소품집

안녕하세요! 오늘은 KT 에이블스쿨 3차 미니프로젝트 회고를 해보려고 합니다. 이번 3차 미니프로젝트에서 가장 기억에 남았던 세션이었던 Kaggle competition에서 악성 코드 탐지 모델 개발을 주제로 진행됐는데요, 저는 이번 대회에서 13등을 했습니다!! 점심 먹기전엔 4등이었는데... 금세 밀려나는 게 재밌더라고요 오랜만에 전공지식 다 꺼내기 + 구글링 + 도메인 빠르게 확보.. 해서 10등에서 제발 내려가지 마라!! 했지만.. 어림도 없지 앞으로 치고 나오는 에이블러분들..ㅎㅎ... 한없이 겸손해지는 이번 대회였습니다. 앞으로도 경진대회 많이 했으면 좋겠어요!!ㅋㅋㅋ * 더 자세한 코드는 제 Github에 올려두었습니다. https://github.com/sodayeong/AIVLE-Scho..

지도 교수: 문지훈 교수님 팀원: 김의년, 소다영, 한태규 결과물: 한국통신학회 추계 학술대회 논문 2편 https://github.com/sodayeong/Solar_radiation_prediction_model-1 GitHub - sodayeong/Solar_radiation_prediction_model-1: 전이학습 모델 논문 코드 전이학습 모델 논문 코드. Contribute to sodayeong/Solar_radiation_prediction_model-1 development by creating an account on GitHub. github.com

👩🏻‍💻 데이터 소개 MIMIC-II 데이터 베이스란? 2001년~2008년 사이에 중환자실(ICU)에서 수집된 환자 생체 신호 데이터 환자차트데이터(chartevents) 파일에는 환자에 대한 모든 차트형 데이터를 포함 위 데이터에 있는 Primary Key를 기준으로 다른 데이터 베이스에 접근 할 수 있음 생체 신호 데이터에는 Heart Rate, Respiratory Rate, Blood Pressure, Boby Temperature 등의 정보가 포함되어 있음 기존 연구 자료에서도 위 환자 차트 데이터를 중점적으로 사용하며 활력 징후 코드를 추출 했으므로, 분석과 딥러닝 예측에 중요한 데이터로 판단함 👨🏻‍⚕️ 패혈증 분류를 위한 Feature 선정 그림1. 패혈증 진단에 필요한 생체신호 데이터 ..

오늘은 제가 에이블스쿨에서 참여하고 있는 스터디를 소개해드리려고 합니다!! DX 5반에서 운영하는 스터디 두개 중 하나로, 종민님이 운영하는 스터디에 참여 중입니다. 저희는 매주 주말을 이용해 스터디를 하고 있고, 코테 문제 풀이와 데이터분석 그리고 의식의 흐름대로 흘러가는 대화도 많이 합니다!! ㅋㅋ 먼저 주중에는 구글문서에 스터디 참여가 가능한 요일에 표시를 해두고 가능한 스터디원끼리 모여 1~2시간 정도 세션 주제에 맞는 스터디를 진행합니다. 세션 1. 코테 스터디 1차 코딩마스터스 이벤트 기간에는 코드를 공유하며 다양한 접근 방법들을 공유했고, 못 푼 문제라면 팀원들에게 접근 법을 알려주는 등 기초~중급 문제를 풀어보며 스터디를 진행했습니다. 중급부터는 알고리즘을 공부하고 풀어야 하는 문제들이 많..

사이킷런(sklearn) - 파이썬에서 머신러닝 모델을 돌릴 때 유용하게 사용할 수 있는 라이브러리 - 여러 가지 머신러닝 모듈로 이루어져 있음. 모듈 불러오기 - 자주 사용되는 모듈을 불러오자 import numpy as np ## 기초 수학 연산 및 행렬계산 import pandas as pd ## 데이터프레임 사용 import seaborn as sns ## plot 그릴때 사용 import matplotlib.pyplot as plt ## plot 그릴때 사용 from sklearn import datasets ## iris와 같은 내장 데이터 사용 from sklearn.model_selection import train_test_split ## train, test 데이터 분할 from skl..

0. Data domain https://github.com/mmalekzadeh/motion-sense GitHub - mmalekzadeh/motion-sense: MotionSense Dataset for Human Activity and Attribute Recognition ( time-series data generated MotionSense Dataset for Human Activity and Attribute Recognition ( time-series data generated by smartphone's sensors: accelerometer and gyroscope) (PMC Journal) (IoTDI'19) - GitHub - mmale... github.com A_Devi..