Facts

• 프로그래머스 level2 문제를 풀었다.
• 부스트캠프 자소서에 작성할 내용을 정리하였다.
• 인공지능 과목 시험 공부를 했다.

Feelings

• 시험 공부는 역시나 힘들다..
• 부스트캠프에 합격하고 싶다.

Findings

• AI, ML, DL의 정확한 의미
  • AI(Artificial Intelligence): 인간의 지능이 갖고있는 기능(sense, reason, act, and adapt)을 갖춘 컴퓨터 시스템이다.
  • ML(Machine Learning): 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 분야로 인공지능의 하위 집합으로 간주된다. 알고리즘을 통해 데이터 내의 패턴을 식별하고 예측할 수 있는 모델을 만든다. 더 많은 데이터에 노출될수록 성능이 향상되어 결과도 더 정확해진다.
  • DL(Deep Learning): 머신 러닝의 특정한 한 분야로서 여러 층을 가진 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 사용하여 머신러닝 학습을 수행하는 것으로 심층학습이라고도 부른다. 연속된 층layer에서 점진적으로 의미 있는 표현을 배우는 데 강점이 있으며, 데이터로부터 표현을 학습하는 새로운 방식이다. 딥러닝의 딥deep이란 단어는 연속된 층으로 표현을 학습한다는 개념을 나타낸다.
• Decision Tree Algorithm
  • DT에서 internal node는 attribute의 테스트를 나타내고 각 branch는 attribute value를 나타내고 leaf node는 classification을 나타낸다.
  • Impurity(불순도): 해당 범주 안에 서로 다른 데이터가 얼마나 섞여있는지를 뜻한다.
  • Entropy: 불순도를 수치적으로 나타낸 척도이다. 엔트로피가 1이면 한 범주안에 서로 다른 데이터가 정확히 반반 있다는 것으로 불순도가 최대이다. 엔트로피가 0이면 한 범주안에 하나의 데이터만 있다는 것으로 불순도가 최소이다.
  • Information gain(정보 획득): DT에서 분기 이전의 엔트로피에서 분기 이후의 엔트로피를 뺀 수치이다.
  • DT Algorithm은 information gain이 가장 많은 방향으로 학습이 진행된다.

Future Action Plans

• 부스트캠프 자소서 미리 제출하기(6/16까지 작성)
• 매일 오전에 프로그래머스 level2 한 문제씩 풀기
• 네트워킹 프로젝트 개발 시작하기

Feedback

• 일정, 시간 관리를 잘 하자.
• til 꾸준히 작성하자.