기타
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[여행] 보조배터리 비행기 반입 제한, Wh 계산(mAh, V)기타 2023. 5. 31. 23:14
비행기에 보조배터리를 반입하기 위해서 제한 사항을 살펴보면 아래와 같다. 기내수하물 1인당 2개 160Wh 이하(2개를 들고있다면 2개의 합이 160Wh 이하여야함) ※ 100Wh 이하일시 항공사 별도 승인 불필요 ※ 100Wh ~ 160Wh일 경우 항공사 승인 필요 위탁수하물 불가 그러나 보조배터리를 살펴보면 적혀있는 것이라고는 정격용량이라면서 V(vdc, Volts of direct current)와 mAh만이 적혀있다. Wh는 아래와 같은 식으로 구할 수 있다. Wh = V * mAh / 1000 얼마전 컨퍼런스에서 선물받은 나의 보조배터리는 3.7 V에 5000 mAh 이므로, 18.5 Wh 라고 할 수 있다.
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머신러닝 수업 참고자료 리스트기타 2022. 11. 8. 15:26
----------이론---------- OLS, Ridge, LASSO, Quantile, Logistic Regression들의 특징 및 차이점이 뭘까요? Uncertainty Quantification(불확실성의 정량화) Kernel Method(Feature Mapping, Kernel, Kernel Trick) 머신러닝에서의 이상 탐지 종류(Anormaly Detection) Explainable AI & Interpretable ML 최적화 함수 종류 및 개념(Optimization Function) 머신러닝/딥러닝 하이퍼파라미터 최적화(ML/DL Hyperparameter Optimization) -작성중- ----------실습----------- Pytorch Lightning 사용가이드..
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인공지능 기초 이론시험 요점기타 2022. 10. 20. 17:38
이론부문 상 : PCA 잘못한거, 분류문제, ? 1. Model learning learning rate가 크면 수렴하는데 빠르다. 비선형 데이터에서 선형 분류를 사용하기 위해서 데이터의 차원을 증가시키는 방법은? => 커널 최적화에 반드시 필요한 3가지 objective function, decision variable or unknown, constraints 모델이 과하게 학습되어 train 성능은 높지만, test 성능이 낮은 경우는? => 과적합(over fitting) 2. regression 2.1 logistic regression 지도학습?, 이진분류 0,1을 선형으로 구분하는 선형분류 멀티분류문제는 어떻게 하는가? => 여러개의 선(여러 모델을 만들어서)을 통해서 해결 가능하다. 시그모..
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데이터마이닝 수업 정리기타 2022. 9. 29. 12:55
1. 데이터마이닝이란 p9 p? 지도학습 비지도학습 p21, 30 train/validation/test & overfitting p ?? skew, median, mean, mode mean : 평균 median : 중위값 mode : 최빈값 skewness : 비대칭도, 왜도 평균 중위 최빈값으로 좌우 왜도를 구분할 수 있나 p 85 중심극한정리(Confidence interval) 동일한 확률분포를 가진 독립 확률 변수 n개의 평균의 분포는 n이 적당히 크다면 정규분포에 가까워진다는 정리 6.confidence interval p85 p109 정규분포(z-score) & t분포(t-score) 샘플의 크기가 30보다 큰지? 모집단의 표준편차를 아는지? P 161 데이터의 종류 https://cssh..
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[파이썬/자료형]딕셔너리(Dictionary)기타 2022. 9. 7. 11:43
1. 딕셔너리란 키(key)와 값(value)로 이루어진 자료형 키에 해당하는 값을 넣어 만들 수 있다 2. 선언 2.1 빈 딕셔너리 선언 dic = {} 2.2 key와 value를 넣어서 선언 dic = { 'a':0, 'b':1, 'c':2 } 2.3 다양한 타입의 value를 넣어서 선언하기 dic = { 'int_v' : 1, 'str_v' : 'hello', 'lst_v' : [], 'lst_v2' : [1,2,3], 'tup_v' : (1,2,3) } 3. Key/value 호출 key/value 호출 예시를 위해서 2.3항목의 딕셔너리를 사용한다고 가정함 3.1 전체 key 목록 불러오기 기본적인 반환타임은 dict_keys 형태이다 리스트형을 원하면 list()를 통해 형변환을 해야한다 ..
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수업 요점정리 2주차(1)기타 2022. 9. 6. 12:34
1. 함수 1.1 Lambda 함수 이름이 없는 1줄짜리 함수 간단한 한줄짜리가 필요시 프로그램의 가독성을 향상하기 위해서 함수를 인수로 넘겨줘야할 때 1.2 재귀적(recursive) 함수 호출 함수 내부에서 자기 자신을 계속 호출하는 방법 1.3 Pass 구문 아무일도 수행하지않고 pass 함 # while 예시 while True: pass # 함수 예시 def smaple(): pass 1.4 전역변수/지역변수 1.4.1 전역변수 일반적으로 파이썬 메인 코드문에서 선언하는 변수들은 전역변수이다 1.4.2 지역변수 함수(def) 내부에서 선언되는 변수는 지역변수이다 함수 내부에서 사용되는 함수는 함수가 종료시 사라진다 (Mutable 객체는 참조하는 주소값을 받아오기 때문에 원본 객체에 영향을 주고..
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제조업에서의 AI 혁신, 등대공장(Lighthouse Factory)이란?기타 2022. 8. 6. 17:36
1. 등대공장(Lighthouse Factory) 스마트팩토리 분야에서 요즘 핫한 키워드가 있다. 바로 등대공장. 직역을 하면 뭔가 딱히 연상되는 이미지가 없는 단어이다. 등대를 만드는 공장인가? 그러나 이는 WEF(World Economic Forum, 세계경제포럼)의 Global Lighthouse Network에 가입된 제조업들을 의미한다. WEF의 말을 빌리자면, 대다수의 제조업들은 4차 산업혁명 기술의 적용에 뒤쳐져 있다. 약 70%의 제조기업이 시범적용 단계에서 나아가지 못하는 반면, 소수의 선도 제조기업들만이 4차 산업혁명을 적용하여 새로운 가치와 고객경험을 생성한다. 그렇기에 Shaping the Future of Advanced Manufacturing and Value Chains 프로..
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분석과제를 하면서 겪었던 포인트들기타 2022. 7. 8. 22:11
저는 지금 대학/대학원에서 배워왔던 지식들을 기업에서 녹여가는 중이라고 생각합니다. 새로운 지식을 쌓아가는 것도 보람차겠지만, 저의 지식들을 기업의 상황에 맞게 녹여내는 것도 중요하다고 생각합니다. 오늘은 분석과제를 하면서 겪었던 포인트들에 대해서 간략히 말해보려합니다. 1. 과제에서 도메인 이해 및 데이터 분석이 80%를 차지한다. 석사시절에는 공공데이터 및 경진대회 등을 위해 가공된 데이터를 주로 사용해왔습니다. 이러한 환경에서 데이터가 발생한 도메인의 이해와 데이터 자체의 이해에 대해서는 별로 고려하지 않았던 것 같습니다. 기업에서 처음 과제를 맡았을 때, 이런저런 분석을 하여 관련자(현업 등)에게 발표 할 기회를 가지게 되었습니다. 발표를 함에 있어서 가장 놀라웠던 점은, 그분들이 제가 분석한 내..