Machine Learning using Neural Networks

Slides:



Advertisements
Similar presentations
버킷 리스트 중 하나였던 “ 남도 맛 기행 ”.. 이라고 하면 왠지 거창한 느낌이지만, 사실 저주받은 미각으로써 왠만한 건 다 맛있는 나로써는 “ 맛 기행 ” 이라는 표현은 어울리지 않다. 그럼에도 불구하고 “ 맛 기행 ” 이라는 테마를 잡은 건 남도하면 역시 “ 맛 ”
Advertisements

폭력. 폭력이란 무엇인가 우상의 눈물 물리적인 폭력 ( 최기표 ) VS 지능적인 폭력 ( 임형우, 담임선생님 )
1 박 2 일 !!! 인천마장초등학교 유수아. 1 박 2 일 멤버 인기순 위 1 위 이승기 2 위 엄태웅 3 위 은지원 4 위 김종민, 이수근 ※인터넷에서 본것이기 때문에 사람에따라 서 다를 수 있다. ※
사회복지조사론 Research Method for Social Welfare
석관중앙교회 5남전도회 석 관 중 앙 교 회 회원 소식 통권 05-04호 발행일 : 2005년 04월 회 장 : 장진호 집사
연관규칙기법과 분류모형을 결합한 상품 추천 시스템:
지역사회복지론 1조. 요양보호시설에 대해서 황성국 임재형 이동영
한국 영화계 네트웍 분석.
한국뇌연구원 주간 뇌연구 동향 한국뇌연구원 설립추진단 연구기획팀.
Design of Waveguide Filter for 5G Phased Array Antenna System (WR-34)
Keller: Stats for Mgmt & Econ, 7th Ed
Neural Network - Perceptron
Dialogue System Seminar
2017 법인관련 개정세법 곽장미 세무사.
아하! 청소년의 성교육은 이렇게!.
통계적 품질관리(SQC).
연장근로와 야간·휴일근로 김영호 노무사 나눔 노사관계연구소 소장 연세대 일반대학원 박사 수료 고려사이버대 법학과 외래교수
기술 통계학 (Descriptive Statistics)
I 문학의 개념과 역할 1. 문학의 개념 (1) 언어 예술로서의 문학 (2) 소통 활동으로서의 문학
4. 목적론적 윤리와 의무론적 윤리 01. 경험주의와 이성주의 01. 경험주의와 이성주의 02. 결과론적 윤리와 공리주의
Excel과 통계학.
의료의 질 평가 분석 기법 김 민 경.
논문을 위한 통계 집단간 평균 차이: t-test, ANOVA 하성욱 한성대학교 대학원.
Copyright by IEMBIO Inc. since 2001 새롬메디칼 통상
제 6 장 효율적 분산투자.
데이터마이닝의 소개 Data Mining Introduction
Lab Assignment 2 Neural Network & Ensemble Data Mining 2016 Fall 1 1.
EPS Based Motion Recognition algorithm Comparison
CHAPTER 21 UNIVARIATE STATISTICS
1 2 Solution [physical] 소수/다수 수업 중 선택 가능 장비 사용에 대해 사전 교육 이수
Cluster Analysis (군집 분석)
숭실대학교 마이닝연구실 김완섭 2009년 2월 8일 아이디어  - 상관분석에 대한 연구
머신 러닝 2 ㈜ 퀀트랩.
Data Mining.
논문을 위한 통계 논문과 통계의 기초 개념 하성욱 한성대학교 대학원.
Medical Instrumentation
4-1 Gaussian Distribution
개항기 조선과 동아시아 박 범 한국역사입문Ⅱ.
(Data Exploration & Analysis)
정보 추출기술 (Data Mining Techniques ) : An Overview
2016년 연말정산 항목별 유의사항 등.
T-test.
The normal distribution (정규분포)
1 장. 소개 오일석, 패턴인식, 교보문고, © 오일석, 전북대학교 컴퓨터공학.
대구의 부도심 대구의 주요축 동대구 부도심 4조 강민석 / 박성균 / 최은지/ 황재현/김예지.
12 주차.
정보처리학회논문지 B 제10-B권 제1호(2003.2) 김만선, 이상용
2. 윤리학의 원리와 적용 가. 상대주의와 절대주의.
사회복지사무소 시범사업 안내 보 건 복 지 부
2010년 연말정산 교육자료 센터운영팀 인사파트
사도행전 13장 22절 말씀 –아멘 다 윗 을 왕 으 로 세 우 시 고 증 언 하 여 이 르 시 되 내 가 이 새 의 아 들
제10장. 품질관리 (CHAPTER 10. Quality Control)
이번엔 핵엔슬래시 최명근.
2015년 2학년 1반.
목차 제1절 자산재평가 1. 자산취득 이후의 재평가 2. 자산재평가의 회계처리
Definitions (정의) Statistics란?
경찰행정과 세미나 결과를 공개해야한다. VS 비공개로 해야한다. 경찰의 근무성적평정 제도.
지은이 : 오종철 ONLY ONE 작성자 : 원다성.
CONTENTS Part1. 조사 개요 / 3 1. 조사 목적 2. 조사 설계 3. 주요 조사 내용 4. 응답자 특성 5. 지수산출방법 Part2. 결과요약 및 제언 / 9 Part3. 조사결과 분석(만족도) / 종합 및 차원 만족도 2. 항목 만족도 3.
기 술 통 계 학 6 1 기술통계학 2 자료의 정리 3 위치척도 4 산포의 척도.
강한 조직을 만드는 리더십.
경영통계학 제1장 통계학은 어떤 학문인가? What is Statistics? 1.1.
토론의 기술 3 쟁점분석과 입론.
예수꼴 예배찬양 부모, 친구 초청 추수감사예배 - 11월 19일 -.
영상으로 읽는 한국사 02 삼국은 서로를 한 ‘민족’으로 생각했나? - 삼국통일의 의미-.
삶을 풍요롭게 만드는 의사소통.
Progress Seminar 신희안.
2014 Academy Water Prize 포스터세션 우수 관망도의 설계와 적용을 통한 대학 캠퍼스 내 용수 사용량 절감
Instruction to Computer
Presentation transcript:

Machine Learning using Neural Networks 인공지능 과제#1 BioIntelligence Lab.

과제 #1 정의 2 개 데이터 집합에 대해 뉴럴넷 학습 Pima Indians Diabetes Databases Iris 각 데이터 집합에 대해 최적의 일반화 성능과 이 때의 네트워크 구조 찾기 BioIntelligence Lab.

데이터 집합 Pima Indians Diabetes Databases Iris 768 examples 학습데이터 (diabetes_train.txt) 테스트데이터(diabetes_test.txt) 설명 (diabetes_names.txt) 8 attributes + 1 class Iris 150 examples 학습데이터 (iris_train.txt) 테스트데이터(iris _test.txt) 설명 (iris _names.txt) 4 attributes + one of three classes BioIntelligence Lab.

Pima Indians Diabetes Database 6,148,72,35,0,33.6,0.627,50,1 1,85,66,29,0,26.6,0.351,31,0 Brief statistical analysis: Attribute number: Mean: Standard Deviation: 1. 3.8 3.4 2. 120.9 32.0 3. 69.1 19.4 4. 20.5 16.0 5. 79.8 115.2 6. 32.0 7.9 7. 0.5 0.3 8. 33.2 11.8 BioIntelligence Lab.

Iris 5.1 3.5 1.4 0.2 1 0 0 4.9 3 1.4 0.2 1 0 0 Statistics: Min Max Mean SD Class Correlation sepal length: 4.3 7.9 5.84 0.83 0.7826 sepal width: 2.0 4.4 3.05 0.43 -0.4194 petal length: 1.0 6.9 3.76 1.76 0.9490 (high!) petal width: 0.1 2.5 1.20 0.76 0.9565 (high!) BioIntelligence Lab.

보고서 제출 사용한 뉴럴넷 패키지에 대한 간략한 조사 데이터 전처리 과정 기술 각 데이터 집합에 대한 학습 성능 vs 일반화 성능 변화 그래프 찾아낸 최대 일반화 성능 및 뉴럴넷 구조 (은닉층은 하나로 고정) 은닉 노드의 수와 학습 능력 사이의 상관관계에 대한 각자의 의견 기술(은닉노드수를 1개부터 하나씩 늘려감에 따라 학습 성능의 변화 관찰) 기타 필요하다고 생각되는 토론 사항( 신경망의 가중치 초기화에 따른 학습 경향, 신경망의 학습률 변화에 따른 학습 경향 등) BioIntelligence Lab.

참고 사항 기한 9월 26일 (301동 419호 오장민) 데이터 출처 강의 홈페이지 내 프로젝트 홈페이지 참고 UCI repository http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLSummary.html 강의 홈페이지 내 프로젝트 홈페이지 참고 http://bi.snu.ac.kr/Courses/4ai01/project1.html BioIntelligence Lab.