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Tomato's BLOG
Batch Normalization layer 위치 Activation function(AF)에 따른 Batch normalization layer(BN)의 위치 - s자형(sigmoid, tanh 등)은 AF 뒤에 BN - 선형(ReLU 등)은 AF 앞에 BN https://machinelearningmastery.com/batch-normalization-for-training-of-deep-neural-networks/ A Gentle Introduction to Batch Normalization for Deep Neural Networks Training deep neural networks with tens of layers is challenging as they can be sensitiv..
단당류를 외우는 것은 너무나 험난한 일이다. 다 비슷하게 생긴게 이름은 너무나 다르다. 그래서 이진수로 외우는 법을 고안해봤다. D-Allose를 예를 들어보면, chiral center로 가능한 탄소 중, L과 D를 구분하는 가장 아래 탄소를 제외하고 번호를 붙인다. 그림에서 위쪽 빨간 탄소를 0, 1, 2로 이름을 붙이면 된다. 그럼 번호가 이진수의 자리 수가 되어서 하이드록시기(-OH)가 오른쪽에 있는지, 왼쪽에 있는지에 따라 이진수를 만들어주면 된다. 예를 들어 -OH가 오른 쪽에 있을 때 0으로 표기하기로 정했다면, (당 이름) = (이진수) = (십진수) Allose = 000 = 0 Altrose = 001 = 1 Glucose = 010 = 2 Mannose = 011 = 3 Gulose ..
zimkjh.github.io/ml/Lasso-Regression 공부하며 기록한 Lasso Regression 디자인팀 과제로 zimkjh.github.io soobarkbar.tistory.com/30 [Ridge, Lasso, Elastic Net] Regression Overfitting의 문제와 해결 방안 Sample 데이터가 제한되어 있을 경우, 복잡한 모델을 이용할수록 MLE의 추정 값이 상대적으로 Overfitting 되는 경향을 가진다. 이를 해결하기 위해서 적합(fitting)되는 해( soobarkbar.tistory.com www.analyticsvidhya.com/blog/2017/06/a-comprehensive-guide-for-linear-ridge-and-lasso-regr..
Google AutoML guide cloud.google.com/automl-tables/docs/beginners-guide AutoML Tables 초보자 가이드 | AutoML 표 | Google Cloud 베타 이 제품에는 Google Cloud Platform 서비스 약관의 GA 출시 전 제공 서비스 약관이 적용됩니다. GA 이전 제품은 지원이 제한될 수 있으며, GA 이전 제품의 변경사항이 다른 GA 이전 버전과 호환되지 cloud.google.com TOP AUTOML PLATFORMS TO LOOK OUT FOR IN 2020 www.analyticsinsight.net/top-automl-platforms-to-look-out-for-in-2020/ Top AutoML Platforms..
왜 p value를 correction 해야 하는가 같은 데이터셋에서 여러 분석을 하게 되면 familywise error rate가 높아진다. 여기서 c는 comparison 횟수, PC는 "per comparison"을 뜻하는데 여기서 comparison은 어떤 분석도 해당될 수 있다. 따라서 이 변수는 "specified per contrast error rate"를 뜻한다. 어찌 됐건 comparison 횟수가 많아지고 alpha가 작아지면 familywise error rate가 커지게 된다. 이를 작게 만드는 것이 중요하다. 방법 방법 1. 기준을 낮추기 대부분 0.5를 기준으로 significance를 나눈다. 하지만 이 기준을 낮춤으로써 더 엄격하게 분석한다. corrected p-valu..
몇 달 동안 jupyter notebook kernel error에 시달리고 있었다. 원인은 import win32api가 안되는 것이었다. jupyter github, community, stackoverflow를 뒤지면서 해결방법을 찾았는데 공통된 답변이 pywin32를 upgrade하거나 pypiwin32를 설치하거나 하는 이야기였다. 모든 방법을 시도 해봤는데 안돼서 포기하려던 찰나에 pywin32를 지웠다 다시 깔으라는 조언을 보았다. pip uninstall pywin32 pip install pywin32 근데 얘도 실패했다.. 여러 글에 conda install pywin32를 시도해보라는 말이 있었는데 pip와 동일할 것 같아 안 했었다. 근데!!!! 해보니 됐다. 역시... 사람들의 조..