Hippo's data

데이터분석의 대표 플랫폼인 캐글에서 인플루언서분들의 코드를 보다보면 optuna를 이용하여 하이퍼파라미터 튜닝을 하는 것을 종종 볼 수 있는데욥 오늘은 하이퍼파라미터(Hyperparameter) 튜닝 방법 중 하나인 optuna에 대해 알아보겠습니다! # 하이퍼파라미터란? 먼저 optuna에 대해 알아보기 전에 하이퍼파라미터에 대해 알아보겠습니다 하이퍼파라미터란 사용자가 직접 설정하는 값으로 직접 모델의 학습방식을 조절할 수 있습니다 쉬운 예시로 경사 하강법에서의 학습률(learning rate) , epoch 에포크 수, k-NN(k 최근접 이웃) 모델의 k값 등이 있는데욥 이러한 하이퍼파라미터를 조절하며 사용자는 모델의 성능을 올릴 수 있습니다! 하이퍼파라미터를 조절하는 것을 하이퍼파라미터(Hyper..

오늘은 루비페이퍼에서 받은 '하루 3분, 세상에서 가장 쉬운 IT 수업' 책 서평을 작성해보겠습니다!! 이 책 제목을 봤을 때 '아 이건 무조건 읽어봐야겠따'라고 생각할 수 밖에 없는 책이다 부제목으로 비전공자, 비개발자, 모두를 위한 최소한의 IT라는 타이틀을 가지고 있는데 아 이건 나를 위한 책인건가 싶더랬따 비전공자로서 항상 IT분야 지식에 목말라 있었다,,,,, 책은 크게 2가지 부분으로 나뉘어 있다 1부, 비전공자도 이해할 수 있는 개발 상식 2부, 꼭 알아야 하는 IT 상식 각 부분마다 다양한 주제의 토픽거리들로 이루어져 있는데 딥한 IT 지식이라기 보다는 기본적인 개념들을 이슈나 이야기로 풀어내는 느낌이다 운영체제, 데이터베이스, API, 하드웨어 등등,,, 비전공자인 나도 매우 쉽게쉽게 읽..

오늘은 판다스 데이터프레임에서 중간(행) 생략없이 출력하는 법에 대해 알아보겠습니다!! csv파일을 판다스 데이터프레임 형식으로 받아서 열어보았는데요 너무 값이 많은 나머지 아래와 같이 ... 생략된 것을 확인할 수 있습니다! pd.set_option('display.max_rows', None) 이 코드를 통해 해결할 수 있는데요! pandas 라이브러리 설정을 변경하여 데이터프레임 출력시 행의 최대 개수를 제한하지 않도록 설정하는 방법입니다! 'display.max_rows' -> 행의 최대 개수 설정 None -> 출력 행수 제한없음 그렇다면 다시 돌아가고 싶다면 어떻게 해야 할까요? pd.set_option('display.max_rows', 60) -> 최대 행 수가 다시 기본값인 60으로 설정..

오늘의 포스팅은 구글검색(구글링) 하는 법입니다 프로그래밍 세계에는 독특한 문화가 있는데요 에러나 막히는 부분에 대한 해결책들을 인터넷상에서 조건없이 알려주고 나눠준다는 점입니다 이렇기에 모르는 점들이 생길때는 구글링을 통해 찾아내야 하는데요 원하는 정보를 빠르고 정확하게 찾는 구글링 역량은 IT 업계에서 꼭꼭꼭 필요한 역량입니다!! 저두 코드 에러가 생기거나 모르는 것들을 항상 열심히 구글링하면서 찾아보곤 합니다 (Chat gpt에 물어봐두 잘 대답해주지만 한계가 있긴 하드라구요...) 사실 구글링이 제한되면 아무것도 할 수 없어여.... 그래서 어떻게 검색을 하면 원하는 정보를 빠르고 정확하게 찾아낼 수 있을지 구글검색(구글링) 하는 법 에 대해 알아보겠습니다 - 특정 단어/문장 포함 -> "단어/문..

회고 드디어 마지막 주차다 후후후 지난 6주동안 혼공단 스터디를 진행하면서 확실히 나는 뭔가를 걸어놔야 하는구나....란걸 깨달았다 그래도 매주 커리큘럼이 있기때문에 꾸준히 할 수 있었던 거 같답 더군다나 간식도 보내주시구 응원댓글까지 달아주시며 관리해주시니 너무 좋은 활동이었다 (이거 웨 안훼??? 😊) 스터디를 통해서 그동안 뭔가 뇌 이곳저곳을 떠돌던 개념들이 제자리를 찾았고 깔끔하게 정리할 수 있었다 Chapter 07 딥러닝을 시작합니다 07-1 인공 신경망 07-2 심층 신경망 07-3 신경망 모델 훈련 기본 미션 Ch.07(07-1) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기 1.어떤 인공신경망의 입력 특성이 100개이고 밀집층에 있는 뉴런의 갯수가 10개일 때 필요한 모델 파라미터의 개수는 몇 개..

Chapter 06 비지도 학습 06-1 군집 알고리즘 06-2 k-평균 06-3 주성분 분석 기본 미션 k-평균 알고리즘 작동 방식 설명하기 -> 무작위의 K개 클러스터 중심 설정 -> 각 데이터마다 가까운 클러스터 중심과 매칭하여 클러스터 생성 -> 클러스터마다 평균 등의 연산을 통해 중심 재정의 -> 이 과정 반복 후 최종적으로 중심변화 없을 경우 확정 선택 미션 Ch.06(06-3) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기 1. 특성이 20개인 대량의 데이터셋이 있습니다. 이 데이터셋에서 찾을 수 있는 주성분 개수는 몇개일까요? -> 10개 / 20개 / 50개 / 100개 답: 10개 - 주성분을 찾는 목적인 특성 감소에 해당하는 값은 10개뿐이기 때문 2. 샘플 개수가 1000개이고 특성 개수가 ..

오늘은 함수(Function)와 메소드(Method)의 차이에 대해 알아보겠습니다!!! 사실 프로그래밍에 대해 공부하다가 보면 함수와 메소드를 혼용하면서 쓰는 경우가 많습니다 하지만 두 용어 모두 선언 후에 특정한 작업을 수행한다는 점에서 하는 역할은 동일한데욥 그렇다면 함수와 메소드의 차이가 무엇일까요? # 함수(Function)란? 클래스 없이 파일에 자체적으로 선언하여 사용하는 경우 -> 프로그래머스 코테문제에도 등장하는 def 선언 또한 일반적인 함수입니답!! # 메소드(Method)란? 클래스 안에 선언하는 함수 메소드와 함수의 큰 차이점은 '클래스' 안에 있나 없나의 차이인데욥!! 그렇다면 클래스란 무엇일까요?? # 클래스(Class)란? 객체를 만들기 위한 틀 / 설명서 / 설계도 입니다!!..

이번 포스팅에서는 AICE ASSOCIATE 자격증에 대해 다뤄보겠습니다!!! AICE ASSOCIATE 자격증은 방학동안 갓생??을 살아볼까? 해서 취득한 자격증입니답 저는 빅데이터 분석을 복수전공으루 하고 있고 데이터분석, 인공지능 관련 공부를 꾸준히 하고 관련 프로젝트들을 했던 경험도 있는 (준)전공자? 정도로 할 수 있는데욥 관련 지식이 있으시거나 파이썬을 이용하여 모델링을 해본 사람들은 매우 쉽게 취득할 수 있는 자격증입니다! 저는 2주전부터 강의랑 책 보면서 깔짝깔짝깔짝 공부하다가 이틀전 정도? 부터 예제 좀 풀어보면서 공부했던 것 같네여 ㅎㅎㅎㅎ 😄 AICE ASSOCIATE 소개 AICE( AI Certificate for Everyone ) ASSOCIATE 자격증은 민간자격증으로 KT,..