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[NLP] Matrix Factorization 구현하기 with 파이썬 추천 시스템의 바탕이 되는 Matrix factorization 이다. 결국 N 차원을 d 차원으로 축소했다가 다시 N 차원으로 만드는 과정이다. 하지만, N차원을 d차원으로 축소 한것이 N 차원을 잘 표현(?)해야한다... PCA(차원 축소) 오토 인코더와 비슷한점 차이점을 알면 좋을 것 같지만,, 차차 알아가보도록 하겠다. 이론적인 부분을 아래의 블로그를 참고했다. yeomko.tistory.com/5 갈아먹는 추천 알고리즘 [3] Matrix Factorization 지난 글 갈아먹는 추천 알고리즘 [1] 추천 알고리즘의 종류 갈아먹는 추천 알고리즘 [2] Collaborative Filtering 들어가며 지난 글에서 Collaborative Filtering에 대하여 자세히 알아보았습니다. 세부.. 2021. 4. 10.
[데이터 분석 준전문가] ADSP 시험 합격 후기 공부는 한달정도 하루에 조금씩 공부했다. 사실 학부가 산업공학이 아니라, 데이터 분석이나 산업공학적인 무엇인가(?)를 공부할겸 ADP 를 따기 위해서 시험을 봤다. 생각보다 PART 1, PART2 는 처음 보는 내용들에 당황했고, R을 한번도 다뤄보지 않은 것 때문인지 고득점으로 이어지진 않았다. (다행히 ADP는 파이썬만 알아도 되는걸로 알고 있다) ADP이론을 공부하면서, 이번엔 내용을 조금 충실히 정리하면서 공부해 보려고 한다. 2021. 4. 9.
[NLP] 파이썬으로 backpropagation 구현하기 (with different hidden layers) Data Load and Split¶ In [1]: import numpy as np data = np.loadtxt("training.txt") test_data = np.loadtxt("test.txt") print(data.shape) #shuffling the data np.random.shuffle(data) #spliting Data train_x = data[:,0:2] train_y = data[:,-1] print("train_x shape:"+str(train_x.shape)) print("train_y shape:"+str(train_y.shape)) val_x = test_data[:,0:2] val_y = test_data[:,-1] print("val_x shape:"+str(v.. 2021. 3. 31.
[NLP] 파이썬으로 backpropagation 구현하기 (without bias) NLP를 본격적으로 공부하기 전에, 딥러닝의 기본을 공부 할 수 있는 BACKPROPAGATION 을 구현해 보았다. 시그모이드 function을 활성화 함수로 활용하였고, SGD로 W1,W2 파라미터들을 업데이트 했다 8-hidden-layer 로 구성되어있다. Data Load and Split¶ In [1]: import numpy as np data = np.loadtxt("training.txt") print(data.shape) #shuffling the data np.random.shuffle(data) #spliting Data train_x = data[:,0:2] train_y = data[:,-1] print("train_x shape:"+str(train_x.shape)) print.. 2021. 3. 31.
[알고리즘] 기본 알고리즘 과제 아래의 글을 참고하여 JUPYTER 노트북에서 바로 옮겨서 적용해봤다. jfun.tistory.com/42 Jupyter Notebook에서 처리한 작업을 Tistory로 손쉽게 가져오기 주피터 노트북에서 작업한 내용을 깔끔하게 티스토리에 정리하는 노하우를 공개하겠다. (1) 주피터 노트북에서 File 탭에서 Print Preview를 누른다. (2) 새로운 창이 열리면서 주피터에서 작업한 내 jfun.tistory.com ASSIGNMENT !¶ HYEONGGU LIM (2021311558)¶ 1. Guessing Game¶ In [4]: import random # importing random module how_many = 0 while(True): guess_num = input() #assum.. 2021. 3. 22.
[AI-KOREA][3위 수상] 2020 인공지능 문제해결 경진대회 - 하나카드 부분 (3등 장려상) ai-korea.kr/info/contestPost.dowww.hongik.ac.kr/front/boardview.do?pkid=143083&currentPage=7&searchField=ALL&siteGubun=1&menuGubun=1&bbsConfigFK=1&searchLowItem=ALL&searchValue= 홍익대학교 작성자 최지연 작성일 2020.12.09 09:10:15 조회 107 www.hongik.ac.kr ai-korea.kr/info/contestPost.do 2021. 3. 15.
[과학기술정보통신부][최종 5위] 자동차 해킹/공격 방어 챌린지 (예선4위, 최종 5위) czon.io/challenge/1 챌린지온(ChallenzON) czon.io KETI(한국전자기술연구원) 소속으로 대회에 참여하였으며, 8억원이라는 큰 정부 과제가 상금으로 있는 대회여서 IT회사 혹은 기관들이 많이 참였습니다. 아쉬움도 많았지만 3~4개월 동안 정말 열심히 준비했던거 같습니다. 예선 4위로 통과하고 본선에서 열심히 준비했지만 최종을 5위를 기록하였습니다. 2021. 3. 15.
[DACON][TOP 10%] LG 시스템 품질 변화로 인한 사용자 불편 예지 AI 경진대회 (21등 / 418) dacon.io/competitions/official/235687/overview/description/ 시스템 품질 변화로 인한 사용자 불편 예지 AI 경진대회 출처 : DACON - Data Science Competition dacon.io 20등까지 본선에 진출하고, 발표할 기회가 주어졌다. Private 21등을 하며 아쉽게 본선 진출하지 못했다.. 어떤 데이터일까? 무슨 데이터 일까? 에 대한 고민을 많이 했던거 같다. 2021. 2. 25.
[ABOUT] 연세대학교 산업공학과 석사 1학기 목표 생각보다 석사 생활이 짧기 때문에 학기별로 목표를 뚜렷히 하는 것이 좋을 것 같다. 나는 석사 생활동안 논문 작성(제조 데이터 관련), 수상(캐글,Dacon), 자격증 (ADSP, ADP, 빅데이터 기사) 등을 목표로 하고 있다. 하지만 논문 작성 같은 경우에는 혼자 주제를 찾고 작성하기란 쉽지가 않기 때문에, 1학기 동안은 데이터 분석에 부족한 부분들을 공부하여 기본기를 탄탄히 하려고 한다. 현재 상태는 다양한 머신러닝, 딥러닝 모델들을 다뤄는 보았지만, 코드적으로 사용하는 방법만 알고 있을뿐, 내부의 원리 혹은 수학,통계적 원리 파악이 많이 결여 되어있는 상황이다. 1학기 수업들을 통해서 머신러닝 딥러닝 이론들을 자세히 공부하고 데이콘과 같은 데이터 분석 대회를 통해서 연습하려고 한다. [수업 및 기.. 2021. 2. 21.

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