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[AI/Concepts] Agent and Search

에이전트첫주차에서 다뤘던 개념인 에이전트에 대해 살펴보자.에이전트는 액추에이터와 센서를 통해 환경에 맞춰 행동을 한다.에이전트 함수는 모든 상황에서 에이전트가 무엇을 할지를 설명합니다.지각 기록을 사용할수도 안할 수도 있다.에이전트 프로그램(Agent Program)은 에이전트 함수를 물리적 구조(Architecture) 위에서 구현하여 실제로 동작하게 한다.성과 측정은 환경의 상태 변화를 평가하는 데 사용됩니다.완벽한 합리적인 에이전트는 기대되는 성과를 최대화합니다.어떻게 하면 에이전트를 효과적으로 설계할 수 있을까? 일단 PEAS 프레임워크를 이용하면 에이전트를 설계 기준을 명확히 할 수 있다.Performance : 에이전트의 성공을 평가하는 기준 (예: 안전성, 시간, 수익성)Environment..

AI/Concepts 2024.10.18

[AI/Concepts] Data Processing

데이터를 가져다 쓰기 전에 지저분한 데이터를 Cleaning하고, 밸런싱 해주는 과정이 필요하다.Data Filtering, Handling Outliers, Handling Mssing Data, Balancing Data를 해줘야 한다.데이터 필터링 (Data Filtering): 더럽고, 복잡하거나 거친 데이터셋을 처리하는 과정컬럼 단위 필터링 (Column-wise Filtration)행 단위 필터링 (Row-wise Filtration)특정 Condition을 만족하는 얘만 가져올 수 있다. Outlier들을 알아서 빼줄 수 있는 방법을 봐보자.이상치 처리 (Handling Outliers): 단변량 및 다변량 이상치 탐지단변량의 경우, 사분위수 범위(IQR) 또는 Z-점수를 사용다변량의 경우..

AI/Concepts 2024.10.18

[AI/Concepts] Data Analysis

정리데이터 분석이란 데이터를 조사하고, 데이터에서 의미 있는 인사이트를 찾고, 결론을 도출하는 것이다. 데이터 분석 프로세스 (The processes of data analysis) 프로세스로 4가지를 배웠다.표준 프로세스(Standard)KDDSEMMACRISP-DM 데이터 과학자(Data Scientist)와 데이터 분석가(Data Analyst)의 차이점에 대해 살펴봤다. 구분데이터 과학자(Data Scientist)데이터 분석가(Data Analyst)배경(Background)데이터를 기반으로 미래 이벤트 및 시나리오 예측데이터를 통해 의미 있는 통찰 도출역할(Role)비즈니스에 이익을 줄 수 있는 질문을 형성비즈니스 문제를 해결하고 결정을 내림데이터 유형(Type of Data)정형 데이터 및..

AI/Concepts 2024.10.18