파이썬을 처음 설치할 때에도 환경변수를 설정하라는 말을 많이 들어봤을 것이다.아무것도 모르던 꼬꼬마 바보 멍청이 말미잘 개똥 보다 못한 나는 그런가보다 하고 했더랬다.여기서 환경변수와의 악연은 끝일줄 알았더랬지....그런데, 뭐만하면 환경변수 설정이 안되서 Import

서버를 쓸때, (나는 맥 유저이기 때문에) ssh로 접속해서 코드를 돌리곤 한다.그런데 이게 한 두시간 걸리는 코드라면 모를까 3일 풀로 돌려야하는 딥러닝 모델이라면 하루종일 내 맥북을 켜놓을 수도 없고 참 골치 아프다. 특히 요즘 내 맥북이 엄청 열을 대고 시끄러운

우리 컴퓨터는 다중 프로그래밍자원을 할당할 프로세스를 선택해야함 → 스케줄링자원관리시간 분할 관리: 하나의 자원을 여러 스레드들이 번갈아서 사용예) 프로세서프로세스 스케줄링: 프로세서 사용시간을 프로세스들에게 분배공간 분할 관리하나의 자원을 분할하여 동시에 사용예) 메

https://towardsdatascience.com/tabnet-e1b979907694 를 읽고 흥미로워서 번역한 글입니다.XGBoost와 같은 gradient boosting model은 테이블 데이터에서 큰 성능을 보이고 있다. 그러나 2019년 구글의

파이토치를 공부하면서 다음과 같은 형식의 inner function을 마주하게 되었다. 예전에 수업에서 decorator를 공부했을 때도 비슷한 형식의 wrapper 함수를 정의했던 적이 있었다. 그때는 그런가보다 하고 넘겼는데, 왜 이런 inner function이

what is the temperature parameter in fastai? (feat. Softmax)fastai에서 제공하는 learner object에는 .predict()라는 편리한 메소드를 제공한다.모든 learner에서 제공하는 지는 모르겠고, 일단 La

파이썬 코드가 주된 내용이라서, 다음에 실습과 함께 작성할 예정이다

참고자료:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/07/covariate-shift-the-hidden-problem-of-real-world-data-science/https://data-newbie.tistory.

우리가 흔히 생각하는 동시 의 의미와는 다르게, 동시성 프로그래밍에서의 동시성 은 팔이 8개 달린 사람이 8개의 일을 동시에 처리하는 것이 아니다. 동시성이란 한 사람이 여러 작업을 처리하고 있을 때, 그 작업을 빠르게 바꾸며(context switching) 진행하는

다음은 <파이썬 동시성 프로그래밍> 을 읽고 발췌 및 정리한 내용입니다. 참고: https://bowbowbow.tistory.com/16이 블로그의 포스팅은 굉장히 잘 설명되어있었다!사무실에 한 직원이 여러 일을 하고 있다. 메일 업무, 프로그래밍, 프

독립변수간의 상관관계가 매우 높을 때, 하나의 독립변수의 변화가 다른 독립변수에 영향을 미쳐, 결과적으로 모델이 크게 흔들리는 것을 의미한다. 모델의 결과는 불안정하며 작은 변화에도 변동이 크다. 이는 다음과 같은 문제를 야기시킨다:​ 1. 모델이 예측을 할 때마다,

다음 글을 보고 번역한 내용입니다.https://blog.floydhub.com/multiprocessing-vs-threading-in-python-what-every-data-scientist-needs-to-know/참고https://dgkim5

다음은 by Daniel Voigt Godoy 를 참고하여 번역한 내용입니다. 주관적인 해석이 섞여있습니다. autograd pytorch의 Automatic differentiation(Gradient) package이다. 이 친구가 하는일은, neural ne

entropy, cross-entropy를 공부하다가 KL-Divergence에 대해 좋은 글이 있어서 번역해보았다.출처: https://www.countbayesie.com/blog/2017/5/9/kullback-leibler-divergence-expla

글 내용 영상 출처: https://www.youtube.com/watch?v=x58W9A2lnQc1000배 faster에 대해서 이번에는 numba관련 영상 클립도 유튜브가 추천해줬다.가장 간단하게는 다음과 같은 방식으로 numba를 이용할 수 있다wall

글을 작성하기 위해 참고한 영상 출처: https://www.youtube.com/watch?v=nxWginnBklU이미지 출처: https://www.goodgag.net/162984오늘 아침에 유튜브가 추천해준 영상의 제목이 흥미로워서, 침대에 누

string 값을 바로 처리할 수 없음만약 nomial features가 string이라면, 먼저 integer로 매핑하고 처리해야함 최근 업데이트 되서, categorical feature을 위한 string 처리가 가능해졌다고 한다!!sklearn과 반대로, str

Language Models have existed since the 90’s even before the phrase “self-supervised learning” was termed.At the core of these self-supervised methods

https://www.slideshare.net/erikbern/approximate-nearest-neighbor-methods-and-vector-models-nyc-ml-meetup출처: spotify engineering lead slideshare S

https://littlefoxdiary.tistory.com/12BM25(a.k.a Okapi BM25)는 주어진 쿼리에 대해 문서와의 연관성을 평가하는 랭킹 함수로 사용되는 알고리즘으로, TF-IDF 계열의 검색 알고리즘 중  SOTA 인 것으로 알려져 있