PCA 를 활용한 차원축소
Principal Component Analysis는 대표적인 Linear 차원 축소 기법입니다.
최근 포스트
Tree기반 모델(DecisionTree, RandomForest)의 분할 그래프 시각화하기 (graphviz)
Tree 기반 모델은 RandomForest 모델때문에 참 인기있게 활용되는 알고리즘 입니다. RandomForest 모델은 데이터 분석 대회인 캐글에서도 활발히 활용되고 있으며, 성능이 좋을 뿐만아니라 쉽고 간편하게 사용할 수 있기 때문에 저 또한 데이터 분석 대회에서 basel...
GridSearch를 이용한 머신러닝 Hyperparameter 튜닝
Hyperparameter 튜닝을 위해서는 다양한 방법론이 존재합니다. 가장 쉬운 방법으로는 일명 손튜닝이 있을 수 있겠구요. RandomSearch, GridSearch, HyperOpt등 다양한 방법으로 Hyperparameter를 튜닝할 수 있습니다.
앙상블 학습(ensemble learning)으로 알고리즘 성능 개선하기(3) - Boosting
Boosting 알고리즘 역시 앙상블 학습 (ensemble learning)이며, 약한 학습기를 순차적으로 학습을 하되, 이전 학습에 대하여 잘못 예측된 데이터에 가중치를 부여해 오차를 보완해 나가는 방식입니다.
앙상블 학습(ensemble learning)으로 알고리즘 성능 개선하기(2) - Bagging
Bagging 기반의 앙상블(ensemble) 기법은 이미 널리 사용되고 있는 랜덤포레스트(RandomForest) 알고리즘이 바로 그 대표적인 예 입니다.
앙상블 학습(ensemble learning)으로 알고리즘 성능 개선하기(1) - Voting
Kaggle의 상위 솔루션들만 봐도 알겠지만, 단일 모델로는 어느 정도 성능을 극으로 끌어올리기는 한계가 있습니다. 그렇기 때문에 거의 모든 상위권에 랭크되는 솔루션들을 살펴보면 앙상블 학습(emsemble learning)으로 랭크를 올리는 모습을 볼 수 있습니다. 이번 포스팅에...
Tensorflow, Keras, Pytorch GPU 사용여부 체크하기
딥러닝 프레임워크에서 GPU 사용여부를 체크할 수 있는 API에 대하여 알려드리도록 하겠습니다.
Ubuntu 18.04 CUDA 10.2 에서 10.0으로 Downgrade 하기
Ubuntu 18.04 환경을 기준으로 CUDA 10.2 에서 CUDA 10.0으로 clean 삭제 후 재설치 하는 과정에 대한 내용입니다.
Kaggle(캐글) API 사용법 - 데이터셋 다운로드와 제출을 손쉽게!
local 환경의 jupyter notebook 에서 작업을 한 뒤 Kaggle에 제출할 때면, 다음과 같은 상황마다 번거로운 순간들이 있습니다.
더 나은 딥러닝/머신러닝 서버 환경을 위하여 지금 바로 메모리에 투자하세요.
얼마 전, 개인용 딥러닝 서버에 문제가 생겨서 용산을 방문했습니다.