소개
"어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다."
마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,
2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!
이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.
마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.
1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content
2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum
마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.
강의
전체 69로드맵
전체 8수강평
- 도움이많이 되는 좋은 내용이 있었습니다
tmdrb27
2024.10.30
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- 알찬 강의 감사합니다. 다음꺼도 빨리 듣고 싶네요.
hoonho.choi
2024.10.29
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- 많은 도움이 되었습니다
kjh134
2024.10.25
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게시글
질문&답변
2024.10.31
질문
안녕하세요, 마소캠퍼스입니다.우선 시그모이드 함수는 이항 분류, 소프트맥스 함수는 다항 분류 시 많이 사용한다는 것은정확히 이해하고 계신 것이라 답변드립니다.위의 개념 그대로 소프트맥스 함수는 시그모이드 함수와는 다르게 주로 다항, 즉여러 개의 입력값을 받아 각 클래스에 대한 확률을 계산하므로, 그래프를 시각적으로 표현하기 위해서는 다차원적인 접근이 필요합니다. 따라서 일반적인 x,y축 그래프가 아닌 각 클래스별로 확률이 어떻게 변하는지를 보여주는 히트맵 또는 확률 분포 그래프 등으로 표현하며, 이는 분석 수행자에 따라 다르게 선택할 수 있습니다.ADsP 에서는 그래프의 형태를 보고 함수의 유형을 맞추는 문제 혹은함수의 유형에 맞는 그래프의 형태 등을 묻는 문제는 출제되지 않으므로,교재에는 이해를 돕는 정도의 그래프 삽입 및 합격에 필수적이지 않은 이미지는 제외하였기 때문에이 점 양해 부탁드립니다. 감사합니다.마소캠퍼스 드림.
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질문&답변
2024.10.29
궁금한점
안녕하세요, 마소캠퍼스입니다. 일반적으로 통계학의 "회귀 분석"이라 함은 주로 변수들 간의 관계를 해석하고, 가설 검정을 통해 통계적 유의성을 판단하는 분석 기법을 말합니다. 말씀해주신 기계 학습의 한 모델인 회귀는 주로 "회귀", "회귀 모델", "회귀 알고리즘" 등으로 표현하며,위의 회귀분석과 동일하게 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 모델링하지만해석보다는 새로운 데이터에 대한 예측 및 일반화에 더 중점을 둔다는 차이가 있습니다. 혼동하기 쉬운 부분이나 모쪼록 차이점을 잘 숙지하시기를 바랍니다.감사합니다. 마소캠퍼스 드림
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질문&답변
2024.10.16
에드온 위젯 설치 관련
안녕하세요, 마소캠퍼스입니다. 개인의 pc 환경에는 각각 차이가 있어,특정 설치 오류에 대한 원인을 저희 측에서 확실히 규명하는 것은 매우 어려운 일입니다.따라서 아래 답변은 확실한 해결책이 아닐 수 있다는 점 먼저 말씀드립니다.문의 주신 내용 확인해 보니, 애드온 설치에 필요한 네트워크 연결에 문제가 있는 것으로 보입니다.인터넷 연결이 안 되었거나, 네트워크 방화벽 등의 보안 조치에서 통과되지 못 하는 것이라 짐작해볼 수 있습니다.현재 설치하신 오렌지 삭제 및, 다른 네트워크 연결 후 재설치 등을 시도해 볼 수 있을 것 같으며업무 환경 내에서의 설치가 필요하신 경우라면 내부 보안팀 등에 문의 부탁드립니다.감사합니다. 마소캠퍼스 드림.
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질문&답변
2024.10.04
기출문제 3과목-분류모델 모형평가 지표 2번 문제
안녕하세요, 마소캠퍼스입니다. 먼저 혼동을 드려 죄송하다는 말씀 드립니다.문의 주신 문제 확인 결과, 말씀해 주신 대로 18/57을 3으로 약분하면 6/19이므로 두 값이 동일합니다.문제 제작 과정에서 발생한 실수로 보이며, 2번과 3번 모두 정답이라 생각해주시면 될 것 같습니다.감사합니다. 마소캠퍼스 드림.
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질문&답변
2024.10.02
생성형 AI 기반 창작물 저작권 관련 질문
안녕하세요, 마소캠퍼스입니다. 문의 주신 생성형 AI 기반 창작물의 저작권 관련하여전 세계적으로 논의가 이루어지고 있는 상황으로, 지역, 국가, 사이트 및 플랫폼마다 그 규제의 형태와 정도가 달라현재로서는 공통적으로 문제가 있다 없다로 말씀드리기 어려울 것 같습니다. 다만, 추후 별도 문제가 발생하지 않기 위하여업로드 예정이신 플랫폼 등의 정책을 확인 후 업로드 및업로드 시 생성형 AI 기반 창작물임을 명시해주시는 것을 추천드립니다.감사합니다. 마소캠퍼스 드림.
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