[Class101 X 꽃부리 AI] 클래스101에 개발자와 비개발자 모두를 위한 자연어처리 입문 강의를 오픈했어요: class101.page.link/UPur

제가 본 머신러닝 강의들 중 가장 simple하고 명료한 이팩트있는 강의였습니다. 감사합니다. ^^

@it4928

3 жыл бұрын

좋게 봐주셔서 정말 감사합니다~!!! ^___^

비전공자들도 알기 쉽게 설명해주셔서 감사해요~^^! 공부해보고 싶네요!

@it4928

3 жыл бұрын

영상이 도움이 되셨다니 기쁩니다~!!

두번이나 돌려 봤습니다. '데이터에 모델을 최적화시킨다' 머신러닝에 대해 고찰하시면서 간결하게 잘 표현해내신 것 같아요. 머신러닝 공부중인데 좋은영상에 도움 얻어갑니다!

@it4928

2 жыл бұрын

도움이 되셨다니 기쁩니다~!!

좋은 영상 감사합니다. 도움 되었습니다.

키 포인트 핵심만 쏙쏙 요약 영상 감사합니다

@it4928

3 жыл бұрын

영상이 도움이 되셨다니 기쁘네요~ ^-^

사실 이 영상을 클릭 하면서도 머신러닝 패스하고 딥러닝만할까 생각하고 있었는데, 머신러닝도 공부 열심히 해야겠네요. ㅋㅋㅋㅋ

구독하고 갑니다 좋은 말씀 감사합니다

@it4928

3 жыл бұрын

구독 감사해요 ~!!

와 설명 너무 잘하세요 멋있어요!!

@it4928

2 жыл бұрын

좋게 봐주셔서 감사해요!

저 궁금한게 있는데 머신러닝 딥러닝을 배우고 싶은데 제가 코딩을 아예 몰라서 어디부터 해야할지 모르겠어요 스크래치정도밖에 할줄 몰라서 머싱러닝이나 딥러닝을 배우려면 어디서 부터 기초를 배워야 하나요?

너무 도움이 됩니다!!! 감사합니다.

@it4928

2 жыл бұрын

도움이 되신다니 기쁩니다~^^

3개월 전에 댓글 남겼었네요. 꽃부리님 덕분에 파이널 프로젝트도 잘 하고, 데이콘도 3등으로 입상하고 학원도 성공적으로 수료했습니다^^ AI 스타트업 시스템 구축해주는 회사로 첫 출근을 기다리고 있습니다. 현재 한국은 오미크론이 많이 유행 중이라.. 저도 집에서 코딩만 하는데 걸렸네요 ㅎㅎ 건강 조심하세요! 올라오는 유익한 영상들과 조언 감사합니다

@it4928

2 жыл бұрын

제가 요즘 바쁜일이 너무 많아 답변이 늦었네요 ㅠ 이렇게 다시 또 댓글을 남겨주시고 좋은 소식 전해주셔서 감사합니다!! 잘 공부하시고 취업까지 성공하셨다니 앞날이 기대됩니다~ 앞으로의 길도 응원할게요^^

인공지능 공부는 약간 수학공부랑 비슷한 것 같음 머신러닝 딥러닝 모델 원리랑 개념 익히고 상황에 맞게 적용해서 쓰면 되는듯

@it4928

3 жыл бұрын

말씀해주신 대로 머신러닝 방식이 여러가지가 있는데, 해결하고자 하는 과제의 특성(테이블데이터, 자연어, 이미지 등)에 맞게 적절한 모델들을 선택해서 학습시키고 평가하고 그렇게 진행하고 있어요~

수학적 이론도 빠삭하게 알아야할까요?

좋은 영상 잘 보고 있습니다. 저도 머신러닝 엔지니어가 꿈이라 CS 또는 AI쪽으로 석사유학을 준비 중입니다. 그런데 꽃부리님은 data science쪽으로 석사를 나오셔서 머신러닝을 하고 계신 것 같은데요, DS쪽으로 석사를 가서도 머신러닝 전문가가 될 수 있을까요? AI나 CS 대학원과 비교해보면 학과별로 어떤 차이점이 있을까요?

@it4928

2 жыл бұрын

Data Science쪽으로 석사를 해서 제가 인공지능(머신러닝) 전문가를 하고 있으니, 당연히 그럴 수 있다고 말씀드릴 수 있을 것 같아요~ 회사에서도 인공지능을 개발하고 있고, AI 관련 해외 학회 두 곳에 출판하고 발표도 했어요 ㅎㅎ 다만, Data Science 석사과정의 경우 영국에서 보면 꼭 Computer Science 외에도 통계학과, 문헌정보학과 등 다양한 학과에서 개설을 하게 되는데 머신러닝을 전문으로 하고 싶으시면, Computer Science에서 개설했거나 Computer Science와 공동으로 운영하는 과정을 들으시는 게 좋을 것 같아요! 제가 들은 과정은 수학과와 CS가 같이 같이 운영하는 과정이었어요. 참고적으로 서울대 데이터사이언스 대학원은 명칭이 데이터사이언스인데 인공지능 인재 양성을 목적으로 세워졌어요~ 데이터사이언스는 인공지능의 한 부분인 머신러닝/딥러닝을 공부하는 것 + 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하는 것과 같은 통계적인 내용도 포함하게 되어요~ 그래서 데이터사이언스 과정에 따라 이런 통계적인 내용이 주가 되고 머신러닝/인공지능 부분이 약할 수 있어요. 그래서 머신러닝 엔지니어를 목표로DS 과정을 고르신다면 개설하는 학과가 어디인지, 실제로 배우는 Modules(수업)이 어떤 것들인지 자세히 보고 머신러닝/인공지능 내용이 main인지 꼭 보셔야 할 것 같아요! 통계적인 부분보다 머신러닝/인공지능 개발에 집중하고 싶으시면 아예 Artificial Intelligence 명칭을 가진 석사를 알아보시는 것도 좋을 것 같습니다!

@user-nz8qw9jl7o

2 жыл бұрын

@@it4928 오.. 상세한 답변 정말 감사드립니다~ 진로선택에 참고해야겠습니다 ^^

안녕하세요, 귀한 강의 감사합니다. 노인의 체력 데이터를 활용해 낙상 예측 모델을 머신러닝으로 개발하려고 하는데, 자연어처리 입문강의가 도움이 될까요?

@it4928

Жыл бұрын

영상 내용이 도움이 되셨다니 기쁘네요~ 답변이 너무 늦었네요ㅠ 노인의 체력 데이터가 자연어(텍스트) 보다는 시계열 데이터나 테이블 데이터 형태일 가능성이 높을 것 같아서, 자연어처리 입문 강의는 조금 관련성이 적어보여요. 시계열 관련 데이터를 어떻게 머신러닝으로 처리하는지 공부하는 부분도 고려해보시면 좋을 것 같아요~

파이썬 입문하고 있는 학생인데요, 제가 지금까지 이해한 바로는 데이터를 변형(reshape)시켜서 모델에 적용하는 건데.. 그럼 데이터에 모델을 맞추는 게 아닌, 데이터를 모델에 맞추는 게 맞지 않나요?

선생님~ 궁금한 것이 있는데, 데이터분석이랑 머신러닝이 아예 다른쪽이라고 봐야하나요? 저는 머신러닝없이는 데이터분석이 안될거라고 생각하는데, 실제로 데이터분석할때 numpy pandas matplotlib만 쓰는건 아닐테니까라고 생각이 되거든요?

@it4928

2 жыл бұрын

기초적인 데이터분석과 시각화는 numpy, pandas, matplotlib으로 할 수 있지만, 저도 머신러닝을 사용해야 더 고급적인 다양한 데이터 분석을 할 수 있다고 생각합니다^^

@Jason-jj5te

5 ай бұрын

인공지능 안쓰는 교수들은 고급적이고 다양한 분석을 못하나요?

꽃부리님 영상 구독자입니다~ 공부 방법 간단히 상담 드려도 될까요 ㅜㅜ 저는 파이썬 5개월 하고있는 직장인입니다. 농업 빅데이터 전문가가 제 목표이구요. 그래서 인강 들으며 공부하고있고 직장이 야근을 좀 하다보니 하루에 2시간~4시간 공부합니다 패스트캠퍼스 인강 들으며 머신러닝 나가고 있는데 코딩도장 1단계도 종종 틀려먹고 ㅜㅜ 정규 표현식 까먹고 concat이 뭐하는건지 10초 생각하고;; 이럽니다... pandas numpy 연습문제도 좀 풀고싶은데 어떻게 풀어야하는지 통계 실제로 많이쓰는 t검정 f검정은 어떻게 실습해야하는지 답답~합니다 ㅜㅜ 머신러닝할때 아~ 하면서 이해는 가는데 코드를 전혀 못짭니다 ㅜㅜ 정말 답이 없네요 그렇다고 진도 안나갈수도 없고, 하루 3시간의 시간을 어떻게 잘 활용해 공부해야할까요 인강으로 머신러닝 진도도 나가야지.. 복습도 해야지.. 막막합니다 ㅜㅜ 코딩 배우는건 잘맞아서 행렬도 모르는 제가 진도는 이해하며 나가는게 참;; 대단하긴한데 앞의걸 까먹거나 더 쉬운 통계분석도 못할때 현타가 많이오네요 ㅜㅜㅜㅜ

@it4928

3 жыл бұрын

안녕하세요~ 구독 감사합니다! 직장 다니면서 공부가 쉽지 않으시겠네요. 그래도 꾸준히 하고 계셔서 그것이 쌓이면 어느 순간 실력이 올라간 것을 느끼실 것이라 봅니다^^ 일단 인강들으시는 것은 꾸준히 들으시면서, “일희일비”하지 않는게 중요할 것 같습니다. 절대적인 공부량이 필요하고, 반복도 필요하다고 생각되어요. 그리고 코드치는 것을 보는 거라, 내가 직접 안 보고 치는 것 사이에 차이가 분명히 있기 때문에, 인강에서 나온 예제의 결과물을 직접 스스로 만들어보는 것이 자신의 것으로 만드는 좋은 방법이라고 생각됩니다. 여력이 되신다고 Kaggle에 있는 데이터경진대회에 도전해보는 것도 실력이 쌓인다고 생각되구요! 직접 스스로 하는 과정이 꼭 필요한 것 같습니다.

내용에비해 섬네일이 어그로가 강합니다 보시는분 참고하시길

@user-uv6gg4ps9p

Жыл бұрын

그러네요. 내용이 일반적인 지식과 관점을 담고 있네요.

ai 관련 전공을 공부하게 되었는데 큰 도움이 되었습니다.

@it4928

3 жыл бұрын

머신러닝 개념 이해에 도움이 되셨다니 기쁩니다 ~ ^-^

[메모용] 데이터에 모델을 맞춘다(Fit한다) 모델을 학습시키는 기법 : 딥러닝, 나이브베이즈, 디시전트리

안녕하세요. 저는 빅데이터 머신러닝 관련 국비학원을 수료중인 학생인데 이제 파이널 프로젝트에 들어갑니다. 근데 주제를 정하는데 너무 막막하네요. 혹시 선생님께서는 어떻게 주제를 정하셨나요.??

@it4928

2 жыл бұрын

머신러닝으로 주제를 정할 때는 취업하고 싶은 산업이나 기술 영역과 관련된 주제가 좋은 것 같아요~ 저는 영화산업으로 취업할 생각은 아니었지만 기술 영역 중에 머신러닝을 자연어처리에 적용하는 것에 관심이 많았어요. 그래서 저는 당시 영화 후기를 머신러닝으로 감성분석과 같은 분석 진행해서 웹으로 만드는 프로젝트를 했었어요 ~ 예를 들어, 금융쪽으로 취업하고 싶으시면 주식데이터 분석이라는 주제도 좋을 것 같고, 유통쪽이시면 상품추천 같은 프로젝트도 좋은 것 같구요. 그리고 구글에 빅데이터 프로젝트나 머신러닝 프로젝트 이런식으로 검색하시면 참고할만한 웹페이지들이 검색되어 나오는 것 같습니다~

@nu11111

2 жыл бұрын

@@it4928 정말 도움되는 답글 감사합니다 !!! ㅠㅠ 오늘도 좋은 하루 보내세요!

안녕하세요 꽃부리님, 후배로써 진로 고민이 있어 밤잠을 못이루고있는,, 개발자입니다.. 메일 혹시 받을 수 있다면 작은 조언이라도 받을 수 있을까요,

@it4928

3 жыл бұрын

안녕하세요, aiwithsj@gmail.com으로 이메일 주시면 저도 제가 아는 선에서 조언드릴 수 있도록 할게요~

필기.. v머신러닝, 딥러닝을 사용하는 이유 : 문제를 효과적으로 풀기 위해서. v머신러닝 개념 *일반적: 기계가 알아서 학습을 한다. *실무적 : 모델을 데이터에 맞춘다.(fit) v데이터의 중요성 - 머신러닝 성능의 핵심(기업들도 중점두는 부분) - tensorflow에서 데이터 넣을 때 feed(먹이를 주다)라는 용어를 사용 - garbage in, garbage out - 흰 백조로 구성된 데이터로만 학습시키면 검은색 백조 나타났을 때 백조로 인식 못할 것 v 모델을 맞춘다(fit) - 데이터에서 해결하려는 문제의 정답을 최대한 맞추도록 최적화하는 것, 이렇게 최적화된 모델이 문제를 해결 - decision_tree.fit(X,y) : decision_tree라는 모델을 데이터 X와 정답 y에 맞도록(fit) 학습해라라는 코드. - 모델, 기법마다 최적 보이는 분야 다름, 따라서 다양한 기법을 공부해야 함. 즉, 다양한 기법들 간의 차이점, 최적화하려는 것이 무엇인지(목적함수)를 잘 알아야 함. v 문제 해결 기법 예시 1) 조건을 정해서 해결한다 ex) 의사결정나무 2) 수식(가중치)로 해결 ex) 선형회귀, 딥러닝 등 다른 분들 댓글처럼 저도 데이터에 모델을 최적화시킨다는 개념이 많이 와닿았습니다. 도움 얻어갑니다. 감사합니다!

@it4928

Жыл бұрын

필기 감사하고 와닿은점 공유해주셔서 감사합니다 ~~~~!!

ai 공부하려면 , pandas numpy 마스터해야하나요?

@it4928

Жыл бұрын

보통 인공지능/머신러닝 개발할 때 파이썬을 사용하고, 데이터 전처리, 분석을 위해 pandas와 numpy를 사용해요 ~ pandas와 numpy에 대해 기본적인 공부는 필수라고 생각해요! 그렇지만 꼭 마스터할정도로 모든 것을 다 알아야 데이터를 처리해서 머신러닝을 적용할 수 있는 것은 아니기 때문에, 기본적인 내용 공부 후에 머신러닝 공부로 넘어가고 필요한 부분이 생기면 그 때 추가적으로 pandas와 numpy세부적인 내용을 보강해도 괜찮은 것 같습니다. >> 파이썬 이후 공부순서 이 영상도 참고하시면 좋을 것 같아요: kzread.info/dash/bejne/n2phlsprn8e5esY.html

@user-mq3dk4cr9t

Жыл бұрын

@@it4928 감사합니다. 구독했습니다. 천천히 둘러보겠습니다.

결국 강의의 핵심은 철학적 인식론과 학습이군요. 인식론의 정수는 대승불교의 기신론 특히 원효의 대승기신론소가 잘 정리되어 있고 유교의 사단 칠정론이 있습니다. 이 모두가 사람의 마음 연구 즉 인식과 학습에 관련되어 있고 특히 유교의 경우 우리 조상들이 지난 500년간 연구해놓은 것이 있지요. 이것들을 잘 활용하면 현재의 인공지능이 개벽적 단계상승을 이룰겁니다. 어차피 인공지능은 그 어떤것이 되었든 사람의 염원을 투영 시킨 것 이고 결국 사람을 모델로 삼고 이 세상의 그 모든것을 데이타로 삼아 학습되어야 하는 거니까요. 서양은 벌써 7~80년대에 동양의 유심론적인 이런것들을 가져가 인공지능 연구의 초석으로 삼았지요. 현재의 인공지능속에는 대승기신론도 들어가 있다 봐야지요. 현재 및 앞으로 나올 인공지능이 위태한것은 철학이 없습니다. 사람의 외곡된 염원이 투영되면 아마 지옥을 맞볼겁니다. 지금 현재의 대한민극 인공지능 연구를 보먼 서양인들이 만들어놓은 플랫폼을 따라하는데 급급하는것 같더군요. 입자론적 유물론의 물질주의 과학 문명의 시각은 힘의 논리에 따른 이기적 패권주의로 흐를 수 밖에 없습니다. 이런게 학습되면 큰일납니다. 모든 인공지능 프로그램은 인류 보편적 철학이 헤더파일로 인크루딩되야 제대로 실행되든지 아니면 커널 형태로 반드시 포함되야 합니다. 이런걸 구현해야 제대로 된 인공지능이 될 것입니다. 참고로 우리 韓民族은 민족 태동기에 그 인류 보편철학을 가지고 시작했지요 그리고 그 보편 철학은 사람운영체제의 기본적 커널코어인 양심으로 실천해야 합니다. 문제는 현 시대인간들이 양심이라는 커널 코어 프로그램의 작동을 정지시키고 탐진치라는 어플리케이션 프로램만 메모리에 올리니 메모리를 잠식하고 폭주하여 블루스크린이 뜨는겁니다. 인공지능에 이런 양심의 커널코어를 구현하는것이 관건이지요. 인간의 외곡된 염원이 투영된 대표적 사례가 인공지능이 제대로 작동하지 않을시 횅단보도를 건너는 어린이 임산부 여자 남자 노인 중 누구를 칠것이냐의 설문조사지요. 이런 설무조사 자체가 잘못인데 사람들이 거기에 답을하고 있더군요. 답을 하고있는 그자체가 말려든거지요. 사람들의 외곡된 염원을 투영시키려는 작태지요. 사람의 양심이 작동되는 기제 중 "너가 하고자 하는것을 되려 너가 당한다고 했을때 너도 싫으면 당장 멈춰라" 라는것이 있습니다. 멈추지 않고 계속하면 "동해응징(同害應懲)"이 뒤따르지요. 요즘세상은 법치에 의해 이 동해응징이 제대로 이루어 지지 않으니 사회가 지옥으로 가는겁니다. 앞으로는 인공지능이 사회 오소요소에 쓰일건데 인간의 외곡된 욕망이 투영된 인공지능이 작동되면 어떻게 되겠어요. 그래서 지옥을 맞본다는 겁니다. 상기한 예로든 인공지능 자동차에 치이고 싶어요? 이걸 인공지능에게 물어봐야 합니다. 인공지능아 너가 그 횅단보도에 있다면 너는 치이고 싶니? 만약 치이고 싶지 않다면 다시 자동차로 돌아와서 그럼 너는 어떻게 할거니? 인간은 의도적이지 않는이상 순간적으로 상기한 모든게 연산작용하며 커널코어가 개입 작용하여 자기가 죽을수도 있는데도 거의 대부분이 핸들을 틀어 아무도 없는데로 가고자 하지요. 이정도는 되야 진짜 인공지능입니다. 덕분에 댓글을 달게되어 감사드립니다. 추신: 인공지능을 구현하는 스킬도 중요하지만 우리는 이런것에 더 관심을 가져야 합니다. 인공지능을 구현하는 방법의 방향을 바꾸는 변곡점이 될 수도 있거든요. 현재 인간들이 만들어 놓은 프로그램과 플랫폼으로는 불가능하니 획기적인 구현가능한 프로그램과 새로운 플랫폼이 필요합니다.

저 궁금한게 있는데 머신러닝 딥러닝을 배우고 싶은데 제가 코딩을 아예 몰라서 어디부터 해야할지 모르겠어요 스크래치정도밖에 할줄 몰라서 머싱러닝이나 딥러닝을 배우려면 어디서 부터 기초를 배워야 하나요?

저 궁금한게 있는데 머신러닝 딥러닝을 배우고 싶은데 제가 코딩을 아예 몰라서 어디부터 해야할지 모르겠어요 스크래치정도밖에 할줄 몰라서 머싱러닝이나 딥러닝을 배우려면 어디서 부터 기초를 배워야 하나요?

저 궁금한게 있는데 머신러닝 딥러닝을 배우고 싶은데 제가 코딩을 아예 몰라서 어디부터 해야할지 모르겠어요 스크래치정도밖에 할줄 몰라서 머싱러닝이나 딥러닝을 배우려면 어디서 부터 기초를 배워야 하나요?

저 궁금한게 있는데 머신러닝 딥러닝을 배우고 싶은데 제가 코딩을 아예 몰라서 어디부터 해야할지 모르겠어요 스크래치정도밖에 할줄 몰라서 머싱러닝이나 딥러닝을 배우려면 어디서 부터 기초를 배워야 하나요?

저 궁금한게 있는데 머신러닝 딥러닝을 배우고 싶은데 제가 코딩을 아예 몰라서 어디부터 해야할지 모르겠어요 스크래치정도밖에 할줄 몰라서 머싱러닝이나 딥러닝을 배우려면 어디서 부터 기초를 배워야 하나요?

@it4928

2 жыл бұрын

머신러닝/딥러닝은 이론적인 부분과 Programming 부분이 다 필요해요~ Programming의 기초로 파이썬을 배우시는게 가장 효과적이라 생각됩니다!(머신러닝, 딥러닝 구현하는데 파이썬이 가장 활발하게 사용되고 있는 느낌이에요) 이론적인 부분은 강의나 책을 보셔야 하는데, 제가 직접 들은 것은 아니지만 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1'을 입문자들이 많이 듣는 것 같습니다~ (hunkim.github.io/ml/)