ν•™μŠ΅ 기둝 / Self Study

Self Study

νŒ€ μŠ€ν„°λ”” 및 개인 자슡 기둝

총 5개의 κΈ€

2026. 1. 21. Spam Classification Study

[슀팸 λΆ„λ₯˜] 5회차: BiLSTM κ°œμ„ κ³Ό μ΅œμ’… κ²°κ³Ό - BiLSTM으둜 μ„±λŠ₯ κ°œμ„ 

2026λ…„ 1μ›” 21일 슀팸 λΆ„λ₯˜ μŠ€ν„°λ”” λ§ˆμ§€λ§‰ 기둝. κΈ°λ³Έ LSTM의 ν•œκ³„λ₯Ό ν™•μΈν•˜κ³  Bidirectional LSTM, Early Stopping, threshold tuning으둜 precision 1.0을 μœ μ§€ν•œ μ΅œμ’… κ²°κ³Ό

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2026. 1. 16. Spam Classification Study

[슀팸 λΆ„λ₯˜] 4회차: SVMκ³Ό μž„κ³„κ°’ μ‘°μ •μœΌλ‘œ 정상 λ©”μ‹œμ§€ 지킀기 - μž„κ³„κ°’ μ‘°μ •

2026λ…„ 1μ›” 16일 슀팸 λΆ„λ₯˜ μŠ€ν„°λ”” λ„€ 번째 기둝. SVMκ³Ό N-gram을 μ μš©ν•˜κ³ , 정상 λ©”μ‹œμ§€λ₯Ό 슀팸으둜 잘λͺ» λΆ„λ₯˜ν•˜μ§€ μ•Šλ„λ‘ safety thresholdλ₯Ό μ‘°μ •ν•œ κ³Όμ •

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2026. 1. 14. Spam Classification Study

[슀팸 λΆ„λ₯˜] 3회차: μ „μ²˜λ¦¬ 적용과 Bag of Words, TF-IDF 첫 비ꡐ - κΈ°λ³Έ λͺ¨λΈ 비ꡐ

2026λ…„ 1μ›” 14일 슀팸 λΆ„λ₯˜ μŠ€ν„°λ”” μ„Έ 번째 기둝. 특수문자 제거, μ†Œλ¬Έμž λ³€ν™˜, λΆˆμš©μ–΄ 제거, μŠ€ν…Œλ°μ„ μ μš©ν•˜κ³  Bag of Words와 TF-IDF 기반 Naive Bayes κ²°κ³Όλ₯Ό 처음 λΉ„κ΅ν–ˆλ‹€.

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2026. 1. 9. Spam Classification Study

[슀팸 λΆ„λ₯˜] 2회차: 길이 뢄포와 μ›Œλ“œν΄λΌμš°λ“œλ‘œ 데이터 읽기 - EDA 뢄석

2026λ…„ 1μ›” 9일 슀팸 λΆ„λ₯˜ μŠ€ν„°λ”” 두 번째 기둝. λ¬Έμž₯ 길이 뢄포, 클래슀 λΆˆκ· ν˜• 해석, μ›Œλ“œν΄λΌμš°λ“œμ™€ 빈좜 단어λ₯Ό 톡해 spam.csv 데이터λ₯Ό μ‹œκ°μ μœΌλ‘œ νŒŒμ•…ν•œ 과정을 μ •λ¦¬ν–ˆλ‹€.

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2026. 1. 7. Spam Classification Study

[슀팸 λΆ„λ₯˜] 1회차: μŠ€ν„°λ”” μ‹œμž‘ - 슀팸 λΆ„λ₯˜ 데이터 λ‘œλ“œ

2026λ…„ 1μ›” 7일 슀팸 λΆ„λ₯˜ μŠ€ν„°λ”” 첫날 기둝. μŠ€ν„°λ”” κ²°μ„± λ°°κ²½, ν™˜κ²½ 톡일 μ‹œλ„, spam.csv λ‘œλ“œ, 컬럼 ꡬ쑰와 클래슀 λΉ„μœ¨μ„ μ κ²€ν•œ 과정을 μ •λ¦¬ν–ˆλ‹€.

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