Ecosyste.ms: Awesome
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https://github.com/clementkim/machine-learning-study
https://github.com/clementkim/machine-learning-study
Last synced: 25 days ago
JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/clementkim/machine-learning-study
- Owner: ClementKim
- Created: 2024-07-15T00:25:21.000Z (6 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-09-13T12:20:45.000Z (4 months ago)
- Last Synced: 2024-09-14T22:25:28.297Z (4 months ago)
- Language: Python
- Size: 111 KB
- Stars: 0
- Watchers: 2
- Forks: 1
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
## 아주대학교 소프트웨어학과 대신러닝 스터디 기초반
Member: 김준성, 구세은, 한태호
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### 대신러닝이란?
대신러닝은 머신러닝/딥러닝에 관심있는 아주대학교 학생이 방학 기간에 모여 자율적으로 운영하는 스터디입니다.
방학 기간에 모여 공부한 내용은 개강 후, 아주대학교 소프트웨어학과, 아주대학교 SW중대학사업단, 아주대학교 인공지능융합혁신사업단, Ajou Dream 인공지능 혁신인재 양성사업단이 주최하는 교내 학회인 AI NIGHT 주관 및 각 섹션 발표자로 발표하는 활동을 수행합니다.
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### 대신러닝 기초반 운영
2024년 여름 방학 기간 중 대신러닝 기초반은 2024년 7월 5일부터 8월 30일까지 주 3회(월/수/금) 10시부터 14시까지 공식적으로 모임을 가져 홍콩과기대 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'과 오렐리앙 제롱의 'Hands on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow'를 시청하고 읽으며 다음 사항을 공부하였습니다.
1. 머신러닝의 기본 개념
2. 분류
3. 모델 훈련
4. 서포트 벡터 머신 (SVM)
5. 결정 트리 (Decision Tree)
6. 앙상블 (Ensemble)
7. 랜덤 포레스트 (Random Forest)
8. 차원 축소 (Dimensionality Reduction)
9. 비지도 학습 (K-means와 DBSCAN 중심)
2024년 여름 방학 기간 중 운영된 대신러닝 기초반은 제3회 AI NIGHT를 주관하였으며, 공부한 내용 중 차원 축소와 클러스터링을 주제로 발표하였습니다.
https://www.ajou.ac.kr/sw/board/notice.do?mode=view&articleNo=325913
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### about our project files
저희가 작성한 파일들은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝' 강의 영상 중 실습 동영상과 DeepLearningZeroToAll git repository, 오렐리앙 제롱의 'Hands on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow' 내 코드, handson-ml3 git repository를 참고하여 작성하였습니다.
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### Required packages
저희가 작성한 파일들은 다음 패키지를 요구합니다.
- pandas
- scikit-learn
- matplotlib
- numpy
- scipy
- pillow
- urllib3
- TensorFlow
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### About directories
디렉토리는 다음과 같이 구성되어 있습니다.
```bash
├── README.md
├── deep-learning-zero-to-all
│ ├── data-01-test-score.csv
│ ├── data-02-stock_daily.csv
│ ├── data-03-diabetes.csv
│ ├── data-04-zoo.csv
│ ├── lab1
│ │ ├── lab01-1.py
│ │ ├── lab01-2.py
│ │ └── lab01-3.py
│ ├── lab2
│ │ └── lab02.py
│ ├── lab3
│ │ ├── lab03-1.py
│ │ ├── lab03-2.py
│ │ └── lab03-3.py
│ ├── lab4
│ │ ├── lab04-1.py
│ │ └── lab04-2.py
│ ├── lab5
│ │ ├── lab05-1.py
│ │ └── lab05-2.py
│ ├── lab6
│ │ ├── lab06-1.py
│ │ └── lab06-2.py
│ ├── lab7
│ │ ├── lab07-1.py
│ │ ├── lab07-2.py
│ │ ├── lab07-3.py
│ │ └── lab07-4.py
│ ├── lab9
│ │ ├── lab09-1.py
│ │ ├── lab09-2.py
│ │ ├── lab09-3.py
│ │ └── lab09-4.py
│ ├── lab10
│ │ ├── lab10-1.py
│ │ ├── lab10-2.py
│ │ ├── lab10-3.py
│ │ ├── lab10-4.py
│ │ └── lab10-5.py
│ ├── lab11
│ │ ├── lab11-1.py
│ │ └── lab11-2.py
│ └── lab12
│ ├── lab12-1.py
│ ├── lab12-2.py
│ ├── lab12-3.py
│ ├── lab12-4.py
│ └── lab12-5.py
└── hands-on-machine-learning
├── lab1
│ └── lab1-4-3.py
├── lab3
│ ├── lab3-1.py
│ ├── lab3-2.py
│ ├── lab3-3.py
│ ├── lab3-4.py
│ ├── lab3-5.py
│ ├── lab3-6.py
│ └── lab3-7.py
├── lab4
│ ├── lab4-1.py
│ ├── lab4-2.py
│ ├── lab4-3.py
│ ├── lab4-4.py
│ ├── lab4-5.py
│ └── lab4-6.py
├── lab5
│ ├── lab5-1.py
│ ├── lab5-2.py
│ ├── lab5-3.py
│ ├── lab5-4.py
│ └── lab5-Extra.py
├── lab6
│ ├── lab6-1.py
│ ├── lab6-2.py
│ ├── lab6-3.py
│ └── lab6-4.py
├── lab7
│ ├── lab7-1.py
│ ├── lab7-2.py
│ ├── lab7-3.py
│ ├── lab7-4.py
│ ├── lab7-5.py
│ ├── lab7-6.py
│ ├── lab7-7.py
│ └── lab7-8.py
├── lab8
│ ├── lab8-1.py
│ ├── lab8-2.py
│ ├── lab8-3.py
│ ├── lab8-4.py
│ └── lab8-5.py
└── lab9
├── lab9-1.py
├── lab9-2.py
├── lab9-3.py
├── lab9-4.py
├── lab9-5.py
├── lab9-6.py
├── lab9-7.py
├── lab9-8.py
├── lab9-9.py
├── lab9-10.py
├── lab9-11.py
└── lab9-12.py
```
---
### References
홍콩과기대 김성훈 교수님 - '모두를 위한 딥러닝'
https://github.com/hunkim/DeepLearningZeroToAll
오렐리앙 제롱 - 'Hands on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow'
https://github.com/ClementKim/machine-learning-study