[NLP] 네이버 부스트캠프 AI Tech 7기
1.[네이버 부스트캠프 AI Tech 7기] 합격 후기
나는 행복합니다~
2.[PyTorch] PyTorch란?
PyTorch란 말이죠~
3.[PyTorch] Tensor의 개념과 차원
Tensor의 개념, 차원
4.[PyTorch] Data Type과 Type casting
dtype, type casting
5.[PyTorch] Tensor의 기초 함수 및 메서드
최대, 최소, 차원, 크기, 개수, 통계
6.[PyTorch] Tensor의 생성과 복제
뭐가 이리 많아
7.[PyTorch] Tensor의 모양 변경
view, flatten, reshape, transpose, squeeze, unsqueeze, stack, cat, expand, repeat
8.[PyTorch] Tensor의 산술, 비교, 논리 연산 + in-place 연산
산술, 비교, 논리 + in-place 연산
9.[PyTorch] Tensor의 벡터 노름과 유사도
L1, L2, L∞ 노름 / 맨해튼, 유클리드, 코사인 유사도
10.[PyTorch] 선형 회귀(Linear Regression) (작성 중)
.
11.[PyTorch] 이진 분류(Binary Classification) (작성 중)
..
12.[회고] 1주차 회고
70/100
13.[ML LifeCycle] 머신러닝과 라이프 사이클
AI, ML, DL / ML / ML Life Cycle
14.[ML LifeCycle] 회귀 모델의 평가 지표
MAE, MSE, RMSE, MAPE, R2
15.[ML LifeCycle] Classifiers: NN, k-NN, Linear, Softmax
NN, k-NN, Linear, Softmax Classifier
16.[ML LifeCycle] 손실 함수(Loss Function)와 최적화(Optimization)
손실 함수, 최적화
17.[ML LifeCycle] 신경망(Neural Networks)
Perceptron(single layer, multi-layer), Neural Network
18.[EDA & DataViz] 데이터 분석과 데이터 문해력
데이터 분석 데이터 분석의 결과물 (과거) 통계적 데이터 분석 결과물의 핵심은 추론, 즉 현재 가지고 있는 표본 데이터를 통해 모집단의 특징을 파악하는게 핵심이었음. (현재) 통계 외에도 기업/기관들은 데이터에 집중을 하고 있는데, 그 이유는 크게 3가지임. 과거/
19.[EDA & DataViz] 정형 데이터
정형 데이터, 정형 데이터 피처 엔지니어링
20.[EDA & DataViz] 시계열 데이터
시계열 데이터
21.[EDA & DataViz] 이미지와 텍스트
이미지와 텍스트
22.[NLP] 차근차근 트랜스포머 수식 이해하기 (작성중)
트랜스포머가사람잡음 다들조심해
23.[Linux] Shell Script 정리 (작성중)
Shell Scripts
24.[NLP 이론] Tokenization
Tokenization
25.[NLP 이론] Word Embedding
1. Vector Representation 1.1. One-Hot Encoding 단어를 Categorical variable로 Encoding한 벡터로 표현 하나의 차원이 각 단어를 뜻하도록 표현 가능 단어들 간의 내적 유사도(Dot-product Similarity): 항상 $0$ 단어들 간의 유클리드 거리: 항상 $\sqrt{2}$ -> 단점...