Databuzz's Tech Blog

<Deep Learning> Tensorflow로 DNN 모델링하며 Good Practice에 대해서 생각해보자

About이번 포스트에서는 Tensorflow를 이용하여 Deep Neural Networks를 구현하는 법을 간단히 알아보도록 하고, 어떻게 하면 코드 복사 붙여넣기 없이 할 수 있을까에 대해서 생각해보고 구현한 것을 공유하고자 한다. 특히 찾아보면 간단한 예제를 통해서 ...

<Tensorflow> Tensorflow에서 Graph와 Session의 차이

AboutTensorflow로 이것저것 도전하면서1234ValueError: Operation name: "init"op: "NoOp"input: "^val/Assign" is not an element of this graph. 오류라던가1Tensor Tensor("val...

<Neural Network> 인공신경망에 대한 이해(Part 2 - Back Propagation)

이번 포스트(Part 2)에서는 인공 신경망을 가능하게 한 역전파(Back Propagation) 에 대해 알아보도록 하겠다.(모바일에는 최적화되어있지 않으니 가능하면 PC로 보시길 추천한다) 만약 인공 신경망의 기본 개념과 순방향 전파(Feedforward Propaga...

<Medium 블로그 번역>데이터 사이언티스트 취업을 위한 포트폴리오 만드는 법

이 포스팅은 Medium 블로그를 번역한 내용입니다. 원문 링크 : How to Build a Data Science Portfolio 어떻게 하면 Data Scientist로 취업할 수 있을까? 통계, 머신러닝, 프로그래밍 등을 충분히 안다면 취업을 하는 것은 어려...

<Machine Learning>하이퍼파라미터 튜닝

1. 모델 세부 튜닝 프로젝트 진행 시 EDA와 데이터 전처리를 하고 자신의 목적에 적합한 모델을 선택했다고 가정을 하면 그 이후에 진행되어야할 지루한 작업중에 하나가 바로 하이퍼파라미터 값들을 튜닝하는 것일 겁니다. 수동으로 하나 하나 조정하며 모델을 돌려볼 수도 있지만 작업이 ...

<Scikit Learn>전처리를 위한 변환기 만들기

1. 변환기의 필요성프로젝트를 진행하다보면 가장 많은 시간이 걸리고 노력이 필요한 부분이 데이터 전처리 과정일 것입니다. 처음 프로젝트를 할때는 경험이 부족해 필요할 때마다 데이터를 변환하다보니 테스트를 위해 분류해둔 테스트 데이터를 변환하기위해 같은 작업을 반복하느라 시간을 낭비...

Try StackEdit

StackEdit 사용하기이 글은 StackEdit으로 작성되었다. StackEdit(https://stackedit.io/)은 브라우저에서 마크다운을 읽고, 쓰고, 저장하고, 깃헙으로 발행할 수 있는 오픈소스 웹 어플리케이션. 작성하는 모든 내용이 실시간으로 저장, 동기화된다...

<Neural Network> 인공신경망에 대한 이해(Part 1 - Feedforward Propagation)

이번 포스트(Part 1)에서는 TensorFlow로 DNN을 구현하기 전에 먼저 기본 개념을 알아보고 다음 포스트(Part 2)에서는 인공 신경망을 가능하게 한 Back Propagation 에 대해 알아보도록 하겠다.(모바일에는 최적화되어있지 않으니 가능하면 PC로 보시길 추...

<Deep Learning> An introduction to Deep Learning with Tensorflow(Part-3)

About 이번 포스트에서는 간단하게 회귀분석(Linear Regression) 의 개념과 Tensorflow 를 이용하여 학습하는 법에 대해서 알아보자. 목차 회귀분석(Regression Analysis)이란? Tensorflow를 이용한 회귀 분석 실습 데이터 전처리(Data...

<MACHINE LEARNING>Catboost 알아보기

Machine Learning을 공부하였다면 한번쯤 XGBoost와 LightGBM, H2O를 들어보았을 것이다. 최근 이 분야에서 기존의 기술들을 위협하는 새로운 기술이 나와 이를 소개하고자 한다. 이 글은 참고블로그 (Towards Data Science)와 참고기사의 내용을 ...

<Deep Learning> An introduction to Deep Learning with Tensorflow(Part-2)

이번 포스트에서는 Tensorflow에서 꼭 알아야 할 기본적인 지식들에 대해서 알아보자.(Tensorflow설치법에 대해서는 다루지 않을 것) 1. Dataflow 출처 :Graphs and Sessions 이전 포스트 Part 1에서 이미 다룬 내용인데다 개념 설명이라 ...

<Deep Learning> An introduction to Deep Learning with Tensorflow(Part-1)

최근에 번역한 “DATA SCIENTISTS에게 가장 요구되는 기술(SKILLS)들” 글에서 확인했듯, 급부상하는 분야인 Machine Learning에서도 Deep Learning은 우리가 앞으로 이 분야에서 일하자면 꼭 공부해야 한다. 먼저 간단하게 Machine Learni...

<Github> Gist를 사용하여 Jupyter Notebook 포스팅하기

Gist를 사용하면 아래처럼 소스코드를 임베딩 할 수 있다.아래의 예는 Jupyter Notebook 을 임베딩한 것이지만, 이 외에도 .py, .md, .html 등 소스 코드는 다 할 수 있다. 만약 위의 박스 안에 Jupyter Notebook이 보이지 않는다면.. ...

<Machine Learning> 비대칭 데이터 문제는 어떻게 해결해야 하나?

참고 블로그(8 Tactics to Combat Imbalanced Classes in Your Machine Learning Dataset) 링크블로거 링크 아직 데이터 사이언스에 입문한지 오래되지는 않았지만, 개인 프로젝트로 인스타그램 데이터를 크롤링하여 작업하면서 비대칭...

<Medium 블로그 번역> Data Scientists에게 가장 요구되는 기술(Skills)들

요즘 글로벌 시장에서 Data Scientists 부족으로 난리라고 한다.. 가장 요구되는 기술들이 무엇인지 분석한 기사가 있어서 번역을 통해서 소개하고자 한다 (자세한 내용은 아래의 링크를 통해서 원문을 확인하자). 원문(The Most in Demand Skills for...

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