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t-SNE와 perplexity
t-sne t-sne는 복잡한 차원의 데이터를 축소하는 기법을 말합니다. PCA와 유사한데, PCA의 경우 데이터를 오쏘고날한 선형 벡터의 합으로 표현하기 때문에, 잃어버려지는 정보의 양이 좀 많죠( 대신 속도는 t-sne에 비해서 훨씬 빠릅니다...
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node2vec 라이브러리를 사용해봅시다.
recap: node2vec node2vec은 word2vec처럼 skip-gram을 사용해서 node를 vector로 표현하는 방법론입니다. 그 과정에서 word2vec의 sequence와 같은 것을 네트워크의 sampling strategy를...
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graph2vec) Graph를 어떻게 vector로 표현할 수 있을까?
graph2vec?? graph2vec이라는 말보다는 word2vec이 더 익숙할 것이라고 생각됩니다. word2vec은 말 그대로 단어를 벡터로 표현하는 것을 말하죠. word는 수치로 나타나는 값이 아니고, 수치로 값을 나타내지 못하면 머신러...
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node2vec은 무엇인가?
node2vec node는 그래프 이론에서 말하는 말 그대로 점이죠. 현실계에서는 graph와 같은 unstructured data가 많이 존재합니다. 여기서 graph중에서 특히 node를 vector로 표현하는 representational ...
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word2vec을 다시 정리합니다
word2vec word2vec은 말 그대로 word를 vector로 표현해주는 것입니다. 간단하게는 feature representation이라고도 할 수 있습니다. 이 측면에서 보면, 전체 document set에서 특정 word가 등장한 횟...
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What is GLoVe??
intro 저는 단어의 semantic similarity를 계산하기 위하여 Spacy를 사용하고 있습니다. - spacy는 기학습된 단어의 word-vector를 가지고 계산을 하는데, 이 과정에서 쓰는 word vector는 GLoVe입니다....
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auto-encoding, decoding
최근에 Generative Adversarial Network를 공부했습니다. 슥 만들고 보니까, 예전에 한 번 슬쩍 봤던, Auto encoder/decoder와 유사하다는 생각이 들었습니다. - 제가 이전에 했던 것은 GAN을 이용해서 MNI...
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·⏱ 44m
GAN을 사용해 봅시다.
GAN이 뭡니까. 이 포스트는 이 포스트를 참고하여 작성되었음을 명확하게 밝힙니다. GAN은 Generative Adversarial Network의 약자인데, 이를 한국말로 말하면, "생성적 적대적 네트워크"라고 할 수 있는데, 그냥 영어로 G...
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dot language로 nn 그려서 보기
뉴럴넷이 복잡해서 지금 제대로 그리고 있는지 모르겠을때. 그럴 때, neural network를 그려보면 좋겠다는 생각을 합니다. 에 가 있는데, 이건 좀 다르고, 그냥 간단하게 어떤 node에서 어떤 node로 흘러가는가? 만 보고 싶다는 생각...
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kaggle) bike sharind demand를 맞춰봅시다!
kaggle) bike sharing demand를 맞춰봅시다! 아주 행복하게도, missing value가 없습니다 개좋음!! Linear model로 했을때보다, randomforest를 넣었을때 훨씬 좋게 나옵니다. 사실 너무 당연한 거죠....
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sklearn에서 custom metric으로 모델 선정하기
custom score 만들기 에 이미 좋은 Metric들이 많기는 합니다만, 경우에 따라서 제가 직접 scoring을 하고 싶을때가 있습니다. 뿐만 아니라, 제가 직접 만든 metric을 이용해서, model을 선택하고 싶을때가 있습니다. 에서...
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kaggle) mnist 이미지 인식하기
mnist 이미지 분류기 만들기 mnist는 이제 너무너무도 유명한 데이터이긴 하지만 아무튼. mnist는 사람이 손으로 0-9까지 쓴 hand-written number digit 데이터입니다. 공개로 풀려 있기 때문에, 많은 머신러닝 초보자들...
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keras로 regression 문제 풀기
keras로 regression 문제를 풉니다. 보통, neural network는 classification 문제에 적용하는 경우가 많지만, 사실 regression 문제에도 적용할 수 있습니다. 생각해보니, 저번에 mlpregressor를 사...
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kaggle) 집 가격을 예측해 봅시다.
kaggle) 집 가격을 잘 예측해봅시다. 이 문제는 간단히 말하면, regression 문제네요. 이전에 풀어본 mnist, titanic의 경우는 classification의 문제에 속했는데, 이 문제는 regression 문제입니다. 다 좋...
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classification 결과를 평가해봅시다.
classifier의 성능을 어떻게 평가할까요? , 가 각각 있습니다. 이를 활용해서 현재 분류된 결과의 성능을 어떻게 잘 평가할 수 있을까요? 보통 classification을 평가하는 metric들은 binary classification을 ...
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·⏱ 10m
slideshare) 딥러닝 큰 그림 그리기
슬라이드쉐어에 딥러닝에 대한 유용한 지식을 정리해둔 슬라이드가 있어서 제가 공부하면서 내용을 정리해두려고 합니다. 이것도, 아마 예전에 봤던 자료인데 또 까먹었어요 헤헤. 복습이 중요합니다. 뉴럴넷? 인공신경망이라고도 하는데, 간단하게 다음 그림...