Hyun's Wonderwall

3단원 정리 Arousal, Anxiety *각성: 깊은 잠에서부터 강렬한 흥분상태에 이르기까지 연속선상에서 변화하는 유기체의 일반적인 생리적 및 심리적 활성화 *불안: 신체의 활성화나 각성과 관련된 초조, 걱정, 또는 공포감을 지닌 부정적 정서 상태(걱정, 공포) (1) 상태 불안 : 자율신경계의 활성화와 관련된 주관적이고 의식적으로 지각된 공포 및 긴장감을 지닌, 일시적이면서 지속적으로 변화하는 정서 상태 [인지적 상태 불안 / 신체적 상태 불안] (2) 특성 불안 : 객관적으로 위험x상황을 위협적으로 인식, 부적절한 상태불안으로 반응하게 하는 행동적 기질(성격의 일부) ● 각성 수준과 수행 1. 역 U 가설 : 최고 수행이 각성 연속선상의 중간지점에서 발생한다. 수행 수준 완만하게 증가/감소 2. ..

2단원 정리 ● Human Life Cycle : 영아기->유아기->아동기->청소년기->성인기->중년기->노년기 - 초기 성인기: 20~30대에 해당하는 시기로 인생의 방향을 결정하는 중요한 시기. 독립적인 인간으로서 정체성을 확립해야 하는 과도기적인 시기. 사회적 책임과 역할, 권한에 대한 요구가 급격하게 높아지는 시기. 새로운 삶의 구조를 모색해야 하는 부담을 갖는 시기. 신체적 성장과 성숙이 완성되어 신체 건강에 있어서는 최상의 상태에 있지만 건강관리는 가장 소홀히 하는 시기 (찔린다...) ● 심리사회적 발달단계 by Erikson : 자아 발달을 8단계로 구분, 각 단계마다 추구하는 발달 과업이 있다고 주장. 인간은 '생물학적 성숙'과 '사회에서 발달 단계별로 요구하는 과제' 간의 상호작용에 의..

1단원 정리 1. 스포츠와 멘탈 코칭 (Intro) - 스포츠 심리학의 역사적 이용 ● Sport Science based supporting for athletes - 국내 스포츠과학 지원사업: 경기력 향상 뿐 아니라 선수 개개인의 전인적 성장을 위한 교육과 혼합형 지원. 국가대표 한정되는 경우가 많았으나 최근 들어 지원 범위가 확대되는 추세 - 심리: 심리적 안정감 획득을 위한 심리 기술 훈련 지원_ (선수 개인 맞춤형 심리상담 지원, 종목 특성을 고려한 심리 검사지 측정 및 피드백 제공, 팀 종목 응집력 향상을 위한 심리 프로그램 적용 및 제공, 개인별 심리 기술 훈련(목표설정, 인지 재구성, 불안 조절, 루틴 설정 등) 제공, 스포츠 과학 장비를 활용한 심리 기술 훈련 제공) - 심리 지원: 1...

AIchemist 1기 이화여대 머신러닝 입문 스터디 스터디 교재: 권철민, "파이썬 머신러닝 완벽 가이드" 4주차 과제: 파머완 p.221-p.307 (4장 5단원~8단원, 11단원) [Chapter 04] 분류 5. GBM(Gradient Boosting Machine) 5.1. GBM의 개요 및 실습 * 부스팅 알고리즘: 여러 개의 약한 학습기(weak learner)를 순차적으로 학습-예측하면서 잘못 예측한 데이터에 가중치 부여를 통해 오류를 개선해 나가면서 학습하는 방식. - AdaBoost, 그래디언트 부스트(GBM)가 대표적 * AdaBoost(에이다부스트) : 개별 분류기가 일으킨 오류 데이터에 가중치를 부여하면서 부스팅을 하는 알고리즘. 개별 약한 학습기들에 각각 가중치를 부여한 후 예측..

06. 피마 인디언 당뇨병 예측 - 피마 인디언 당뇨병 세트는 북아메리카 피마 원주민의 Type-2 당뇨병 결과 데이터 - 당뇨 원인: 식습관과 유전 - 고립된 지역에서 인디언 고유의 혈통이 지속되어 왔지만, 20세기 후반에 들어서면서 서구화된 식습관으로 많은 당뇨 환자가 생겨났음 - 고립된 유전적 특성 때문에 당뇨학회에서는 피마 인디언의 당뇨병 자료에 대해 많은 연구를 했음 # 피마 인디언 당뇨병 데이트 세트는 다음 피처로 구성되어 있다 - Pregnancies: 임신횟수, Glucose: 포도당 부하 검사 수치, BloodPressure 혈압 (mm Hg), SkinThickness, Insulin: 혈청 인슐린, BMI: 체질량지수, Age: 나이, Outcome: 클래스 결정 값(0 또는 1) i..

AIchemist 1기 이화여대 머신러닝 입문 스터디 스터디 교재: 권철민, "파이썬 머신러닝 완벽 가이드" 2주차 과제: 파머완 p.145-p.172 (챕터3 섹션5까지) [Chapter 03] 평가 머신러닝 프로세스: [데이터 가공/변환] -> [모델 학습/예측] -> [평가](예측을 잘 하고 있는지) 머신 러닝 모델은 여러가지 방법으로 예측 성능을 평가할 수 있음. 성능 평가 지표 - 모델이 [분류]냐 [회귀]냐에 따라 여러 종류. 회귀: 실제값과 예측값의 오차 평균값에 기반. 분류의 평가방법은 일반적으론 실제 결과 데이터와 예측 결과 데이터가 얼마나 정확하고 오류가 적게 발생하는가에 기반. 하지만 단순히 이러한 정확도만 가지고 판단했다가는 잘못된 평가 결과에 빠질 수 있음. 분류의 성능 평가 지표..

AIchemist 1기 이화여대 머신러닝 입문 스터디 스터디 교재: 권철민, "파이썬 머신러닝 완벽 가이드" 1주차 과제: 파머완 ~128p (챕터2 섹션5) [CH1] 파이썬 기반의 머신러닝과 생태계 이해 ~ [CH2] 사이킷런으로 시작하는 머신러닝 AIchemist 1th Session(2023.9.23) - [사이킷런으로 수행하는 타이타닉 생존자 예측] 실습 진행 - 먼저 한 일 : 캐글에서 타이타닉 탑승자 데이터 다운로드 (1장에서 판다스 DF 설명할 때 내려받음) - 내려받은 탑승자 데이터에 있는 정보 : Passengerid, survived, pclass, sex, name, age, sibsp, parch, ticket, fare, cabin, embarked New! > 시각화 패키지-맷..

보호되어 있는 글입니다.

보호되어 있는 글입니다.

3. 넘파이 넘파이(NumPy): 파이썬에서 선형대수 기반의 프로그램을 쉽게 만들 수 있도록 지원하는 패키지. 많은 머신러닝 알고리즘이 넘파이 기반으로 작성되어있고, 알고리즘의 입출력 데이터를 넘파이 배열 타입으로 사용함. 넘파이를 이해하는 것은 파이썬 기반 머신 러닝에서 매우 중요. 루프를 사용하지 않고 대량 데이터 연산 가능 -> 빠른 배열 연산 속도를 보장. (과학, 공학 프로그램은 대량 데이터 계산 속도가 중요; 많은 파이썬 기반 과학, 공학 패키지들이 넘파이에 의존) C/C++과 같은 저수준 언어 기반의 호환 API 제공. -> 파이썬 자체의 수행 성능 제약(느림)... 수행 성능이 매우 중요한 부분은 C/C++ 기반 코드로 작성하고 이를 넘파이에서 호출하는 방식으로 통합. (ex. 구글의 텐서..