공대생 도전 일지

Bayes Classifier Logistic regression은 P(y|x)를 바로 근사하도록 학습 bayes classifier는 Bayes' theorem을 활용하여 분류 P(y|x) = p(x|y)P(y) / p(x) p(x) = sum{p(x,y)} = sum {p(x|y)P(y)} 항상 같은 값이다. 많은 경우 p(x)를 계산하기는 어렵다. 하지만 p(x)를 계산하지 않아도 된다. 독립 변수 k가 늘어날수록 차원의 저주가 발생 = 데이터의 요구량 폭증 - k개의 조합의 공간에서 분포를 충분한 근사하기에 요구되는 데이터양이 지수적으로 증가한다. = 2^k개의 확률이 필요하게 된다. 독립 변수 간의 종속성을 제거한다면 차원의 저주를 없앨 수 있다. => Naive Bayes Classifier ..

모델 평가 모델 학습에 대한 평가를 한다. metric 데이터 셋에 대해 모델의 성능을 평가하는 지표 cost error accuracy precision recall cost error Cost function의 출력밧 모델과 데이터셋 사이의 cost function으로 계산된 차이 accuracy 데이터셋 전체 샘플 갯수 중 모델이 정답을 맞춘 비율 true를 true라 하는지, negative라고 하는지를 보여주는 원이다. precision 모델이 positive라고 예측한 샘플들 중 실제 positive인 비율 recall 데이터셋 전체 positive 샘플 중 모델이 positive라고 예측한 비율 암을 비교할 때 사용 = 잘못된 예측을 해서 정상인을 암이 있다고 하더라도, 모든 암이 있는 사람..

classification은 discrete한 부류 k중 n개를 선택하는 문제 binary = 둘 중 하나 multi class = 세 개 이상 중 1개 multi label = 두 개 이상 중 1개 이상 one class = k=1, n=1 지도학습,P(y|x) x가 주어졌을 때 y의 확률 가설 집합 Hypothesis set = decision boundary 이 것을 잘 찾아야 잘 분류한다. 확률을 근사하는 모델을 만들기 위해 모델은 0~ 1의 범위를 가지는 출력을 해야 한다=> sigmoid 사용 0과 1로 분류해준다. 기본적인 식들은 이미 이전 글에 다 작성해 놨기 때문에 그건 링크로 남겨놓겠다. 2023.12.13 - [인공지능/공부] - 인공지능 중간고사 개념 정리 음 깔끔하게 정리해 놓은 ..

챕터는 4가지로 1. 머신러닝 2. 딥러닝 3. 텍스트 분류 4. 언어 모델 이다. 1,2는 빠르게 넘어가고 3,4 에서 확실하게 하고 넘어가면 괜찮을 듯 하다. https://separate-darkness-400.notion.site/6ccceffafe2f41edbc9f4ac2940c7388 초격차 패키지 : 자연어 처리 트렌드 정리 | Built with Notion Built with Notion, the all-in-one connected workspace with publishing capabilities. separate-darkness-400.notion.site 이런 것도 정리해서 올려주시네요 좋다... 머신러닝이 비효율적인 예 - 단순 계산기, 시간 계싼, 수수료 계싼 등등 이미 최적..

쓰레기 버리기 미션이다. 시야에 방해가 된다면 미션 1 옆에 체크 표시를 풀면 모습이 보이지 않는다. 그러나 나중에 실행할 때 꼭 풀어서 실행해야 오류가 발생하지 않는다.(애니메이션을 통해 밑으로 내려가 있는 것이라 생성할 코드를 만들지 않았음) 미션 1을 control + D를 눌러 복제한후 아래와 같이 미션 2를 만들어준다. 필요없는 버튼은 다 삭제! 스크립트도 삭제한다. 이제 다시 이미지 만들기 이제 쓰레기가 저 핸들을 내리기 전 까지 나가지 못하도록 콜라이드 설정을 배경에서 해줘야 한다. 교수님 호출로 나중에 다시... 2:14 박스 콜라이드를 통해 양쪽 벽을 만든다. 바닥은 BackGround에서 만들지 않고 새로운 곳에서 만들겠다.(레버를 내리면 바닥도 사라져야 하므로) 이제 이 안에 쓰레기를..

버튼은 UI에 들어가면 있습니다. 위치는 적당히 위 그림 처럼 만들어 주세요 버튼을 눌러서 색을 변경하는 모션을 구현해 보겠다. mission1 script에서 구현하겠습니당. using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; using UnityEngine.UI; using UnityEngine.EventSystems; public class Mission1 : MonoBehaviour { public Color red; Animator anim; PlayerCtrl playerCtrl_script; // Start is called before the first frame update void Start() {..

미션을 눌렀을 때 나오는 애니메이션은 캐릭터 안에 버튼을 만들 것이다. 버튼은 아래와 같은 설정으로 만들어준다. 나중에 코드에서 on, off 할 것이다. using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; using UnityEngine.UI; using UnityEngine.EventSystems; //UI를 선택한 것인지 그냥 움직인 것인지 확인 public class PlayerCtrl : MonoBehaviour { public GameObject joyStick, mainView, missionView; public Button btn; Animator anim; public float speed; pub..

메인 메뉴에서 미션을 누르면 미션으로 화면 전환 되는 것을 만든다. using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class MainMenu : MonoBehaviour { public GameObject missionView; // 게임 종료 버튼 누르면 호출 public void ClickQuit() { // 유니티 에디터 #if UNITY_EDITOR UnityEditor.EditorApplication.isPlaying = false; // 안드로이드 #else Application.Quit(); #endif } // 미션 버튼 누르면 호출 public void ClickMission() {..

설정 화면은 캐릭터 관련이므로 캐릭터의 캠버스에 이미지를 만들어 준다. 그리고 우린 설정 화면에서 버튼을 만들어 줘야 한다. 버튼을 추가하면 자동으로 아래와 같이 택스트도 생긴다. overflow를 사용하여 글자가 커져서 사라지는 것을 방지한다. 여기서 글씨가 작다면 스케일을 움직이면 안된다. 스케일을 움직이면 깨지기 때문에 폰트를 통해서 조절해야 한다. 이로써 모든 설정 UI들이 완료되었다. 이제 기능을 구현해야 한다. 플레이어 관련이므로 플레이어 폴더 안에 넣는다. using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class Settings : MonoBehaviour { public bool is..

캐릭터 속도를 10으로 두면 캐릭터들이 콜라이드를 뚫고 넘나든다. 캐릭터의 속도가 충돌을 감지하는 것 보다 빠르기 때문이다. 이 경우에는 1. 속도를 줄인다. 2. 콜라이드의 두께를 넓힌다. collision Detection을 continuous로 바꾼다. 3. Edit -> project setting에서 게임 속도를 조절한다. (time -> Fixed Timestep를 낮춘다.) 스크립트에서 public로 변수 만들고서 유니티에 그 변수 넣어주지 않은 경우 각종 문법 오류 Animator를 component없이 스크립트에 적을경우 없는데 쓰려고 하지 말자! 모든 오류는 콘솔에서 자세하게 설명해준다.