# ML/DL
[23.09.30] ML/DL_인공지능 이해 및 파이썬 기본
인공지능 : 인간의 학습능력, 추론능력 등을 통해 구현하는 포괄적 개념머신러닝 : 데이터를 이용하여, 패턴을 학습하여 미래 결과 예측 (데이터마이닝을 통하여 데이터 간 상관관계 학습)딥러닝 : 알고리즘을 활용한 신경망① 머신러닝 프레임 워크 사용
[ML/DL] Machine Learning 기본 (1)
모델 객체 생성 : DecissionTree, Xgboost 등…모델 객체의 fit 메서드로 학습input : X_train, y_train학습 완료 → 모델 객체의 pred 메서드로 예측input : X_testoutput: pred정확도 측정으로 모델 평가input
[Pytorch 스터디] 1. 실습환경 세팅(MAC) with Docker
네이버 부스트코스 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 강의를 기반으로 작성하는 스터디 기록입니다. 강의를 통한 스터디를 진행하기 위해선, 첫 번째로 실습 환경을 설정해야 한다. 강의에서는 실습환경을 도커(Docker)를 이용해 세팅하기를 권장한다. 1. 도커 설치하기
[ML/DL] window size와 batch size
window size가 클수록, batch size가 작을수록 overfitting 가능성이 높아진다.
[End-to-End Neural Diarization data preparation 리뷰] Multi-Speaker And Wide-Band Simulated Conversations as Training Data For End-to-End Enural Diarization
이 글은 논문을 읽고 정리하기 위한 글입니다.내용에 오류가 있는 부분이 있다면 조언 및 지적 언제든 환영입니다
[Numpy]default_rng, 새로운 난수 생성기
NumPy 버전 1.17부터 추가된 새로운 난수 생성기(Generator)인 default_rng을 알아보자
텐서(Tensor)란?
딥러닝은 컴퓨터 알고리즘이 데이터를 보고, 이해하고, 그리고 그것으로부터 스스로 배우는 과정을 중심으로 돌아갑니다. TensorFlow나 PyTorch 같은 딥러닝 툴을 사용하면, 텐서라는 단어를 자주 보게 됩니다. 이 글에서는 텐서가 무엇인지, 그리고 텐서의 주요 특
Decision Tree
Rule Based classifier: 일련의 질문에 대한 답에 근거하여 데이터를 분류하는 모델\-classification, regression 모두 가능한 지도학습 모델attribute (질문, 속성) : 하나의 질문 (분기)마다 변수 영역을 두 개로 구분node
Highway Networks
신경망의 깊이가 깊어질수록 학습이 어렵다는 문제를 해결해주는 highway network를 소개하는 논문입니다. highway network는 ELMo 논문에서 활용된다고 언급되어 있습니다.
EDA - 메타데이터 테이블 만들기
머신러닝 데이터 전처리에 활용할 수 있는 메타데이터 테이블 만들기 기술column별 역할, 속성, 사용유무, 데이터타입을 표로 나타냄데이터 핸들링, 전처리, 시각화에 활용해당 기술 출처 - Kaggle - 운전자 보험 예측 금메달 EDA 커널원본데이터는 모두 숫자로 이
[ML] 머신러닝 기본내용 정리1
데이터에서 학습하도록 컴퓨터를 프로그래밍하는 과학.명시적은 프로그래밍 없이 컴퓨터가 학습하는 능력을 갖추게 하는 연구 분야.훈련 세트(training set) : 시스템이 학습하는 데 사용하는 샘플훈련 사례(training instance) or 샘플(sample) :