최근 포스트

최근접 이웃 (KNN) 알고리즘을 활용한 분류

3 분 소요

K-Nearest Neighbors 이른바, 최근접 이웃 분류 알고리즘을 활용한 간단한 머신러닝 분류 문제를 풀어보도록 하겠습니다. 알고리즘은 동작 원리는 매우 직관적이고 단순 합니다. 이해는 어렵지 않으나, 복잡한 분류 문제에 있어서는 모델의 성능에 대한 큰 기대를 하기 어렵습니...

scikit-learn 데이터 전처리

6 분 소요

데이터 전처리는 데이터 분석 및 머신러닝 학습을 위해서 매우 중요한 단계 입니다. 실무 프로젝트에서는 전체 프로젝트 기간 중 평균 50~70% 이상 시간을 전처리 및 EDA에 투자한다고 합니다. 그만큼 좋은 전처리를 하면 할수록 좋은 성능을 내는 머신러닝 모델을 만들 수 있습니다.

경사하강법 (Gradient Descent) 직접 구현하기

8 분 소요

이번에는 머신러닝 뿐만아니라, 인공신경망 모델의 가장 기초가 되는 경사하강법 (Gradient Descent)에 대하여 알아보도록 하겠습니다. 경사하강법을 Python으로 직접 구현해보는 튜토리얼 입니다. 자세한 설명은 유튜브 영상을 참고해 보셔도 좋습니다.

[tensorflow] LSTM layer 활용법

5 분 소요

시계열 데이터 그리고 NLP에서 흔히 사용되는 LSTM Layer의 주요 Hyper Parameter에 대하여 알아보고, 많이 헷갈려 하시는 input_shape 지정과 결과 값 (output)에 대해서도 직접 실행해 보면서 어떻게 동작하는지 살펴보도록 하겠습니다.

국민연금 데이터를 활용한 연봉추정 분석

16 분 소요

국민연금 데이터를 공공 데이터 포털에서 제공합니다. 국민연금 데이터를 활용하여 특정 회사의 임직원 평균 연봉을 역추정해보는 것도 가능합니다.

텐서플로(tensorflow) 윈도우 10 GPU 설치

1 분 소요

텐서플로우(TensorFlow) 2.0 를 윈도우(Windows) 10에서 GPU를 활용하여 학습할 수 있도록 설치하는 방법에 대하여 공유드리고자 합니다.