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AI & Data를 활용하는 기술경영자
API란 무엇일까? Interface란 어떠한 두 가지(사람-사람, 사람-기계,기계-기계)가 서로 연결되고 영향을 미칠 수 있는 장소/방법/상황을 의미합니다. Application Programming Interface의 약자로 응용프로그램 간에 데이터를 주고받는 방법을 의미합니다. 그러한 이유로, api를 쓸 때는 api메뉴얼에 대한 공부를 한 후에 사용하는 것을 권장합니다. 예시: 공공데이터 오픈 API, 증권사 API, 알라딘 API, 카카오 API API는 왜 생겼을까 그리고 장점은? API를 활용해서 다양한 서비스가 나오게 되면 회사의 경쟁력이 악화될 수도 있는데 왜? API를 기업들이 만들었을까? 그 이유는 서비스의 복잡도가 점점 증가하게 되어서 전문적으로 하나의 로직만 만들어서는 되지 않는다..
쉽게 쓸 수 있는 방법: 순차(Grid) 및 임의 탐색법(Randomized Search) 탐색 전략 Overview 탐색 공간내에서 최대값을 찾는 방법으로 측정 횟수와 정확성의 Trade-off 조합 수에 따라: Grid < Randomized < Genetic Search or Bayesian Optimization 선호 Praticle swarm optimization 여러 위치를 동시 측정을 한 후에 위치별 gradient를 확인하여 측정 그룹을 고려한 뒤 다음 측정 위치를 정하기 Grid Search 가장 기본적인 탐색 전략으로 탐색공간 내 설정 범위의 후보 조합을 모두 계산하는 방법으로 Hyper-Parameter 탐색에 많이 사용된다. 확실한 방법일지라도 조합의 수가 많아지면 계산 시간을 고..
패스트캠퍼스 유전적 알고리즘 강의 시청 후 정리를 한 내용입니다. 예측모델 직접 구현하기 전/후방 우선 특성 소거법을 통한 특성 최적화(Feature Engineering) Feature란? 모델에 전달하는 문제 해결의 열쇠이자 우리를 야바위꾼으로 만들지 않게 해주는 요소이다. Feature의 발굴:Domain Knowledge가 반영되는 가장 중요한 부분 머신러닝 알고리즘을 작동하기 위해서 데이터의 도메인 지식을 활용해서 feature를 만드는 과정이다. 도메인 전문가 팀과 긴밀한 협업을 통하고 이때 모델 최종 성능이 상당부분 결정된다. Output과 관련있는 혹은 있을 것은 인자는 모두 선택/발굴한다. Feature의 생성(generation) 및 합성(synthesis) 발굴한 feature를 가공..