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(필수과제 1) bike 데이터를 가지고 3주차에 학습한 보간법을 진행해 주세요. 실제 bike 데이터를 가지고 보간법 후에 시각화를 통해서 어떤 식으로 변화하는지를 체크해 주세요. 수업시간 배운 것 외에 2-3가지 정도만 추가로 진행해 보시면 좋을 것 같습니다. 필수 과제 업로드 파일 해결해야될 의문점 1) 보간법을 총 세 가지를 적용시켜봄, nearest 메소드, zero 메소드 그리고 barycentric 메소드를 적용시켜보았는데, 첫 번째 메소드 두 개는 무난하게 보간이 적용이 되는 것처럼 보이는데, 마지막 barycentric 메소드의 경우에는 조금 이상한 그래프가 도출되는 것이 보였음 #결과... 가 왜 이렇게 나오는지는 모르겠음 #첫번째로 추정되는 이상한 그래프의 이유 #데이터의 특성: 데이..

1. 결측치와 누락값, 그리고 이상치 :결측치와 누락값이 공통적으로 이야기하는 것은 값이 없다는 것 (NA, NaN 데이터에 보이는 것) :누락값은 휴먼 에러로 인한 누락값, 따라서 어떤 이유로 누락이 되었는지 확인이 힐요 :결측지는 실제 Na값이지만 정말 Na 값인지 확인이 필요, 따라서 결측치가 순수하게 결측치의 의미인가 아니면 na값 자체가 값일 수 있는 것 :결측치 처리하는 방법 ① 가장 간단한 것은 버리고 날리는 것 -> 결측치를 날리는 기준은? 결측치가 전체 비중의 1%가 안 되면 쉽게 날리나, 절대값에 따라 달라질 수 있다. ② 결측치가 상당한 비중을 차지하는 경우? -> 이걸 다 날리게 된다면 머신에게 학습할 데이터 양이 줄어드는 것이므로 성능에 영향을 미칠 수 있게 되는 것이므로 결측치를..

1. query() : 행 데이터를 추출할 때 사용 : df 데이터를 추출할 때, id 혹은 nclass 수치형 데이터가 아니라 연속적인 범주형 데이터를 추출할 때 활용한다. : 연속형 변수는 기초 통계 등의 분산, 평균 등의 계산이 가능하며, 데이터 추출 시 이상, 이하, 초과, 미만, 특정 값으로 추출이 가능한 것을 이야기 : df.query('nclass==2') 와 같은 내가 원하는 필터 조건을 문자열로 구성하여 넣기만 하면 된다. :논리 연산자를 가지고 데이터 추출도 가능하다 -> df.query("english>95 and math>50") 입력 시 영어 성적이 95점 이상이고 수학 성적이 50점 이상인 값만 추출하게 된다. import pandas as pd df = pd.read_csv("..

Digital entities in the health-related knowledge landscapes라는 제목으로 Srećko Gajović 교수가 초빙된 콜로키움에 좋은 기회로 참석하게 되었다. 딱히 학부연구생 단톡방에 공지로 올라온 것도 아니었지만 우연히 학교 홈페이지를 뒤적거리다가 발견한 콜로키움 사실 콜로키움이 일방향 강연도 아니고 질문과 소통으로 이루어진 형식이라 내가 가도 되나 싶기도 했고 공지도 안 올라온 연구소 행사였고 내 진로? 나 관심사랑도 조금 거리가 있어서 가는 건 백 번 고민했지만 그냥 연구 주제도 잘 모르겠고 아무것도 확실한 게 없는 나에게 경험 양치기도 나쁘지 않은 작전이다라는 마음가짐으로 참석했음 딱 가니까 부산에서 만나뵌 교수님들도 계셨고 이기성 교수님이랑 차준우 교수..

진행기간: 2023.7.6. (목) ~ 2023.9.5. (화) 프로그램명: 파이썬 코딩 기초 (19:00-21:00, 영등포 YDP 미래평생학습관, 수강자 13명) 주제: 비전공자를 위한 파이썬 코딩의 기본적인 요소 설명 - 이썬 기초 문법을 이해한다. - 반복문을 활용하여 산술연산 문제를 풀어본다. - 조건문과 입출력문 등의 간단한 문법을 예제를 통해 익힌다. - 여러 자료형과 함수를 활용할 수 있도록 학습한다. - 파이썬이 실제로 활용되는 용도를 알아본다. 총 8회 영등포에서 진행되는 수업 강의 보조 인력으로 활동하였고, 기본적인 파이썬 문법들에 대해 배우는 수업에서 강의가 원활하게 진행되도록 수업 자료를 전달하고, 강의 교수님이 질의를 받지 못할 때 기본적인 질의들을 응답하여 답변하였다.

수료증을 수령하면서 공식적으로 23년도 1학기 인공지능 인문학 학부 연구생 활동이 끝이 났다. 아쉬운게 너무나도 많은 활동이었다. 내가 너무 안일했다는 느낌이었다. 다들 너무 뛰어난 완성도로 연구를 완료한 것에 비해 미리미리 하지 못 해서 시간에 쫓긴 우리의 연구가 조금 후회되었다. 그리고 내 코딩 실력에 대해서도 다시 한 번 생각해보게 되는 계기가 되었다. 아 나름 열심히 하고 있지만 아직 많이 성장이 더디구나 더 열심히 빠르게 남들을 따라잡으며 뒤처지지 않고 앞으로 나아가야겠구나, 라는 생각을 하게 되었다. 2학기 연구 활동은 얼른 미리 주제부터 정해서 학기 중에 데이터 적인 기본적 전처리를 마치고, 방학에 가서 모델을 만들든, 실용성 있는 연구 성과를 내는 것에 집중하는 게 맞다고 본다. 학기 중에..