.3.4 ¸ðµ¨¸µ
____4.3.5 ¾Ó»óºí
__4.4 ´Ù¸¥ ¼Ö·ç¼Ç ¼Ò°³
__4.5 µð½ºÄ¿¼Ç
5Àå Bengali.AI Handwritten Grapheme Classification
__5.1 µé¾î°¡±â Àü¿¡
____5.1.1 ij±Û ÇÁ·ÎÇÊ: ÀÌÀ¯ÇÑ
____5.1.2 ÄÚµå
__5.2 Overview
____5.2.1 ´ëȸ ¸ñÀû
____5.2.2 Æò°¡ ÁöÇ¥
____5.2.3 µ¥ÀÌÅÍ ¼Ò°³
__5.3 ¼Ö·ç¼Ç ¼Ò°³
____5.3.1 °ËÁõ Àü·« ¼³Á¤
____5.3.2 ÇнÀ Àü Àüó¸®
____5.3.3 µ¥ÀÌÅͼ ¸¸µé±â
____5.3.4 ÇнÀ
____5.3.5 µ¥ÀÌÅÍ Áõ°
____5.3.6 ¼öµµ ·¹ÀÌºí¸µ
____5.3.7 ¾Ó»óºí
__5.4 ´Ù¸¥ ¼Ö·ç¼Ç ¼Ò°³
____5.4.1 1µî ¼Ö·ç¼Ç
____5.4.2 2µî ¼Ö·ç¼Ç
__5.5 µð½ºÄ¿¼Ç
____5.5.1 Tips
____5.5.2 Èıâ
6Àå SIIM-ACR Pneumothorax Segmentation
__6.1 µé¾î°¡±â Àü¿¡
____6.1.1 ij±Û ÇÁ·ÎÇÊ: ±Ç¼øȯ
____6.1.2 ÄÚµå
__6.2 Overview
____6.2.1 ´ëȸ ¸ñÀû
____6.2.2 Æò°¡ ÁöÇ¥
____6.2.3 µ¥ÀÌÅÍ ¼Ò°³
__6.3 ¼Ö·ç¼Ç ¼Ò°³
____6.3.1 Object Detection, Instance/Semantic Segmentation
____6.3.2 U-Net
____6.3.3 ÇÏÀÌÆÛÄ÷³
____6.3.4 fast.ai ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©
____6.3.5 ¼Õ½Ç ÇÔ¼ö Á¤ÀÇ
____6.3.6 Cyclic Learning Rates
____6.3.7 µ¥ÀÌÅÍ Áõ°
____6.3.8 °æ·®ÈÀÇ Á߿伺
____6.3.9 Àüü Á¤¸®
__6.4 ´Ù¸¥ ¼Ö·ç¼Ç ¼Ò°³
____6.4.1 Model
____6.4.2 Fast Prototyping(Uptrain)
____6.4.3 Combo loss
____6.4.4 ¼¼ °³ÀÇ ÀÓ°ì°ª È°¿ë
__6.5 µð½ºÄ¿¼Ç
7Àå Jigsaw Unintended Bias in Toxicity Classification
__7.1 µé¾î°¡±â Àü¿¡
____7.1.1 ij±Û ÇÁ·ÎÇÊ: ±èÅÂÁø
____7.1.2 ÄÚµå
__7.2 Overview
____7.2.1 ´ëȸ ¸ñÀû
____7.2.2 Æò°¡ ÁöÇ¥
____7.2.3 µ¥ÀÌÅÍ ¼Ò°³
__7.3 EDA
__7.4 ¼Ö·ç¼Ç ¼Ò°³(ÅÙ¼Ç÷Î, TPU)
____7.4.1 Àüó¸®
____7.4.2 ¸ðµ¨
____7.4.3 ÅäÅ«È
____7.4.4 TPU
____7.4.5 TFRecord
____7.4.6 ÇнÀ with TPU
____7.4.7 ¼ºê¹Ì¼Ç ³ëÆ®ºÏ ¸¸µé±â
____7.4.8 °á°ú Á¦Ãâ
__7.5 ¼Ö·ç¼Ç ¼Ò°³(Ours)
__7.6 ¼Ö·ç¼Ç ¼Ò°³(2nd Prize)
__7.7 µð½ºÄ¿¼Ç
8Àå ij±Û ³ëÆ®ºÏ ÀÛ¼ºÀ» À§ÇÑ ÆÁ
__8.1 µé¾î°¡±â Àü¿¡
____8.1.1 ij±Û ÇÁ·ÎÇÊ: ¾È¼öºó
____8.1.2 ÄÚµå
____8.1.3 8Àå¿¡ ´ëÇÏ¿©
__8.2 °¢ ŸÀÔº° ³ëÆ®ºÏ°ú ÀÛ¼º ÆÁ
____8.2.1 EDA
____8.2.2 Àüó¸®
____8.2.3 ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ
____8.2.4 °íµæÁ¡ ³ëÆ®ºÏ
____8.2.5 Æ©Å丮¾ó
____8.2.6 My First Notebook
__8.3 ÁÁÀº ³ëÆ®ºÏÀ» À§ÇÑ °¡À̵å¶óÀÎ
____8.3.1 ½Ã°¢È
____8.3.2 Àç»ç¿ë¼º
____8.3.3 °¡µ¶¼º
____8.3.4 SEO
____8.3.5 È«º¸
____8.3.6 Ãâó
__8.4 ¸ÎÀ½¸»
ã¾Æº¸±â |
|
º»¹®Áß¿¡¼ |
|
[ÁöÀºÀÌ ¼¹®]
ij±Û ÄÄÆäƼ¼ÇÀº Àü ¼¼°è °÷°÷¿¡¼ ÀϾ´Â µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠¹®Á¦µéÀ» Á¦½ÃÇÕ´Ï´Ù. ¹®Á¦´Â ²Ï ¾î·Æ°í µµÀüÀûÀÎ °æ¿ì°¡ ¸¹¾Æ¼, »ç¶÷µé¿¡°Ô ÇØ°áÀÌ ÇÊ¿äÇÑ ÀÌÀ¯¿Í ¸ñÀû, ¹è°æÀ» ºÐ¸íÈ÷ Àü´ÞÇÏ°íÀÚ ³ë·ÂÇÕ´Ï´Ù. ±×¸®°í »ç¶÷µéÀº ³ôÀº ¼øÀ§¸¦ ´Þ¼ºÇϱâ À§ÇØ Àü ¼¼°è Âü°¡ÀÚµé°ú °æÀïÇØ¾ß ÇÕ´Ï´Ù. Àç¹ÌÀÖ°Ôµµ ¼øÀ§¿Í °æÀïÀ» ¸ñÀûÀ¸·Î ¸¸µé¾îÁø ÄÄÆäƼ¼ÇÀε¥µµ Âü°¡ÀÚµéÀº ¹®Á¦¸¦ ÇØ°áÇϱâ À§ÇÑ ¹æ¹ýÀ» ÇÔ²² °í¹ÎÇÏ°í Åä·ÐÇÕ´Ï´Ù. »ó±Ý°ú ¼øÀ§¸¸ÀÌ ¸ñÀûÀÌ ¾Æ´Ñ ¾î·Á¿î ¹®Á¦°¡ ´õ ÁÁÀº ¹æÇâÀ¸·Î ÇØ°áµÇ¾úÀ¸¸é ÇÏ´Â »ç¶÷µé, ½º½º·Î ´õ¿í ¼ºÀåÇÏ°í ½ÍÀº »ç¶÷µéÀÌ ¸ð¿© Áö±ÝÀÇ Ä³±Û ¹®È°¡ ¸¸µé¾îÁú ¼ö ÀÖ¾ú½À´Ï´Ù. ij±ÛÀº Áö±Ýµµ ²÷ÀÓ¾øÀÌ »ç¶÷µé¿¡°Ô ¹®Á¦¸¦ Á¦½ÃÇÕ´Ï´Ù. ´Ù¾çÇÑ ¹®Á¦¿Í »ç·Ê, ÇÔ²² ¼ºÀåÇÏ·Á´Â ¹®È´Â ½º½º·Î ¹«¾ùÀ» ÇÒ ¼ö ÀÖ°í, ¹«¾ùÀ» ÇÏ°í ½ÍÀºÁö ÈùÆ®¸¦ ¾ò°í °øºÎÇØ ³ª°¥ ¼ö ÀÖµµ·Ï µ¿±â¸¦ ºÎ¿©ÇÕ´Ï´Ù.
ÀÌ Ã¥¿¡¼´Â ij±ÛÀÌ Ãß±¸Çϴ öÇаú ´õºÒ¾î ij±Û Ç÷§ÆûÀÌ Á¦°øÇÏ´Â ´Ù¾çÇÑ ±â´ÉÀ» È°¿ëÇÏ´Â ¹æ¹ý, ±×¸®°í ÄÄÆäƼ¼Ç¿¡ Âü°¡ÇÑ °æÇèÀÌ ÀÖ´Â ±¹³» ij±Û·¯µéÀÌ ÀÚ½ÅÀÌ Âü°¡ÇÑ ´ëȸ¿¡¼ ¾òÀº °æÇè°ú ÆÁÀ» ¼Ò°³ÇÕ´Ï´Ù. ÀÌ Ã¥À» ÅëÇØ Ä³±Û¿¡ ´ëÇØ °¡Áö°í ÀÖ´ø ¾î·Æ°í ³¸¼± À̹ÌÁö¸¦ ¶³Ãij¾ ¼ö Àֱ⸦ Èñ¸ÁÇÕ´Ï´Ù. ±Ã±ØÀûÀ¸·Î´Â Áö±Ý°ú °°ÀÌ ºü¸£°Ô º¯ÈÇÏ´Â ½Ã´ë¿¡ ½º½º·Î ±æÀ» ã¾Æ³ª°¡´Â ¿©Á¤¿¡¼ ij±ÛÀÌ Å« ÈûÀÌ µÉ ¼ö ÀÖµµ·Ï, ÀÌ Ã¥ÀÌ ±æÀâÀÌ ¿ªÇÒÀ» ÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù¸é ´õÇÒ ³ªÀ§ ¾øÀÌ ÁÁ°Ú½À´Ï´Ù.
- ÁöÀºÀÌ ¼¹® Áß¿¡¼ |
|
|
|
ÀúÀÚ
|
|
±èÅÂÁø
|
|
|
±èÇö¿ì
|
|
|
|
|
|
|
|
Ãâ°í¾È³» |
|
|
Ãâ°í¶õ ÀÎÅÍÆÄÅ© ¹°·ùâ°í¿¡¼ µµ¼°¡ Æ÷ÀåµÇ¾î ³ª°¡´Â ½ÃÁ¡À» ¸»Çϸç, ½ÇÁ¦ °í°´´Ô²²¼ ¼ö·ÉÇϽô ½Ã°£Àº »óÇ°Áغñ¿Ï·áÇØ Ãâ°íÇÑ ³¯Â¥ + Åùè»ç ¹è¼ÛÀÏÀÔ´Ï´Ù. |
|
ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼´Â ¸ðµç »óÇ°ÀÇ Àç°í°¡ ÃæÁ·ÇÒ ½Ã¿¡ ÀÏ°ý Ãâ°í¸¦ ÇÕ´Ï´Ù. |
|
ÀϺΠÀç°í¿¡ ´ëÇÑ Ãâ°í°¡ ÇÊ¿äÇÒ ½Ã¿¡´Â ´ã´çÀÚ¿¡°Ô Á÷Á¢ ¿¬¶ôÇϽðųª, °í°´¼¾ÅÍ(°í°´¼¾ÅÍ(1577-2555)·Î ¿¬¶ôÁֽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
|
¹è¼Ûºñ ¾È³» |
|
|
ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼ ´ë·®±¸¸Å´Â ¹è¼Û·á°¡ ¹«·áÀÔ´Ï´Ù. |
|
´Ü, 1°³ÀÇ »óÇ°À» ´Ù¼öÀÇ ¹è¼ÛÁö·Î ÀÏ°ý ¹ß¼Û½Ã¿¡´Â 1°³ÀÇ ¹è¼ÛÁö´ç 2,000¿øÀÇ ¹è¼Ûºñ°¡ ºÎ°úµË´Ï´Ù. |
¾Ë¾ÆµÎ¼¼¿ä! |
|
|
°í°´´Ô²²¼ ÁÖ¹®ÇϽŠµµ¼¶óµµ µµ¸Å»ó ¹× ÃâÆÇ»ç »çÁ¤¿¡ µû¶ó Ç°Àý/ÀýÆÇ µîÀÇ »çÀ¯·Î Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. |
|
Åùè»ç ¹è¼ÛÀÏÀÎ ¼¿ï ¹× ¼öµµ±ÇÀº 1~2ÀÏ, Áö¹æÀº 2~3ÀÏ, µµ¼, »ê°£, ±ººÎ´ë´Â 3ÀÏ ÀÌ»óÀÇ ½Ã°£ÀÌ ¼Ò¿äµË´Ï´Ù.
(´Ü, Åä/ÀÏ¿äÀÏ Á¦¿Ü) |
|
|
|
|
ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼´Â °í°´´ÔÀÇ ´Ü¼ø º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯°ú ¹ÝÇ°¿¡ µå´Â ºñ¿ëÀº °í°´´ÔÀÌ ÁöºÒÄÉ µË´Ï´Ù.
´Ü, »óÇ°À̳ª ¼ºñ½º ÀÚüÀÇ ÇÏÀÚ·Î ÀÎÇÑ ±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°Àº ¹«·á·Î ¹ÝÇ° µË´Ï´Ù.
±³È¯/¹ÝÇ°/º¸ÁõÁ¶°Ç ¹× Ç°Áúº¸Áõ ±âÁØÀº ¼ÒºñÀڱ⺻¹ý¿¡ µû¸¥ ¼ÒºñÀÚ ºÐÀï ÇØ°á ±âÁØ¿¡ µû¶ó ÇÇÇظ¦ º¸»ó ¹ÞÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Á¤È®ÇÑ È¯ºÒ ¹æ¹ý ¹× ȯºÒÀÌ Áö¿¬µÉ °æ¿ì 1:1¹®ÀÇ °Ô½ÃÆÇ ¶Ç´Â °í°´¼¾ÅÍ(1577-2555)·Î ¿¬¶ô Áֽñ⠹ٶø´Ï´Ù.
¼ÒºñÀÚ ÇÇÇغ¸»óÀÇ ºÐÀïó¸® µî¿¡ °üÇÑ »çÇ×Àº ¼ÒºñÀÚºÐÀïÇØ°á±âÁØ(°øÁ¤°Å·¡À§¿øȸ °í½Ã)¿¡ µû¶ó ºñÇØ º¸»ó ¹ÞÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
|
±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ °¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
|
|
»óÇ°À» °ø±Þ ¹ÞÀ¸½Å ³¯·ÎºÎÅÍ 7ÀÏÀ̳» °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
|
°ø±Þ¹ÞÀ¸½Å »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀÌ Ç¥½Ã, ±¤°í ³»¿ë°ú ´Ù¸£°Å³ª ´Ù¸£°Ô ÀÌÇàµÈ °æ¿ì¿¡´Â °ø±Þ¹ÞÀº ³¯·ÎºÎÅÍ 3°³¿ùÀ̳», ±×»ç½ÇÀ» ¾Ë°Ô µÈ ³¯ ¶Ç´Â ¾Ë ¼ö ÀÖ¾ú´ø ³¯·ÎºÎÅÍ 30ÀÏÀ̳» °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
|
»óÇ°¿¡ ¾Æ¹«·± ÇÏÀÚ°¡ ¾ø´Â °æ¿ì ¼ÒºñÀÚÀÇ °í°´º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯Àº »óÇ°ÀÇ Æ÷Àå»óÅ µîÀÌ ÀüÇô ¼Õ»óµÇÁö ¾ÊÀº °æ¿ì¿¡ ÇÑÇÏ¿© °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.
|
|
|
|
±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
|
|
|
°í°´´ÔÀÇ Ã¥ÀÓ ÀÖ´Â »çÀ¯·Î »óÇ° µîÀÌ ¸ê½Ç ¶Ç´Â ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì´Â ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. (´Ü, »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀ» È®ÀÎÇϱâ À§ÇÏ¿© Æ÷Àå µîÀ» ÈѼÕÇÑ °æ¿ì´Â Á¦¿Ü) |
|
½Ã°£ÀÌ Áö³²¿¡ µû¶ó ÀçÆǸŰ¡ °ï¶õÇÒ Á¤µµ·Î ¹°Ç°ÀÇ °¡Ä¡°¡ ¶³¾îÁø °æ¿ì´Â ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
|
Æ÷Àå °³ºÀµÇ¾î »óÇ° °¡Ä¡°¡ ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì´Â ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
|
|
´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ¹ÝÇ° ȯºÒ |
|
|
|
´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ´Ù¸¥ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°À» µ¿½Ã¿¡ ÁøÇàÇÒ ¼ö ¾ø½À´Ï´Ù. |
|
1°³ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°ÀÌ ¿Ï·áµÈ ÈÄ ´Ù¸¥ Áö¿ª ¹ÝÇ°À» ÁøÇàÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¹Ç·Î, ÀÌÁ¡ ¾çÇØÇØ Áֽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
|
|
|
|
|
|