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ANN & DNN
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질문 하나를 들고, 함께 분석을 완성합니다.
매주 대면으로 모여 지난주에 정한 주제를 발표합니다. 발표와 질의응답, 바이브 코딩을 거쳐 각 팀의 분석과 발표자료를 완성해 온 과정입니다.
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한 주의 질문이
다음 분석으로 이어집니다.
주제를 배우고, 각자의 가설을 발표하고, 질의응답으로 분석을 다시 고칩니다. 이곳에는 그 과정을 끝까지 남긴 공개 기록을 모았습니다.
기수 03
SDA 3기
8회 기록
- 012026년 7월 22일Analysis Framework질문에서 데이터, 모델, 평가와 해석까지데이터 분석의 전체 프레임워크문제 정의부터 데이터 수집, 전처리, 탐색, 모델링, 평가까지 SDA의 분석 프레임워크를 세웠습니다.
- 022026년 7월 29일Linear Regression스포츠의 숫자 결과를 설명하고 예측하는 선형회귀선형회귀모델선형회귀의 구조를 배우고 팀별 주제 발표로 실제 스포츠 질문에 연결했습니다.
- 032026년 8월 5일Logistic Regression숫자가 아니라 승리 확률을 예측하는 분류 모델로지스틱 회귀모델선형회귀와 분류 문제의 차이를 비교하고 로지스틱 회귀를 스포츠 질문에 적용했습니다.
- 042026년 8월 12일Vibe CodingAI를 코딩 도구로 쓰되 분석의 판단은 팀이 맡는 방법바이브 코딩으로 시작하는 분석바이브 코딩을 분석 과정에 배치하고, 질문과 검증을 사람이 계속 책임지는 방식을 실험했습니다.
- 052026년 9월 2일Tree-Based Models한 그루의 규칙에서 여러 트리의 앙상블까지Tree-Based ModelsDecision Tree부터 Random Forest와 Boosting까지 트리 기반 모델의 흐름을 팀 프로젝트와 연결했습니다.
- 062026년 9월 9일Clustering투구 조합과 시즌 변화를 군집으로 읽기투수 스타일 클러스터링MLB 투수의 구종 구성과 시즌별 변화를 군집화하고, 결과를 유형과 역할의 언어로 해석했습니다.
- 072026년 9월 16일Anomaly Detection스포츠 데이터에서 평범하지 않은 패턴 찾기Anomaly Detection데이터 오류, 드문 경기 상황, 특이한 선수 유형과 상태 변화를 이상 탐지의 관점에서 구분했습니다.
- 082026년 9월 30일ANN & DNN입력의 조합을 학습해 새로운 결과를 예측하는 딥러닝ANN과 DNN인공신경망과 심층신경망의 기본 구조를 스포츠 영상·기록·텍스트 사례와 연결했습니다.