일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
- Linear Regression
- deeplearning
- 회귀분석
- overfitting
- deep learning
- lol api
- feature scaling
- 경사하강법
- Udacity
- regression
- 데이터분석
- Git
- ubuntu
- GitHub
- 주피터노트북 커널 추가
- 주피터테마
- Machine Learning
- 주피터노트북
- 주피터노트북 커널 목록
- 주피터 노트북 테마
- 딥러닝
- Python
- MySQL
- 한빛미디어
- 나는리뷰어다2021
- jupytertheme
- pandas
- random forest
- 주피터노트북 커널 제거
- 모두를 위한 딥러닝
- Today
- Total
목록책 리뷰 (17)
유승훈

본 도서는 한빛미디어 도서 서평단 로 선정되어 받은 도서입니다. 리뷰 작성 겸 각 챕터를 간단하게 정리해보고자 합니다. 신경망은 우리가 알고있는 회귀분석, SVM 등과 같이 Machine Learning 알고리즘들 중 하나입니다. 다른 머신러닝 알고리즘들과 마찬가지로 가격, 점수 같은 연속형 변수를 예측하는 회귀문제도, 개vs고양이, 양성vs음성, 상vs중vs하와 같이 Class를 나누는 분류 문제도 풀 수 있습니다. 신경망은 인간의 뇌 기능을 흉내내고 있습니다. 우리의 뇌 속에 있는 뉴런이라고 하는 세포가 신경망 모델이라고 할 수 있습니다. 그림의 각 원을 유닛이라고도 합니다. 신경망은 유닛을 연결할 때 가중치라는 값을 가지는데, 이는 해당 변수의 중요도나 종속변수와의 연관성을 나타냅니다. Weight..

본 도서는 한빛미디어 도서 서평단 로 선정되어 받은 도서입니다. Git은 소스코드 버전관리 시스템입니다. 대표적인 저장소로 Git 프로젝트들을 웹호스팅하는 Github라는 서비스를 많이 사용하죠. 깃허브는 마이크로소프트에 2018년 인수됐고, 비공개 저장소인 Private Repository가 무료로 풀리기도 했습니다. Git, Github는 버전관리, 협업 툴에서 가장 많이 활용되고 있습니다. 팀이나 개인 프로젝트를 올려 포트폴리오처럼 활용하기도 하고, Tensorflow같은 오픈소스 프로젝트를 만들어 올려두기도 합니다. 여러 사용자들이 공개된 코드에 아이디어를 제안하고, 오류를 공유하고, 해결하며 더 나은 개발문화를 만들어 나가는데 기여하고 있습니다. 처음 파트1에서는 GUI 환경에서 Git을 배웁니..

본 도서는 한빛미디어 도서 서평단 로 선정되어 받은 도서입니다. 머신러닝, 인공지능 같이 “데이터”와 관련된 기술은 계속해서 발전하고 있습니다. 또한 그로스 해킹, 퍼포먼스 마케팅 등 다양한 영역에서 데이터를 활용하여 성과를 개선하고, 기획의 토대로 삼고 있습니다. 활용범위가 넓어지면서, 우리는 데이터를 통해 더 복잡하고, 더 어려운 문제를 풀고자 합니다. 학습이 불가능하다고 했던 MLP도 계속된 발전으로 알파고도 만들고, 텍스트로 컴퓨터에게 명령하는 것 등의 연구를 가능하게 했죠. 하지만 데이터를 활용하는 것은 개인정보, 법률, 비용, 조직문화 등 다방면의 고려가 필요합니다. 풀고자하는 문제가 복잡할 때는 그에 맞게 복잡한 데이터가 필요하고, 개인정보 등의 프라이버시 이슈를 해결해야하기도 합니다. 이럴..

본 도서는 한빛미디어 도서 서평단 로 선정되어 받은 도서입니다. 리뷰 작성 겸 각 챕터를 간단하게 정리해보고자 합니다. 앞장에서는 데이터 합성이 실제로 어떻게 이루어지는지를 살펴보았습니다. 이번 장에서는 데이터 합성에서 큰 이슈인 합성 데이터의 개인정보, 프라이버시 문제에 대해서 다루고 있습니다. 합성데이터와 원본 데이터는 1-1로 매칭되지는 않기 때문에, 개인정보 위험을 무시해도 된다는 통념이 있습니다. 하지만 합성 데이터를 생성하는 과정에서 모델이 실제 데이터에 과적합 될 수 있습니다. 과적합된 모델을 통해 생성된 합성 데이터는 실제 데이터에 매핑될 가능성이 존재합니다. 노출 유형 합성 데이터에서도 다양한 방식으로 개인정보, 프라이버시 이슈가 있을 수 있습니다. 신원 노출, 조합을 통핸 새로운 정보 ..