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목록2017/04/13 (3)
HAMA 블로그
순서 1. 통계 - 카운팅,min,max,평균,중앙값,산포도,분산,편차,공분산,상관관계 2. 가설과 추론 (베이지언 - 사후확률,우도) 3. 군집화 (K-Means)4. 연관 (Apriori)5. 함수형으로 데이터 다루기 6.경사하강법7. 회귀분석8. 은닉 마코프법 (HMM) 9. k-NN10. DTW HMM (은닉마코프법) 이번 글은 HMM에 대해서 대략 알고 있는 상태에서 , HMM 의 3가지 문제중 가장 고난이도인 학습문제에 대해 코드로 알아보고자 한다. HMM 자체에 대해서 알고 싶은 분은 , 오일석 저자의 "패턴인식" 을 추천한다. 이 책은 진짜 설명을 해주려고 애쓰는 모습이 느껴지는 책이고,그 책으로 어느정도 이해한 후에 그에 파생되는 연구(MHMM, FHMM, CFHSMM 등) 에 대한 논문..
제 경험이 세상의 모든 경험을 대변하지 않으며, 나는 무조건 인공지능을 하고 싶다 등의 개인의 의지 또한 별개입니다. 하고 싶으면 해야죠. 인공지능, IoT, 빅데이터, 클라우드등 취업시장에서 과장되고 있다고 느껴지는 기술들에 대한 학원 과정들에 대해서 취업자들이 선택하는데 고심을 많이 하고 있는거 같습니다. okky 게시판에도 매일 꾸준히 올라오는듯하고.그 고민/결정에 작은 도움이 되길 바랍니다. 어떤 분야가 전망이 좋다는 것과, 그 분야에서 채용이 많이 이루어진다는 별개입니다. 만약 전기자동차에 대한 전망이 좋다고 해도, 전기에너지 자체를 연구하는 사람의 수는 그리 늘지 않습니다. 생산직/세일즈맨은 거의 항상 일정 수를 유지하며 , 회사가 잘되면 그들이 더 늘어나겠지요. 또한 전기자동차를 사용하는 사..