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기술정리

Obsidian

Obsidian Plugin(1) Dataview and Tasks

이번 포스트에서는 옵시디언을 사용하면서 잘 사용하고 있는 플러그인들 중 Dataview를 소개하려고 한다.

pytorch

PyTorch Tutorial - 5.Optimizer and Model Save

모델과 데이터가 준비되면, 모델을 훈련하고 검증하며 데이터에 대한 파라미터를 최적화하여 모델을 테스트한다. 훈련은 반복적인 과정으로, 각 반복마다 모델은 출력을 예측하고 예측의 오차를 계산하며, 오차에 대한 파라미터의 미분 값을 수집하고 경사 하강법을 사용하여 파라미터를 최적화한다

pytorch

PyTorch Tutorial - 4.TORCH.AUTOGRAD

신경망을 훈련시킬 때 가장 자주 사용되는 알고리즘은 역전파(backpropagation)라고 할 수 있는데, 이 알고리즘에서 모델 가중치는 손실 함수에 대한 파라미터의 기울기에 따라 조정된다

pytorch

PyTorch Tutorial - 3.Bulid The Neural Network

신경망은 데이터 처리를 위한 층과 모듈로 이루어져 있으며, torch.nn은 PyTorch에서 신경망을 구성하는 다양한 레이어, 손실 함수, 활성화 함수 등 신경망과 관련된 모든 구성 요소를 포함하는 모듈을 제공한다

pytorch

PyTorch Tutorial - 2.Dataset Dataloaders

데이터셋 코드와 모델 훈련 코드를 서로 독립적으로 작성하는 것은 코드의 가독성과 모듈성을 높이는 중요한 원칙이다. 이번 튜토리얼에서는 PyTorch에서 제공하는 두 가지 프리미티브 함수를 활용하여 데이터셋을 구성하고, 모델 훈련을 진행하는 방법을 실습하려고 한다

pytorch

PyTorch Tutorial - 1.Tensor

최근 딥러닝 분야에서는 PyTorch가 더 많은 기업에서 요구되고 있는 추세라고 생각한다

Seq2seq

sequence-to-sequence

kaggle_competition

Attention

Attention

hongong

k-평균

혼공머신 6-2 K-평균

grammar

typoa문법

새로운 걸 알 때마다 추가

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개념정리

Obsidian

Obsidian Plugin(1) Dataview and Tasks

이번 포스트에서는 옵시디언을 사용하면서 잘 사용하고 있는 플러그인들 중 Dataview를 소개하려고 한다.

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PyTorch Tutorial - 5.Optimizer and Model Save

모델과 데이터가 준비되면, 모델을 훈련하고 검증하며 데이터에 대한 파라미터를 최적화하여 모델을 테스트한다. 훈련은 반복적인 과정으로, 각 반복마다 모델은 출력을 예측하고 예측의 오차를 계산하며, 오차에 대한 파라미터의 미분 값을 수집하고 경사 하강법을 사용하여 파라미터를 최적화한다

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신경망을 훈련시킬 때 가장 자주 사용되는 알고리즘은 역전파(backpropagation)라고 할 수 있는데, 이 알고리즘에서 모델 가중치는 손실 함수에 대한 파라미터의 기울기에 따라 조정된다

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PyTorch Tutorial - 3.Bulid The Neural Network

신경망은 데이터 처리를 위한 층과 모듈로 이루어져 있으며, torch.nn은 PyTorch에서 신경망을 구성하는 다양한 레이어, 손실 함수, 활성화 함수 등 신경망과 관련된 모든 구성 요소를 포함하는 모듈을 제공한다

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PyTorch Tutorial - 2.Dataset Dataloaders

데이터셋 코드와 모델 훈련 코드를 서로 독립적으로 작성하는 것은 코드의 가독성과 모듈성을 높이는 중요한 원칙이다. 이번 튜토리얼에서는 PyTorch에서 제공하는 두 가지 프리미티브 함수를 활용하여 데이터셋을 구성하고, 모델 훈련을 진행하는 방법을 실습하려고 한다

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PyTorch Tutorial - 1.Tensor

최근 딥러닝 분야에서는 PyTorch가 더 많은 기업에서 요구되고 있는 추세라고 생각한다

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error

혼공머신ch2_fit_error

혼공머신 ch2의 책의 코드를 따라 해 보려다가 케글에 공개되어 있는 데이터라고 되어 있어서 dataframe을 다루는 데 익숙해질 겸 케글에 있는 데이터를 colab으로 불러와서 변형시켜서 해 보기로 했다

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Obsidian을 사용하는 이유

최근에 Obsidian이라는 노트 작성 앱을 발견하였는데 이전까지는 공부한 내용을 블로그에 올리고, 관련 코드는 GitHub에 저장하는 방식을 사용하였다. 하지만 이러한 방식은 링크와 카테고리를 일일이 관리해야 해서 까다로웠는데. 특히 링크를 통해 연관 내용을 연결해야 할 때나 카...

multicampus_project

멀티캠퍼스 첫 번째 프로젝트(시각화)

멀티캠퍼스에서 진행한 첫 번째 프로젝트는 데이터 시각화에 관한 것입니다. 프로젝트는 웹 개발, 크롤링, Django를 활용하여 데이터를 가져오고 간단한 웹 사이트를 만드는 방법부터 시작했습니다. 이어서 numpy, pandas와 같은 모듈을 사용하여 데이터를 분석하고, matplo...

error

혼공머신ch2_fit_error

혼공머신 ch2의 책의 코드를 따라 해 보려다가 케글에 공개되어 있는 데이터라고 되어 있어서 dataframe을 다루는 데 익숙해질 겸 케글에 있는 데이터를 colab으로 불러와서 변형시켜서 해 보기로 했다

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모델과 데이터가 준비되면, 모델을 훈련하고 검증하며 데이터에 대한 파라미터를 최적화하여 모델을 테스트한다. 훈련은 반복적인 과정으로, 각 반복마다 모델은 출력을 예측하고 예측의 오차를 계산하며, 오차에 대한 파라미터의 미분 값을 수집하고 경사 하강법을 사용하여 파라미터를 최적화한다

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신경망을 훈련시킬 때 가장 자주 사용되는 알고리즘은 역전파(backpropagation)라고 할 수 있는데, 이 알고리즘에서 모델 가중치는 손실 함수에 대한 파라미터의 기울기에 따라 조정된다

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신경망은 데이터 처리를 위한 층과 모듈로 이루어져 있으며, torch.nn은 PyTorch에서 신경망을 구성하는 다양한 레이어, 손실 함수, 활성화 함수 등 신경망과 관련된 모든 구성 요소를 포함하는 모듈을 제공한다

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최근에 Obsidian이라는 노트 작성 앱을 발견하였는데 이전까지는 공부한 내용을 블로그에 올리고, 관련 코드는 GitHub에 저장하는 방식을 사용하였다. 하지만 이러한 방식은 링크와 카테고리를 일일이 관리해야 해서 까다로웠는데. 특히 링크를 통해 연관 내용을 연결해야 할 때나 카...

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최근에 Obsidian이라는 노트 작성 앱을 발견하였는데 이전까지는 공부한 내용을 블로그에 올리고, 관련 코드는 GitHub에 저장하는 방식을 사용하였다. 하지만 이러한 방식은 링크와 카테고리를 일일이 관리해야 해서 까다로웠는데. 특히 링크를 통해 연관 내용을 연결해야 할 때나 카...

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멀티캠퍼스 첫 번째 프로젝트(시각화)

멀티캠퍼스에서 진행한 첫 번째 프로젝트는 데이터 시각화에 관한 것입니다. 프로젝트는 웹 개발, 크롤링, Django를 활용하여 데이터를 가져오고 간단한 웹 사이트를 만드는 방법부터 시작했습니다. 이어서 numpy, pandas와 같은 모듈을 사용하여 데이터를 분석하고, matplo...

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