intermediate - tf2
ROS 2 tf2(좌표 변환 라이브러리)의 역할, 프레임 트리·발행/조회 의미, 위치·속도 변환, 리스너/브로드캐스터 튜토리얼 정리
작성일: 2026년 3월 10일
Scaler
데이터 스케일링 방법 정리. Label Encoder, Min-Max Scaler, Standard Scaler, Robust Scaler의 수식과 특징, 사용 시나리오 설명.
Model Selection
머신러닝 모델 선택 가이드 정리. 문제 유형, 데이터 크기, 특성 수, 해석 가능성, 성능 요구사항에 따른 모델 선택 방법을 의사결정 트리와 함께 설명.
모델 평가
이진분류와 다중분류 모델 평가 지표 정리. Accuracy, Precision, Recall, F1 Score, ROC AUC의 공식과 의미, Threshold 개념, 다중분류 평가 방법 설명.
Activation Function 1
은닉층에서 사용하는 주요 활성화 함수들(Sigmoid, Tanh, ReLU, Leaky ReLU 등)의 특징과 장단점을 이해하고, 시그모이드 함수의 기울기 소멸 문제(Vanishing Gradient Problem)의 원인과 해결 방법을 학습한다
blood fat
TensorFlow/Keras를 사용하여 몸무게와 나이 데이터로 혈중지방을 예측하는 선형 회귀 모델 구현. Sequential API를 활용한 간단한 신경망 모델 훈련 및 3D 시각화
신호 필터처리
Moving 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.
encoder 로 속도구하기
엔코더 Position 데이터로부터 속도 계산. 미분을 통한 각속도 계산과 Low-pass filter를 적용한 노이즈 제거 방법 설명.
Machine Learning
머신러닝 프로젝트의 전체 워크플로우를 Titanic 데이터셋 예시로 설명. 데이터 처리, 시각화, 전처리, 데이터셋 분리, 모델 학습과 평가까지 단계별 정리.
iris with decision tree
붓꽃 데이터셋을 활용한 Decision Tree 분류 모델 구현 및 결정 경계 시각화. 데이터 탐색, 모델 학습, 과적합 분석, 오분류 시각화를 포함한 머신러닝 파이프라인 실습