성능향상2 [KT AIVLE SCHOOL] KT Aivle 3차 미니프로젝트 후기 2 신규 임대 아파트 주차수요 예측 프로젝트이 프로젝트는 미래에 지어질 공공 임대 아파트 단지의 차량 등록 수를 예측하는 것을 목표로 합니다. 기존의 주차원단위법은 현장 조사 시점과 건축 시점 간의 차이로 인해 과대 또는 과소 산정의 가능성이 있어 현실적인 주차수요 예측과 거리가 있었습니다. 따라서 이번 프로젝트에서는 다양한 데이터 분석 기법을 활용하여 보다 정확한 주차수요 예측을 목표로 합니다. 프로젝트 배경 및 목표배경: 미래에 지어질 공공 임대 아파트 단지의 차량 등록 수 예측기존 방식의 한계: 주차원단위법은 현장 조사 시점과 건축 시점 간의 차이로 인해 과대 또는 과소 산정의 가능성이 있음목표: 새롭게 건설할 공공 임대 아파트 단지의 등록 차량 수를 정확하게 예측 데이터 분석 및 모델링단변량 및 이변.. 2024. 4. 16. [KT AIVLE SCHOOL] KT Aivle 3차 미니프로젝트 후기 1 KT AIVLE SCHOOL 3차 미니프로젝트는 총 4일 동안 2개의 주제로 진행되었습니다. 두 프로젝트 모두 머신러닝을 활용하여 진행되었습니다. 1. 스마트폰 센서 데이터 기반 행동 인식 분류 이 프로젝트는 스마트폰의 다양한 센서 데이터를 활용하여 사람의 행동을 인식하고 분류하는 것이 목표였습니다.인간 행동 인식(HAR) 기술은 다양한 센서를 통해 사람의 모션 정보를 수집하고 해석하여 행동을 인식하는 기술입니다.지도학습 방식으로 진행되었으며, 다양한 알고리즘(Random Forest, Logistic Regression, SVM, KNN 등)을 활용하여 분류 모델을 생성하고 성능을 검증하였습니다. 하이퍼파라메터를 조정하고 행동을 분류하였을때 로지스틱 회귀가 가장 좋은 성능을 보여 저희는 로지스틱 회계.. 2024. 4. 16. 이전 1 다음
