[Deep daiv.]/[Deep daiv.] 복습

1. Deep Learning 딥러닝은 심층학습입니다. 통계를 기반으로 하는 머신러닝 알고리즘보다 데이터의 복잡한 패턴을 파악하기에 더욱 용이합니다. 딥러닝은 인공지능의 한 분야로 대표적인 기계학습 방법론입니다.Deep Learning Architecture 는 다음과 같습니다: 신경망은 뇌의 뉴런들이 상호 연결되어 경험으로부터 학습한느 두뇌의 생물학적 활동을 모형화 한 것입니다.대표적인 신경망 아키텍처로는 MLP(* Multi-Layer Preceptron) 혹은 FFN 이라고 부르는(* Feed-Forward networks) 가 있습니다. 이 네트워크는 단순히 입력 값을 받아들이는 노드들로 구성된 입력층(* Input Layer)과 이전 층으로부터 입력 정보를 받아들이는 노드들로 구성된 전방향층(*..

0. 현재 상황 2024.08.14 - [[Deep daiv.] 복습] - [Deep daiv.] TIL & WIL - 5. 자연어 처리 & 텍스트 처리 (Contd.) [Deep daiv.] TIL & WIL - 5. 자연어 처리 & 텍스트 처리 (Contd.)이전 글2024.08.09 - [[Deep daiv.] NLP] - [Deep daiv.] NPL - 1. 텍스트 처리 [Deep daiv.] NPL - 1. 텍스트 처리0. 텍스트 전처리 텍스트 전처리는 풀고자 하는 문제의 용도에 맞게 텍스트를 사전에 처리하는 작업hw-hk.tistory.com에 나왔던 TF-IDF 에는 한계점들이 분명히 있습니다.단어의 의미 무시단어의 등장 순서 무시TF-IDF 나 BoW 모두 마찬가지로 단어의 빈도를 중심으..

0. 시작 2024.08.11 - [[Deep daiv.] 복습] - [Deep daiv.] TIL - 4강. 지도 학습(분류) [Deep daiv.] TIL - 4강. 지도 학습(분류)0. 지도 학습 2024.08.09 - [[Deep daiv.] 복습] - [Deep daiv.] TIL - 3. 비지도 학습 세션 다시 시작'을 해주세요!sudo apt-get install -y fonts-nanum!sudo fc" data-og-host="hw-hk.tistory.com" data-og-source-url="https://hw-hk.tistory.com/hw-hk.tistory.com과 목표는 똑같습니다. 선수들의 데이터를 모아 포지션을 예측하는 문제입니다.이번에는 다양한 기법을 통해 해당 모델의 성..

1. k-NN 알고리즘 2024.03.19 - [머신러닝] - 머신러닝 공부 - 1 머신러닝에 대한 기본적인 이해와 KNN 알고리즘 머신러닝 공부 - 1 머신러닝에 대한 기본적인 이해와 KNN 알고리즘1. 분류와 회귀 머신러닝(Machine Learning) 은 크게 두 종류로 나타낼 수 있습니다. 분류(Classification) 회귀(Regression) 분류 (Classification) 는 미리 정의된 가능성 있는 여러 클래스 레이블 중 하나를 예측hw-hk.tistory.com2024.03.22 - [머신러닝] - 머신러닝 공부 - 2 KNN Regression and Linear Model 머신러닝 공부 - 2 KNN Regression and Linear Model1. K-NN Regress..

0. 지도 학습 2024.08.09 - [[Deep daiv.] 복습] - [Deep daiv.] TIL - 3. 비지도 학습 세션 다시 시작'을 해주세요!sudo apt-get install -y fonts-nanum!sudo fc" data-og-host="hw-hk.tistory.com" data-og-source-url="https://hw-hk.tistory.com/89" data-og-url="https://hw-hk.tistory.com/89" data-og-image="https://scrap.kakaocdn.net/dn/hhGln/hyWKARDMbL/D46TKtkskkvbDoJfs3G8Tk/img.png?width=800&height=410&face=0_0_800_410,https://s..

1. PCA 주성분 분석 고차원의 데이터를 낮은 차원의 데이터로 바꿀 때, 어떻게 바꿔야 최대한 특징을 살리면서 차원을 낮출 수 있을까를 고안하다가 나온것이 PCA 입니다. 그렇다면 어떻게 해야 '잘' 차원을 축소시킬까? 2가지 방법이 있습니다. 1. 데이터들의 분산을 최대로 하는 축을 기준2. 데이터들의 정사영의 축을 기준 이 두 가지 방법 모두 같은 결과를 나타냅니다. 수학적으로는 다음과 같은 순서를 통해 얻을 수 있습니다. 1. N차원의 데이터로부터 Covariance Matrix 를 생성합니다.2. 생성된 covariance matrix 에서 N 개의 Eigenvector, Eigenvalue 를 찾습니다.3. 찾은 Eigenvector 를 Eigenvalue 가 큰 순서대로 정렬합니다.4. 줄이..

0. 기본 세팅 우선 한글 폰트를 설치하고, seaborn 에 한글 폰트를 설정을 해야합니다.# 한글 폰트 설치# 이 셀을 실행시키고 '런타임 > 세션 다시 시작'을 해주세요!sudo apt-get install -y fonts-nanum!sudo fc-cache -fv!rm ~/.cache/matplotlib -rfimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 한글 폰트 설정sns.set_theme(font ='NanumGothic', rc = {'axes.unicode_minus' : False}, style ='whitegrid')# 샘플 플롯 생성plt.figure(figsize=(8, 6))plt.plot([-2, -..

1. Selenium Selenium 은 웹을 동작시키는 하나의 도구입니다. Selenium 패키지가 자주 업데이트 되기 때문에 Selenium 을 설치하는 방법은 매번 달라집니다. 우선 Colab 환경에서 Selenium 을 설치하는 방법입니다.from google.colab import drivedrive.mount('/content/drive')!pip install selenium!apt-get update!apt install chromium-chromedriver# !cp /usr/lib/chromium-browser/chromedriver '/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks' # (최초 1회)!pip install chromedriver-autoinstal..