Python 썸네일형 리스트형 [AI DEEP DIVE] AI DEEP DIVE 강의 후기 3 CHAPTER 4. 딥러닝, 그것이 알고싶다. 학습 순서: 4-1 -> 4-2 -> 1-7 -> 4-3 MLP(Multi Layer Perceptron)과 backpropagation(역전파)에 대해서 설명하는 파트이다. MLP는 hidden layer(은닉층)를 깊게 쌓는 퍼셉트론이며 이를 벡터를 활용하여 설명해주신다. 그 전에는 은닉층을 깊게 쌓은 것이 MLP이며 activation은 비선형 구조를 사용해야한다 정도로 이해하고 있었다. 하지만 이 강의에서 단순히 비선형 구조로 쌓아야 깊게 쌓인다가 아닌 왜 선형구조로 쌓으면 안되는지 수식을 통해 알려주고 비선형 구조인 activation을 사용해야 하는 이유까지 자세하고 명쾌하게 설명해주신다. 다음은 딥러닝에서 학습하는 과정인 backpropagati.. 더보기 [AI DEEP DIVE] AI DEEP DIVE 강의 후기 2 CHAPTER 3. 왜 우리는 인공신경망을 공부해야 하는가? ch2 에서는 AI가 무엇인지 설명하고 앞으로의 진도에 대해서 간략하게 설명하는 파트였다면 ch3부터는 본격적인 딥러닝 수업을 시작했다. 우선 인공신경망의 가장 기본이 되는 weight와 bias에 대한 설명으로 시작을 한다. 그리고 인공신경망의 구조와 진행 흐름에 대해서 설명을 하는데 이때 혁펜하임님의 수업 방식은 수식으로 모든 과정을 설명해주시고 증명까지 다 해주신다. 나는 혁펜하임님의 수업방식을 알고 있었고 기대했던 부분들이라 흥미를 가지고 계속 들었다. 중간중간 모르는 수학 개념이나 증명 방법이 나오면 ch1에 있는 수학 개념 파트로 넘어가서 들었다. 우선 내가 들었던 수업 진행 순서를 나열해 보자면 3-1, 3-2, 3-3, 1-9, .. 더보기 [Pandas] DataFrame에 column 추가하기 DataFrame에 새 column 원하는 위치에 추가하기 보통 그냥 column을 추가하면 컬럼 맨 뒤에 추가가 된다. 하지만 원하는 위치에 column을 추가하고 싶을 때가 있다. 데이터를 병합하기 위해서나 정렬되어있는 column에 넣고싶을 때 등등.. 그때 insert를 사용하면 된다. (python에서의 insert와는 다르다) DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=_NoDefault.no_default) loc = 추가하고 싶은 위치의 인덱스 번호 column = 추가하고 싶은 column의 이름 value = 추가하고자 하는 column ex) df.insert(0, 'empty', np.nan) df 데이터프레임에 첫번째 열에 'e.. 더보기 [AI DEEP DIVE] AI DEEP DIVE 강의 후기 1 KDT교육을 수료하고 Deep Learning에 관심이 생겨 공부를 해보고 싶다라는 생각을 하던 중에 "혁펜하임의 AI DEEP DIVE" 체험단을 모집한다는 공고를 접했다. 혁펜하임님은 평소에 AI 공부를 할 때 유튜브에서 많은 도움을 주셨던 강사님이셨다. 수학적 논리로 AI를 가르치시고 직관적으로 쉽게 설명해주는 강의 스타일을 가지고 있으시다. 그래서 평소에 수학적 역량이 부족하다고 느끼는 내가 공고를 접했을 때 바로 지원을 했다. 그렇게 1월 17일 선정 결과 메일을 받았다. 본격적인 온라인 수업은 1월 20일부터 참여가 가능한데 아쉽게도 그날에 라섹 수술 예정이라 일주일정도는 듣기가 힘들었다 ㅠㅠ (그래서 눈감고 OT 정도 들었다 ㅋㅋ) OT에서 혁펜하임님이 chapter 1에 '딥러닝을 위한 필.. 더보기 [DL] 컨텐츠 기반 필터링 추천시스템 컨텐츠 기반 필터링은 사용자가 선택한 아이템과 유사한 성질을 가지고 있는 아이템을 추천해주는 모델이며 여기서 말하는 유사한 성질은 텍스트가 될 수도 있고 이미지가 될 수도 있으며 해당 아이템의 중요한 성질들을 잘 파악하여 유사도를 구할 때 사용하는 것이다. 결국 컨텐츠 기반 필터링은 해당 아이템에 대한 도메인 지식이 중요하다고 볼 수도 있다. 사용자가 아이템을 선택하였을 때 아이템을 선택한 이유를 잘 알아야 그와 비슷한 아이템을 추천하여 매출을 올리거나 사용자가 이용하는 시간을 더 늘릴 수 있기 때문이다. 컨텐츠 기반 필터링으로 추천시스템 만드는 방법은 다음과 같다. 1. 추천할 아이템에 대한 기준을 정한다. 2. 기준에 맞는 전처리 및 벡터화 방법을 정한다. 3. 벡터화를 진행한 후에 벡터간의 유사도를.. 더보기 [Python] 딕셔너리형태를 데이터프레임으로 만들기 프로젝트를 진행하다보면 딕셔너리형태를 데이터프레임으로 바꿔야하는 경우가 생긴다. 나같은 경우는 각 책들마다 토픽을 기준으로 코사인 유사도를 구하기 위해 행에는 책의 인덱스를 열에는 각각의 토픽들이 있는 형태의 데이터프레임을 만들고 싶었다. 그래서 딕셔너리의 key값들이 각 컬럼으로 들어가는 형태의 데이터프레임을 만들기 구글링을 해보았다. 그렇기 두가지의 효율적인 방법을 찾았다. 1. tolist를 사용 2. apply와 pd.Series를 활용 더보기 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 ··· 11 다음
