Research engineer, especially for automotive radar.

Quick Lecture Note

Embedded C_Lecture 1

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Micro Controller Unit (MCU) 개요 Microco Controller Unit(MCU)는 micro processor(core or CPU), 메모리, 입/출력(I/O or peripheral) 을 통합한 집적 회로 (integrated circuit, IC)를...

Data Science Lecture 2 - Web Crawling

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Overview 사실 베이지언 추론을 기반으로 하는 s/w 알고리즘을 개발하는 입장에서 웹 크롤링은 별 쓸모가 없을 수 도 있다. 머신 러닝 강의라길래 들으러 갔는데 pandas와 Beautiful Soup 라이브러리 기반 웹 크롤링 수업을 해서 간단하게 배운 점을 적어본다. (이...

Deep Learning Lecture3 - DeepLearning by Convolutional Neural Network

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Convolutional Neural Network 지난 포스트1와 포스트2를 통해 Perceptron의 작동 원리 및 다층 perceptron을 통한 deep learning 테크닉 들을 살펴보았다. 이번엔 이미지 내 객체 인식에 초점을 맞춘 Convolutional Neural...

Deep Learning Lecture1 - How do Perceptrons Work?

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Overview Learn by Single Layer Perceptron Perceptron은 뉴런을 모방한 모델로, 뉴런처럼 행동하기 때문에 구조도 간단하다. 그저 input 신호에 대해서 weight를 곱하고 bias를 더한 신호에 activation function (sig...

Data Science Lecture 1 - Basic data types

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Newly Learned replace() 반복 사용 파이썬 문법 중에는 특정 문자를 지정한 문자로 바꾸는 replace()라는 함수가 있다. str type의 내장함수이며 여러 문자를 지우고 싶을 때는 다음과 같이 .replace를 반복한 구문으로 쓰면 편하다.

Machine Learning Lecture 8 - PCA & DBSCAN

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Overview PCA Feature가 여러 개여서 높은 차원으로 표현되는 데이터들에 대해서, 이 데이터들을 잘 표현할 수 있는 주 축들을 설정하고 그 축들이 상대적으로 어느정도로 데이터를 표현하는데 기여하는지를 분석한다. 주 축에 해당하는 것이 데이터의 Covariance mat...

Machine Learning Lecture 7 - Support Vector Machine

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Support Vector Machine Overview Support Vector Machine은 Decision tree나 Naive bayes와는 달리 비선형적이고 고차원의 공간에서도 높은 classifier 성능을 보여준다. SVM의 원리는 아래 그림과 같이 데이터를 나누는...

Machine Learning Lecture 6 - Naive Bayes

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Naive Bayes Overview 조건부 확률의 정의를 사용해서 여태까지 관측한 결과를 바탕으로 전체의 확률을 예측하는 방식이다.

Machine Learning Lecture 5 - K Nearest Neighbors

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Overview Target이 정해져 있는 지도 학습 (Reference 값이 이미 정해져 있음) 예를 들어 결정사에서 사람의 학벌, 페이, 키 등의 속성으로 1군~N군을 분류된 reference를 보유한다고 하자. 신규 유입된 회원에 대해서 속성에 대한 distance를 K 개의...