인공지능의 비지도 학습 개념과 종류를 설명합니다. 전통적인 머신러닝과 딥러닝에서의 특징 및 차이를 소개하면서 K-means, 계층적 클러스터링,밀도 추정과 같은 방법을 정리합니다. 딥러닝에서의 특성 공학과 표현 학습의 차이, 고차원 데이터 개념을 설명하면서 딥러닝의 표현은 설명하기 어려운 경우가 많다는 점을 이야기합니다.       ...

인공지능의 지도학습 개념과 그 종류 (선형모델, SVM, ANN) 를 정리합니다. 지도학습에 대한 데이터 크기, 모델 복잡성, 일반화 등의 주제를 다룹니다. 또한 모델의 편향과 분산, 오버피팅/언더피팅에 대한 이해와 교차 검증의 중요성을 강조합니다.       지도학습 Supervised learning Given a...

신뢰성의 개념과 척도, 그리고 여러 분포들을 알아봅시다. 신뢰성은 제품 수명 주기 관리에 중요한 역할을 합니다. 품질과 신뢰성은 시간적, 추진 방식, 데이터 등 다양한 측면에서 차이를 보이며, 신뢰성 공학은 시스템의 고장 및 안전을 이해하는데 필수적입니다.       신뢰성 Reliability 주어진 작동 환경에서 주어진 시...

품질의 개념과 유형, 그리고 품질비용에 대한 내용을 설명합니다. 품질의 유형과 차원, 품질비용의 영향과 종류, 그리고 SPC와 같은 관리 방법이 중요하며, 최근에는 품질 4.0과 스마트 품질경영, 빅데이터를 활용한 스마트 품질 경영이 주목받고 있습니다.       품질 (Quality) 규격에 부합하는 것 (in 전통적 품질관리...

음성 데이터에 대한 data augmentation과 feature extraction 등의 내용을 포함합니다. 음성 분류 경진대회는 음성 데이터를 기반으로 숫자를 분류하는 대회입니다. 코드실행은 Google Colab의 CPU, Standard RAM 환경에서 진행했습니다. ➔ 데이콘에서 읽기       0. Import Pack...