Data Science

모두를 위한 딥러닝 - 인프런 강의 를 보면서 공부한 내용을 정리합니다.explicit programming --> spam filter - ? so many rule(경우의 수가 많음)아서 사무엘 - 일일이 개발자가 지정하는 것이 아니라 학습을 통해 자동으로 결정da

뉴런의 작동 방식처럼 투입값이 가중치에 곱해져서 들어오고 bias가 더해져서 전달 activation function에서 일정값 이상이면 활성화/ 미만이면 비활성화기계가 linear 한 상태로서는 xor 문제를 완벽히 구분하는 것이 불가능 minsky(Perceptro

과거의 데이터를 준비원인(독립변수)과 결과(종속변수)를 인식예) 온도 -> 레모네이드 판매량모델의 구조를 만든다.X-> YX1,X2, X3 -> Y데이터로 모델을 학습(FIT)한다 모델을 이용한다.변수 : 데이터 측면 -> 변화하는 요소 loss가 0에 가까워질수록 학

학교를 다닐 때 행정계량, 금융계량 강의를 들으면서 지겹게 공부를 했는데 말로 이야기하려니 딱 설명할 수 없어서 따로 정리를 하려고 한다. 사회조사 분석사 딸때만 해도 서술형 때문이라도 줄줄 이야기할 수 있었는데..... 지금 제대로 정리해서 기록을 해두면 나중에도 이

https://www.youtube.com/watch?v=2e9wnwuAVv0

스우파가 다끝나고 이제는 스우파 출연하신 분들이 마스터(!!)로 등장하고 있는 스걸파에 빠져살고 있는 와중에 갈수록 나를 빠지게 하는 분이 있었는데 가비였다!스우파를 중간부터 우연히 보다가 빠져버렸기 때문에 가비에 대해서 부정적인 반응이 있었다는 것은 나중에 알게 되었

태블로를 이용해서 상위 10개 댓글 자료를 시각화하는 과정을 정리한다.자료는 프로젝트에 사용한 자료로 진행했다. 태블로 데스크탑에서 작업을 진행했다. 태블로 클라우드도 사용해 보았지만 데스크탑으로 작업하는 경우가 버벅이는 게 덜해서 나은 것 같았다.우선 column과

유튜브의 댓글을 바탕으로 프로젝트를 진행하고자 했다. 막연히 크롤링을 해야 하나 생각을 하고 있을 떄 한 게시물을 접하게 되었다. 참고 게시글 : 유튜브 API 사용법(https://untitledtblog.tistory.com/169이 분의 게시글을 참고해

자료를 시계열 단위로 취합해서 확인을 하려고 하니 많은 블로그 게시글들이 판다스의 resample기능을 이용하면 쉽다고 하였다. 우선 자료의 형태와 최종 변환 형태를 확인해보자.Raw Data는 현재 index, comment , label, datetime, like

CNN : Convolutional Neural Network 합성곱 신경망전체 모래에서 원하는 필터를 적용해서 데이터를 가져온다. 필터를 적용한다 = 행렬곱을 적용한다. 원래 f는 변하지 않는다!전통적인 fully-connected Network같은 경우 각 노드에

자료 : Mnist 손글씨 분석입력 : 숫자 손 글씨 이미지출력 : 추정되는 숫자 값모델 : CNNLibrary Importpytorch 로 진행 torch : pytorch 라이브러리torchvision : mnist img 셋 가져오는 용도 torch.nn.func

simple CNN 적용