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[ML] 비지도 학습 - 군집분석
비지도 학습이란?레이블이 없는, 정답이 없는 데이터를 분류하는 것!비지도 학습의 종류?군집화, 차원 축소서로 유사한 정도에 따라 다수의 개체를 군집으로 나누는 것을 말한다. 한마디로, 유사도가 높은 데이터끼리 그룹화를 시키는것이라고 말할 수 있다.분할 기반 군집k-me
[클론DL] 밑바닥2 word2vec 속도 개선
문제점: 말뭉치에 포함된 어휘 수가 많아지면 계산량도 커진다는 점.개선: word2vec에 Embedding 이라는 새로운 계층을 도입네거티브 샘플링이라는 새로운 손실함수 도입PTB 데이터셋을 가지고 학습 수행, 결과로 얻은 단어의 분산 표현의 장점을 평가
[ML models A-to-Z] Week2. Spatial Transformer Networks
Since AlexNet was invented in ImageNet Large-Scale Visual RecognitionChallenge(ILSVRC), the method of sizing down the feature map drawnthrough max-poo
[NLP]한국은행 뉴스심리지수(NSI) 관련 리뷰
| 이번 포스팅은 한국은행에서 발행한 '기계학습을 이용한 뉴스심리지수(NSI)의 작성과 활용을 기반으로 경제 심리 중 하나인 뉴스심리지수에 대해 공부하는 내용을 담았습니다. 기계학습을 이용한 뉴스심리지수(NSI)의 작성과 활용 한국은행 경제통계국은 2022년 2월부터
[ML] 데이콘 AI 경진대회 후기
데이콘 Basic 전화 해지 여부 분류 AI 경진대회 - 참가 목표 1. 에이블스쿨을 통해 들었던 수업 내용 써먹기 2. 새로운 것 시도해보기
[LeetCode] Machine Learning - Why?
앞의 챕터에서는 머신러닝 알고리즘이 무엇인지 알아보고, 프로젝트에 ML을 적용하는 방법에 대해 알아보았다.이제 이번 챕터에서는 왜 머신러닝 알고리즘이 필요한지에 대해 생각해보자.우선 우리 삶의 여러 측면에서 머신러닝 알고리즘이 필요하다는 점은 인정할 필요가 있다.우리가
Aischool mini project
https://dacon.io/competitions/official/236075/codeshare/7765?page=1&dtype=recent동시에 진행하기위해 데이콘 전화 해지 여부 분류 AI 경진대회를 참가했다. 일단 데이터를 다운로드 하고 간단하게 살펴
[Paper Review] do transformers really perform bad for graph representation (Graphormer)
Introduction 자연어처리, 컴퓨터비전 등 많은 분야에서 이미 Transformer의 활용성이 검증된 반면, 그래프 데이터에 대해서는 그 활용성이 확실히 검증되지 않았습니다. Transformer를 그래프 데이터에 잘 활용하려면 sequence modeling을
[ML] 지도학습 - K-NN (K-최근접 이웃)
📍 K-NN (K-Nearest Neighbor) 거리기반의 분류 알고리즘으로, 주변의 가장 가까운 k개의 데이터를 보고 데이터가 속할 그룹을 판단하는 알고리즘이다. ✔ 비지도 학습의 Clustering 역시 거리기반의 분류 알고리즘인데? k-nn은 clusterin
[ML] 나이브 베이즈
📌 나이브 베이즈란? > 테니스를 좋아하는 사람이 있다. 만약 이 사람이 날씨가 좋고 습도가 낮은 날에 테니스를 칠 확률은 얼마일까? 과거 데이터에 따라 학습을 시킨 모델을 기반으로 어떤 날씨가 주어졌을 때 이 사람이 테니스를 칠지 안 할지 판단하는 것이다. 조건부 확률과 베이즈 정리 기반의 지도학습 분류 모델이다. 나이브(Naive)는 순진,단순하다는...
One-shot / Few-shot / Zero-shot Learning
딥러닝 모델에서 One-shot learning과 Few-shot learning은 모델을 학습하는 데 사용되는 데이터의 양을 나타내는 용어입니다. 이 용어들은 특히 이미지 인식, 자연어 처리, 게임 등의 분야에서 사용됩니다.하나의 샘플 이미지만으로 새로운 클래스를 인
Machine Learning (ML) - 2. Terms and Library
In machine learning, a model is a mathematical representation of a system that makes predictions or decision.It can be described of as a set of rules
[클론DL] 밑바닥2 word2vec
추론 기반 기법 : 추론 과정에 신경망을 이용, word2vec 등장, 처리효율을 희생하는 대신 이해하기 쉽도록 구성한 단순한 word2vec 구현해보기단어를 벡터로 표현하는 방법: 통계 기반, 추론 기반(분포 가설을 배경으로 함)통계기반 기법에서는 주변 단어의 빈도를
[이어드림 스쿨 2기] 첫 고비를 맞이하다
# 그룹 스터디 시작! (4.19) 테스트를 통해 배정된 그룹 스터디 조가 처음 편성되었다. ZEP에서 첫 모임을 가지고 자기소개를 하고 그룹 스터디 방향과 의견을 이야기하는 자리였다. 어색한 기류가 있었지만 다들 똑같겠지 하는 마음으로 이야기했던 것 같다. 그러나
Machine Learning (ML) - 1. Concept and Definition
Arthru Samuel (1959): ML means that it gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.\*\*Tom Mitchell (1988): There are 3 c
[ML] 지도학습 - 나이브베이즈
📍 나이브베이즈 나이브베이즈 분류 알고리즘은 데이터를 단순(나이브)하게 독립적인 사건으로 가정하고, 이 독립 사건들을 베이즈 이론에 대입시켜 가장 높은 확률의 레이블로 분류를 실행하는 알고리즘이다. 나이브베이즈는 feature끼리 서로 독립이라는 조건이 필요하다. 예