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๐Ÿคฟ deep in data

[data&ML] R2 (๊ฒฐ์ •๊ณ„์ˆ˜)๊ฐ€ ํฌ๋ฉด Error(์˜ค์ฐจ)๊ฐ€ ์ž‘๋‚˜์š”?

R-square (๊ฒฐ์ •๊ณ„์ˆ˜) ๊ฐ’์ด ํฌ๋ฉด, Error๊ฐ€ ์ž‘์•„์งˆ๊นŒ์š”?

2022๋…„ 10์›” 5์ผ
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0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
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[data&ML] t-test ์™€ ANOVA์˜ ์€๋ฐ€ํ•œ ๊ด€๊ณ„

t-test์™€ ANOVA ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๋‹ค๋ฅธ์ง€์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ์•„๋ณด์ž.

2022๋…„ 10์›” 3์ผ
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[data&ML] ๋ถ€์ŠคํŒ… ๊ณ„์—ด ์•™์ƒ๋ธ” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ (Part. 1)

์™œ XGBoost, LightGBM ๋ชจ๋ธ์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜์…จ๋‚˜์š”? ์ด ๊ธ€์€ ์œ„ ์งˆ๋ฌธ์— ๋Œ€ํ•ด ๋‹จ์ˆœํžˆ > ํŠธ๋ฆฌ ๋ถ€์ŠคํŒ… ๊ณ„์—ด์˜ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ด Tabular ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ์ข‹๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์‚ฌ์šฉํ–ˆ์–ด์š”~ ๋ผ๊ณ  ๋‹ตํ•˜์ง€ ์•Š๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์ž‘์„ฑํ•˜๊ธฐ๋กœ ํ–ˆ๋‹ค.

2022๋…„ 9์›” 18์ผ
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[Tips for ML] ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์„ ์œ„ํ•œ M2 ๋งฅ๋ถ์—์–ด (์• ํ”Œ ์‹ค๋ฆฌ์ฝ˜) ์„ธํŒ…ํ•˜๊ธฐ

๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹/๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„์„ ๋กœ์ปฌ ํ™˜๊ฒฝ์—์„œ ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด M2 ๋งฅ๋ถ์—์–ด์— ์„ธํŒ…ํ•˜๋Š” ๊ณผ์ •์ด๋‹ค. (Homebrew, MiniForge, Jupyter Notebook)

2022๋…„ 9์›” 18์ผ
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[Tips for ML] Jupyter Notebook ์›๊ฒฉ ์ ‘์†ํ•˜๊ธฐ / ์ฃผํ”ผํ„ฐ๋…ธํŠธ๋ถ ์—ฐ๊ตฌ์‹ค pc

์„œ๋ฒ„๊นŒ์ง„ ์•„๋‹ˆ์ง€๋งŒ, ์—ฐ๊ตฌ์‹ค pc์˜ ํŒŒ์ด์ฌ ํ™˜๊ฒฝ์„ ์›๊ฒฉ์œผ๋กœ ์ ‘์†ํ•˜์—ฌ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ / ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ํ•˜๊ธฐ

2022๋…„ 9์›” 1์ผ
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[KAX Ep.3] TabNet baseline - Kaggle AMEX

Kaggle Amex TabNet ๋ฒ ์ด์Šค๋ผ์ธ ์ฝ”๋“œ ๋Œ๋ ค๋ณด๊ธฐ

2022๋…„ 8์›” 17์ผ
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[KAX Ep.2] ๋ ˆํผ๋Ÿฐ์Šค ์ฝ”๋“œ๋“ค - Kaggle AMEX

AMEX ์ปดํผํ‹ฐ์…˜์— ๊ณต์œ ๋œ ๋ ˆํผ๋Ÿฐ์Šค ์ฝ”๋“œ๋ฅผ ์‚ดํŽด๋ณด๊ณ  ๋ฒ ์ด์Šค๋ผ์ธ์„ ๋งŒ๋“ค์–ด๋ณด์ž!

2022๋…„ 7์›” 14์ผ
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[KAX Ep.1] Kaggle์— ๋„์ „ํ•˜๊ธฐ๋กœ ํ–ˆ๋‹ค.

AMEX-Default prediction ๋Œ€ํšŒ์— ์ฐธ๊ฐ€. Machine Learning

2022๋…„ 7์›” 11์ผ
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KoGPT ์จ๋ณด๊ธฐ

KoGPT๋Š” 2021๋…„ ์นด์นด์˜ค๋ธŒ๋ ˆ์ธ์—์„œ ๋ฐœํ‘œํ•œ GPT-3 ํ•œ๊ตญ์–ด ๋ฒ„์ ผ์ด๋‹ค. ์–ธ์–ด๋ชจ๋ธ์„ ์จ์•ผํ•˜๋Š” ์ผ์ด ์žˆ์–ด ์จ๋ณด๊ธฐ๋กœ ํ–ˆ๋‹ค.... ๊ทผ๋ฐ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ์“ฐ๋Š”๊ฑฐ์ง€?

2022๋…„ 6์›” 29์ผ
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K-means Clustering

k-means Clustering ํ•  ๋•Œ์—ฌ๋Ÿฌ๋ฒˆ ๋Œ๋ฆฌ๊ณ  ๋‚œ ํ›„ ์ œ์ผ ์ข‹์€ ๊ฒฐ๊ณผ ํ•˜๋‚˜๋ฅผ ๋ฝ‘๋Š”๋‹ค๊ณ  ํ•  ๋•Œ."์ œ์ผ ์ข‹์€ ๊ฒฐ๊ณผ"๋ž€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€?๋ถ„๋ฅ˜ํ•œ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์•™์ƒ๋ธ” ํ•œ๋‹ค. (majority voting)๊ตฐ์ง‘ ๋‚ด ๊ฑฐ๋ฆฌ๋Š” ์งง๊ณ , ๊ตฐ์ง‘ ๊ฐ„ ๊ฑฐ๋ฆฌ๋Š” ํฌ๊ฒŒ ๋ถ„๋ฅ˜๋œ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์ทจํ•œ๋‹ค.k-means

2022๋…„ 6์›” 24์ผ
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Clustering Post-processing

์ •๋‹ต์€ ์—†๋‹ค!๋น„์ฆˆ๋‹ˆ์Šค ๋งฅ๋ฝ์„ ํŒŒ์•…ํ•˜๋ฉด์„œ ๋‚ด๊ฐ€ ํด๋Ÿฌ์Šคํ„ฐ๋งํ•˜๋Š” ๊ฒŒ ๋งž๋Š”์ง€ ๊ณ„์† ๊ฒ€์ฆํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ํ•„์š”

2022๋…„ 6์›” 24์ผ
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