다양한 이야기들🍃

여기저기 선물하게 되는 핫한 SNS 유명템 저만 처음알았나요....?!(내돈내산)(선물 추천)(존맛탱) !!   아니,, 저  떡순이인데..'바나나떡' 이제 알았잖아요!? 이게 SNS에서 유명했다고 하는데,SNS 중독인 저는,, 왜 이제야 알게 된 건지,,  아마 제 주변 소문빠른 친구들 몇몇도처음 먹어본다고 했으니,바나나떡 막차탑승까지는 아닌걸로 ~!  음식에서 유행 것은 빨리 먹어줘야하는 사람으로서 이제야 내 눈에 띄는 건 아니지 ~~~! ...(충격이네요,, 2017년도,, 무려 고등학생일 때 SNS 대란이었다니) 그렇다면 다시 대란을 일으켜 ~ ...싶을 정도로 너무 맛있어서추천드리고 싶은 바나나떡입니다 !!!! 2025년도 기준 10대 20대 친구들은잘 모르는 것 같아요! 딴 말 고만하고 솔직..

아래 자료를 공부하며 정리한 내용입니다 ~!    https://theaisummer.com/cnn-architectures/ Best deep CNN architectures and their principles: from AlexNet to EfficientNet | AI SummerHow convolutional neural networks work? What are the principles behind designing one CNN architecture? How did we go from AlexNet to EfficientNet?theaisummer.comhttps://medium.com/towards-data-science/the-w3h-of-alexnet-vggnet-resnet-and..

안 녕 하 세 요 ~~! 오늘 포스팅 할 내용은 바로바로제주도 여행 DAY1에  가장 먼저 방문했던  '제주도 문개 항아리' 라는 곳 입니다~!   주소: 제주특별자치도 제주시 애월읍 가문동길 38전화번호: 064-744-4776예약: catchtable.net  계획을 한창 짤 당시에 기말고사 기간이었던 제가 맨날 제주도 계획짠다고 ~ 짠다고 해놓고못짜고 있었는데, 남자친구가 골라준 장소랍니다 !!  맛집으로 유명한 곳이라고 했고,제주도에 왔으니 해물을 먹고 싶다는 말에 해물라면을 먹을 수 있는 '문개항아리'를 골라준 것 같아요 ~~     외부 건물은 이렇게 생겼어요  유명 맛집임에도 세월을 그대로 남긴 듯한 건물모습에영업을 계속 하고있는 게 맞겠지,,??라는 생각도 했던 것 같아요 ㅎㅎ    대표메..

또 돌아온 오늘의 TMI💭~,, 저는 아마 다른 글들에서 유추할 수 있듯이, 컴퓨터 공학을 전공하며 머신러닝을 공부하고 있는 대학생이구요..놀고 먹는 거에 진심이라 항상 가장 효율인 방법으로 맛과 재미, 행복과 낭만을 챙기며 살아야만 하는 사람입니다~!✨ 지금은 랩실에 처음 들어와서 공부하느라, 놀고 먹은 이야기들을 정리할 시간이 없지만,, 말이지요,, 각설하고 !! 저는 공부하다가 모르는 것은 인공지능 과외 선생님인 지피피티에게 가지고 가서 물어보곤 하는데요?! (물론 구글링도 해야하고 강의도 찾아보아야 합니다 !! 지피티를 100 믿으시면 안돼욥) 며칠 전, 공부하다가 ... 정의되지 않은 나의 미래와.. 어떤 방향성을 가지고 살아야할지.. 정리되지 않은 복잡한 생각들을 하며 홀리듯 지피티에게 질..

의료데이터 공부하기 4강_ 위험 계층화https://youtu.be/_shuV1tJbTU?si=BR6NArVryThEgikM '위험 계층화' 는 환자 집단을 여러 범주로 나누는 방법이다.ex) 고위험군, 저위험군, 중간위험군 '위험 계층화'는 '진단'과 다르다 진단 -> 오진(Misdiagnosis)이 발생하면 환자가 필요하지 않은 치료를 받거나, 적절한 치료를 제때 받지 못할 수 있다.위험계증화 -> 특정 범주(고위험, 저위험 등)에 환자를 분류하는 것이 목표이며, 완벽한 정확도가 요구되는 것은 아니다. 이러한 차이점 때문에, 위험 계층화에서는 양성 예측도(Positive Predictive Value, PPV) 같은 지표를 중시한다.즉, "우리가 고위험군이라고 예측한 환자들 중 실제로 고위험군에 해..

https://youtu.be/DS97JV_o0Fs?si=uJBs4CC2fPbFVsKN https://youtu.be/0UFwGJe6ubg?si=uVPirmxkYD3DWoCq 피피티는 유튜브 강의에서 사용하신 피피티를 아주 많이 참고하여 발표 자료를 만든 것이다. 병원에서는 환자의 심박수, 혈압, 과거 병력 등등 다양한 데이터를 수집하여 지료에 사용합니다. 그런데 만약 그 데이터들이 부정확하거나, 잘못 분석되었다면 어떤 결과를 초래할까요? 한 연구팀은 같은 병원에서 수집된 심박수 데이터를 분석하다가, CareVue 시스템에서는 심박수의 평균이 108.89, MetaVision 시스템에서는 87.41로 나타나는 차이를 발견했습니다. 같은 병원 데이터임에도 불구하고 이 차이가 발생한 이유는, 이 두 ..