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                            <article id="post-Python-DS-119-kierlecture7" itemscope="" itemprop="blogPost">
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<li><b>한국에너지기술연구원 AI 학습조직</b>에서는 2022년 한 해동안 머신러닝을 공부하고 있습니다.<ul>
<li>실험을 계획하고 최적 실험 조건을 탐색하는 방법들을 살펴봅니다.</li>
<li>전통적인 실험계획법(design of experiment), 반응표면법(response surface method)을 살펴보고,</li>
<li>효과적인 실험 설계를 도와주는 Gaussian Process와 이 바탕에 깔린 베이즈 법칙(Bayes’ Rule)을 살펴봅니다.</li>
<li><a href="221104_%EC%9D%B4%EC%A0%9C%ED%98%84_8%EC%B0%A8%EB%AA%A8%EC%9E%84_GaussianProcess.pdf">강의 자료는 여기에서 다운받으실 수 있습니다</a></li>
</ul>
</li>
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<li><p>발표 영상 : (<a target="_blank" rel="noopener" href="https://youtu.be/9vIPzpzfw-o">Youtube Link</a>)<br></p>
</li>
<li><p>실습 코드 : (<a target="_blank" rel="noopener" href="https://bit.ly/3NvEwIO">https://bit.ly/3NvEwIO</a>)<br></p>
</li>
</ul>
<p><iframe src="https://www.youtube.com/embed/9vIPzpzfw-o" frameborder="0" loading="lazy" allowfullscreen=""></iframe></p> 



<p><img src="https://jehyunlee.github.io/2022/11/04/Python-DS-119-kierlecture7/gp.gif"><br></p>
<ul>
<li>바쁜 연구원 일정 속에 변동이 있겠지만, 최대한 일정을 지켜보고자 합니다.</li>
</ul>
<p><img src="https://jehyunlee.github.io/2022/11/04/Python-DS-119-kierlecture7/schedule.png" alt="학습조직 일정"></p>

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Pega Devlog

Pega

한국에너지기술연구원 AI 학습조직에서는 2022년 한 해동안 머신러닝을 공부하고 있습니다.
실험을 계획하고 최적 실험 조건을 탐색하는 방법들을 살펴봅니다.
전통적인 실험계획법(design of experiment), 반응표면법(response surface method)을 살펴보고,
효과적인 실험 설계를 도와주는 Gaussian Process와 이 바탕에 깔린 베이즈 법칙(Bayes’ Rule)을 살펴봅니다.
강의 자료는 여기에서 다운받으실 수 있습니다
발표 영상 : (Youtube Link)
실습 코드 : (https://bit.ly/3NvEwIO)
 
바쁜 연구원 일정 속에 변동이 있겠지만, 최대한 일정을 지켜보고자 합니다.

gaussian process

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