2026년 1월 2일Deep LearningMulti Layer Perceptron다층 퍼셉트론(MLP)의 구조와 역전파 알고리즘을 이해하고, XOR 문제를 해결하는 다층 신경망을 구현합니다. 활성화 함수의 역할, 연쇄 법칙을 통한 역전파 원리, 그리고 경사 하강법을 통한 가중치 업데이트 과정을 학습합니다.
2025년 12월 29일Machine Learningiris with knn붓꽃 데이터셋을 활용한 KNN(K-Nearest Neighbors) 분류 모델 구현 및 성능 평가. 데이터 분할, 모델 학습, 정확도 측정, 혼동 행렬 및 분류 리포트를 통한 성능 분석을 수행하고, KNN 알고리즘의 특성과 한계를 학습합니다.
2025년 12월 26일Machine Learninglogistic regression와인 데이터셋으로 Logistic Regression과 Decision Tree 모델 학습. ROC AUC 곡선을 이용한 모델 성능 비교.
2025년 12월 26일Machine LearningPIMA 인디언 당뇨병 예측PIMA 인디언 당뇨병 데이터셋으로 Logistic Regression 모델 학습. 데이터 전처리, 상관관계 분석, 계수값 시각화를 통한 특성 중요도 분석.
2025년 12월 26일AIScaler데이터 스케일링 방법 정리. Label Encoder, Min-Max Scaler, Standard Scaler, Robust Scaler의 수식과 특징, 사용 시나리오 설명.
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.