2025년 12월 26일AIModel Selection머신러닝 모델 선택 가이드 정리. 문제 유형, 데이터 크기, 특성 수, 해석 가능성, 성능 요구사항에 따른 모델 선택 방법을 의사결정 트리와 함께 설명.
2025년 12월 26일AI모델 평가이진분류와 다중분류 모델 평가 지표 정리. Accuracy, Precision, Recall, F1 Score, ROC AUC의 공식과 의미, Threshold 개념, 다중분류 평가 방법 설명.
2025년 12월 26일Filter신호 필터처리Moving Average와 Low-Pass Filter를 사용하여 노이즈가 포함된 신호를 필터링하는 프로젝트. 사인파, 구형파, 충격파 등 다양한 신호에 필터를 적용하고 비교 분석하여 각 필터의 특성과 성능을 평가한다. 두 필터의 수식, 원리, 장단점을 설명하고 실시간 신호 처리에서의 활용 방법을 다룬다.
2025년 12월 26일Filterencoder 로 속도구하기엔코더 Position 데이터로부터 속도 계산. 미분을 통한 각속도 계산과 Low-pass filter를 적용한 노이즈 제거 방법 설명.
2025년 12월 26일Machine LearningMachine Learning머신러닝 프로젝트의 전체 워크플로우를 Titanic 데이터셋 예시로 설명. 데이터 처리, 시각화, 전처리, 데이터셋 분리, 모델 학습과 평가까지 단계별 정리.
2025년 12월 26일Machine Learningiris with decision tree붓꽃 데이터셋을 활용한 Decision Tree 분류 모델 구현 및 결정 경계 시각화. 데이터 탐색, 모델 학습, 과적합 분석, 오분류 시각화를 포함한 머신러닝 파이프라인 실습
2025년 12월 26일Machine Learningtitanic 생존자 예측타이타닉 데이터셋을 활용한 생존자 예측 머신러닝 프로젝트. 데이터 탐색적 분석(EDA)을 통해 성별, 객실 등급, 나이 등이 생존에 미치는 영향을 분석하고, 의사결정나무 분류기를 사용하여 생존 여부를 예측해보기. 이름에서 호칭을 추출하는 특성 공학 기법과 결측값 처리 방법을 배워보기
2025년 12월 26일Machine Learning와인 분류기레드와인과 화이트와인을 구별하고, 와인의 품질을 예측하는 머신러닝 프로젝트. MinMaxScaler와 StandardScaler가 결정나무 모델에 영향을 미치는지를 알아보기