NumPy, Pandas 온라인 강좌 이수하기
[과제]
k-NN (k-Nearest Neighbors)
[세미나&데모]
MICE (Multiple Imputation by Chained Equations)
[세미나&데모]
NLTK 자연어 처리 패키지
(데이터사이언스스쿨)
[세미나&데모]
KoNLPy 자연어 처리 패키지
(데이터사이언스스쿨)
[세미나&데모]
비대칭 데이터 문제
(데이터사이언스스쿨)
[세미나&데모]
Positive/Negative 사례 수가 비대칭적일 때 사용하는 기법들
t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)
[세미나&데모]
PCA를 대체하는 차원축소 및 시각화 기법
StatQuest: t-SNE, Clearly Explained
https://www.datacamp.com/tutorial/introduction-t-sne
DCGAN Tutorial
(PyTorch)
[세미나&데모]
DCGAN을 이용한 데이터 증강
https://pytorch.org/tutorials/beginner/dcgan_faces_tutorial.html#dcgan-tutorial
EEG-Based Brain-Computer Interfaces Using Motor-Imagery: Techniques and Challenges, Sensors, 2019.
[논문 세미나] 동작 상상 기반의 Brain-Computer Interface를 위한 EEG 뇌파 신호 처리 방법들을 제안
Topological Data Analysis
[세미나&데모]
데이터의 구조를 위상수학 관점에서 분석하는 방법
https://dacon.io/en/codeshare/3733
https://github.com/postech-minds/postech-minds/blob/main/tutorials/%5BGTDA_TUTO%5D01-Introduction_to_TDA.ipynb
Model Drift (Change Point Detection)