전체 글88 모임타임: 사용자수, 모바일 사용성 업데이트 나는 요즘 평범한(?) 대학원생의 일상을 살아가는 중이다. 논문도 읽고, 개인 연구도 하고 있고 (잘 안풀리고 있기는 하지만), 여하튼 바쁘게 지내던 와중에...친한 동생에게 본인이 속한 학회에서 모임타임이 '시간 약속 잡는 대표 사이트' 다섯 곳 중 하나에 포함되어서 소개되었다는 얘기를 들었다! (해당 발표 자료의 캡쳐본도 있었지만, 그걸 올리는 건 그 학회 친구들에게 실례가 되므로 생략하겠다.)나는 아주 오래 전부터 세상에 어떤 흔적을 남기고 살아가고 싶다는 생각을 종종 하곤 했는데, 내가 만든 서비스가 (비록 돈은 안되지만) 별도의 홍보를 하지 않았는데도 여전히 사람들이 찾고 있고, 시장(?) 안에 잘 자리잡고 있다는 사실이 뿌듯했다. 방학기간엔 월간 사용자수가 300명 남짓이다가, 학기중이 되면.. 2026. 4. 7. [MLDL1] Logistic Regression (2) - MLE, Gradient 유도 지난 글에서는 Logistic Regression의 기본적인 개념에 대해서 다루었다.그 말미에 Logistic Regression은 최적해를 곧바로 찾을 수 있는 closed form solution이 없다고 설명했었다.이번 글에선 Logistic Regression에서 Maximum Likelihood Estimator를 정의하고, 그 Gradient까지 유도해보겠다. Maximum Likelihood Estimatori번째 given data \(X_i\)일 때 모형에서 \(Y=1\)일 확률을 '예측'한 값을 \(p_i\)라고 해보자.Maximum likelihood estimator는 주어진 모델의 모형을 고정한 채, 관측된 데이터가 나타날 확률이 가장 높아지게 만드는 파라미터를 찾는 방식을 말한다.. 2025. 10. 6. [MLDL1] Logistic Regression (1) - Logit, Odds 우리가 머신러닝으로 풀게 되는 문제는 크게 보면 두 가지 종류로 구분할 수 있다. 첫째는 회귀(Regression), 다른 하나는 분류(Classification)이다. 전자가 input을 받아 특정한 '값' 하나를 예측하는 작업이라고 한다면, 후자의 경우 input을 받아 그 input이 어떤 '종류'에 속하는지를 맞추는 작업이다.지난 글에서 다루었던 Linear Regression은 대개는 regression task에 더 많이 활용된다. 광고비와 매출 간의 관계를 선형회귀 모형으로 분석했을 때, 우리가 하고 싶은 것은 특정한 광고비를 집행했을 때 매출액이 평균적으로 얼마나 나올 것인지를 예측하고 싶은 것이다.이런 Linear regression을 classification task에 사용할 수 있을.. 2025. 10. 6. [MLDL1] Linear Regression - 증명 한번 쯤 정리하고 넘어가면 좋을 것 같아 귀찮지만 한다....사실 이거 회귀식은 머신러닝 하다보면 그냥 자연스럽게 외워지게 되는데 증명은 종종 헷갈리기 때문.일변수회귀식일변수 선형회귀 모형을 fitting할 때, 주어진 i번째 관측값 \( x_i \)에 따른 예측값 \(\hat{y_i}\) 은 다음 식에 의하여 만들어진다.\[\hat{y_i} = \hat{\beta_0} + \hat{\beta_1}x_i\]우리는 이때 진짜 \(y\)와 \(\hat{y}\) 사이의 거리를 최소화하는 방향으로 학습을 하게된다.'거리'에 대한 정의는 여러가지가 있겠으나, 보통은 RSS (Residual Sum of Squares), 즉 ((관측값과 실제 값 사이의 차이)의 제곱)의 합을 최소화하는 방식으로 학습한다.그리고 여.. 2025. 9. 22. [BKMS 1] SQL(2) - 기초 문법들 지난 글2025.09.05 - [Data Science/빅데이터 및 지식 관리 시스템] - [BKMS 1] Introduction2025.09.05 - [Data Science/빅데이터 및 지식 관리 시스템] - [BKMS 1] Relational Model2025.09.12 - [Data Science/빅데이터 및 지식 관리 시스템] - [BKMS 1] SQL지난 글에서 끝에 잠깐 SQL문에 대해서 다루었는데, 설명이 자세하지 않고 내용도 많이 빠져 있어서 다시 한 번 기초 문법을 체계적으로 정리하고자 한다. CREATE TABLE: 테이블 만들기Employees(직원) 테이블과 Departments(부서) 테이블이 있다고 가정하자.CREATE TABLE Departments( DepartmentID .. 2025. 9. 13. [BKMS 1] SQL 지난 글2025.09.05 - [Data Science/빅데이터 및 지식 관리 시스템] - BKMS 1 - Introduction2025.09.05 - [Data Science/빅데이터 및 지식 관리 시스템] - BKMS 1 - Relational ModelSQL이란 무엇인가?SQL(Structured Query Language)은 DBMS와 상호작용하기 위한 인터페이스이다.지난 글에서 DDL(Data Definition Language)에 대해 언급한 적이 있다. 사실 거기에 더해 DML(Data Manipulation Language)이라는 개념이 함께 있다. DDL이 DB의 Logical Schema에 대해 다루는 언어라고 한다면, DML은 실제 데이터를 조작하는 언어라고 할 수 있다. 더 자세한.. 2025. 9. 12. 이전 1 2 3 4 ··· 15 다음 반응형