50+ days of Machine Learning

 안녕하세요! 오늘은 Day 21입니다! 드디어 오늘 TensorFlow developer certificate 준비 course 를 끝냈다 그러나, 실제 시험을 아직 못 볼 것 같다. Practice 좀 더 필요한 것 같기 때문이다. 내일부터 course에서 배운 것을 kaggle에서 보는 데이터로 적용할 것이다. 오늘 배웠던 내용을 요약해 보도록 한다 Sequences, Time series & Prediction  부분을 공부했다 꽤 쓸모있는 function 얻었다 tensorflow로 시계열 예측 할 때 일단 데이터셋이 창으로 나눠야 한다 이런 단순한 모델로 훈련할 수 있는데 이건 너무 단순하다 Huber - 모델 손실 함수에 대해 알게 되었다. "In statistics, the Huber loss is a loss function used in robust regression, that is less sensitive to outliers in data than the squared error loss" 창으로 나눠서 Bidirectional LSTM 레이어에 넣기 전에 lambda 레이어로 데이터를 변경해야 한다. 또, 마지막 레이어에서도 더 이해할 수 있는 형으로 변경하기 위해 x * 100.0를 적용한다 마지막 과제에서 아래 모델을 만들어야 했다 결과는 mse: 5.34, mae: 1.80 for forecast 다른 모델도 구성했는데  이 모델을 제출했으면 실패했을 것이다 ^^ 그리고, 오늘 Andrew Ng 교수님께서 이야기 영상 을 봤다  그 중 재미있는 부분은 위에 사진이다 Full 색은 현재 상태인데 semi-transparent 색은 3년 후에 AI의 상태이라고 하셨다. 지도 학습 생각보다 유행하고 generative AI 아직 많이 발전하지 않은 분야인 것 같다 오늘은 여기까지입니다! 내일 뵐게요!