1.1 상호 연결 때문에 나타나는 취약성 연쇄적 고장은 일부 구간에서 고장이 날 때, 그 부하가 다른 노드로 이동하는 것이다. 해당 부하를 다른 노드가 견딜만 하면, 눈에 띄는 고장 없이 넘어가지만, 과부하가 온다면, 다른 노드는 해당 부하를 또 다른 노드에게 넘기려고 하고자 한다. 연쇄사건의 손상을 피하려면 1. 연쇄가 퍼저나가는 네트워크 구조를 이해 2. 네트워크 위에서 발생하는 동역학 과정을 모형으로 만들 수 있어야 한다. 3. 네트워크 구조와 동역학의 상호작용이 전체 시스템의 견고함에 어떤 영향을 미치는지 밝혀내야 한다. 상호 네트워크는 Non-locality(비국소성)을 유발한다. 상호 전달하는 비용을 감소시키고 더 단일 지역의 네트워크보다 더 빠르게 전달할 수 있지만, 바이러스 등의 문제 역시..
Lab Study
Decision Stump >> Decision Trees >> Random Forest 순으로 발전한다. Supervised Learning Notation(표기법) Supervised Learning: Input is data and the output will be a program and This is called 'Training' Training: Mapping Input Data to Program Supervised Learning 적용 어려울 때 문제가 너무 복잡해 프로그래밍 똑바로 못할 것 같으면 지도학습 적용 어려움 레이블링 할 때 전문가조차 특정 레이블을 왜 설정했는지 명확시 설명하기 어려운 경우 인간 전문가가 없는 경우 노동을 자동화하고자 할때: 데이터 분류, 고객 서비스 자동화,..
Data : Examples의 집합으로, Column을 Feature라 정의할 수 있다. Types of Data Categorical Feautres : from an unordered set Binary: 직업의 유무 등 Nominal: 국가 별 도시명 등 Numerical Feautres : from ordered sets Discrete counts: age Ordinal: 순위 Continous/real-valued: 키 Converting to Numerical Features 보통 모든 sample들을 Numerical Vector로 변환해야한다. Categorical Data를 변환 시 "1 of K Encoding" 또는 "One Hot Encoding"을 진행한다. 이를 통해 sampl..
