Seeyong's Blog
CFA Charterholder , Data Scientist , Editor
live in Seoul
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블록체인이 도입될 수 있는 업무 Part.2본 글은 Pabii 이경환 대표님의 블로그 글이 너무나도 유익해 공유한 내용입니다.저번글에서 이어지는 내용입니다.탈중앙화 시스템이 가능한 영역요즘 한국의 벤쳐 업계가 블록체인에 관심을 가지는 내용을 살펴보면, 모두들 “코인”에 대한 관심에서 출발하고 있다. 비트코인으로 소위 “대박”을 겪은 것만 눈에 보이는지, 너도나도 ICO 를 해서 자기네 코인을 ...
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블록체인이 도입될 수 있는 업무 Part.1본 글은 Pabii 이경환 대표님의 블로그 글이 너무나도 유익해 공유한 내용입니다. 정말 기계가 펀드매니저를 대체하는가펀드매니저를 하고 있는 절친이 진지한 상담을 원한다면서 늦은 밤에 사무실로 찾아왔다. 요즘 4차산업 어쩌고 저쩌고에 블록체인이라고 말들이 많고, 머신러닝이 펀드매니저 업무를 대체하는 수준을 넘어서서 아예 코인이라는게 완전히 우리가 아...
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데이터 사이언티스트가 갖춰야 할 5가지 스킬셋 Part.2본 글은 Pabii 이경환 대표님의 블로그 글이 너무나도 유익해 공유한 내용입니다. 저번글에서 이어지는 내용입니다.3. 수리통계학개발자들이 하는 가장 큰 착각이 바로 머신러닝은 공학이지 수학이 아니라는 거다. 여기에 필자는 정면으로 반박하고 싶다.머신러닝은 수학이지 공학이 아니다. 머신러닝 입문자들이 듣는 Coursera의 Andrew Ng 아저씨 ...
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데이터 사이언티스트가 갖춰야 할 5가지 스킬셋 Part.1본 글은 Pabii 이경환 대표님의 블로그 글이 너무나도 유익해 공유한 내용입니다. 데이터 사이언스, 데이터 과학, 데이터 과학자, 머신러닝, 딥러닝, R주변에서 데이터 사이언티스트가 될려면 어떤 공부를 해야되는지 묻는 경우가 참 많다. 전에 다녔던 크리테오라는 프랑스 리타게팅 광고 회사의 세일즈 팀 사람들은 Data Analyst 와 Data Sc...
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머신러닝 초보자에게 바치는 5가지 “하지 마라” 시리즈 Part.2본 글은 Pabii 이경환 대표님의 블로그 글이 너무나도 유익해 공유한 내용입니다.저번글(Part.1)과 이어지는 글입니다.3. 수학 수식에 집착하지마라앞서 1번에서 했던 “하지 마라”와 일맥 상통한다. 일단 쫄지말고 써 봐라. 어차피 일반 대중에게 공개된 알고리즘들 중에 대단하고 복잡한 알고리즘 없다. 이걸 다 이해하고 쓸꺼야라고 스스로를 옥죄일 필...
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머신러닝 초보자에게 바치는 5가지 “하지 마라” 시리즈 Part.1본 글은 Pabii 이경환 대표님의 블로그 글이 너무나도 유익해 공유한 내용입니다. 데이터 사이언스, 머신러닝, 빅데이터, 교재데이터 사이언스 강의를 시작했다, 그 강의 중에 머신러닝도 많이 들어가있다고 소개를 했더니, 어떤 책을 사서 공부해야되냐고 묻는 사람, 그거할려면 개발 지식 필요하냐고 묻는 사람, 통계학 지식이 필요하냐고 묻는 사람 등등 다...
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학습 정확도 올리기 (Deep & Wide, Dropout)Deep & Wide MNISTHidden layer를 더 깊고, 넓게 구현하면 결과가 더 좋아질 것 같다. 그럼 바로 구현해보자....# with Hidden layersw1 = tf.get_variable("w1", shape=[784, 512], initializer=tf.contrib.layers.xav...
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학습 정확도 올리기 (Neural Network, ReLu, Xavier)Enhancing Learning Accuracy몇가지 기술적인 방법을 사용해 학습의 정확도를 높여보자. 90%와 91%는 확연히 다른 정확도다. 단 1%의 정확도를 높이기 위해서 여러 방법을 사용할 필요성은 충분하다.Softmax Classifier for MNIST0 ~ 9의 10가지 숫자 이미지를 학습한 후 새로운 숫자 이미지가 어떤 숫자인지 밝...
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XOR 문제 해결하기 Part.2XOR 문제를 풀지 못해 머신러닝 개발이 늦어졌다가, backpropgation을 통해 풀어낼 수 있다는 사실 알아냈다. 이제는 TensorFlow로 직접 구현해보자.XOR Data setimport numpy as npimport tensorflow as tf먼저 그동안 학습해왔던 방식 그대로 XOR 문제를 풀어보자.x_data = np.array(...
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XOR 문제 해결하기 Part.1and 조건과 or 조건으로 False = 0과 True = 1을 구분하며 최적의 변수를 찾아 학습하는 것이 머신러닝의 기본이다. 그런데 과거 머신러닝에 대한 연구가 시작되고 얼마 되지 않았던 1969년, 중대한 문제가 발생했다. Marvin L. Minsky 교수가 위 기본 공식으로 해결할 수 없는 난제를 제시한 것이다. 먼저 다음의 표를 살펴보자....
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Introduction to Git Part.2What’s the first step in saving changes?You commit changes to a Git repository in two steps: Add one or more files to the staging area. Commit everything in the staging area.To add a file to the ...
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Tensor 데이터 처리하기 Part.4Squeeze & Expandwith tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.squeeze([[0], [1], [2]])))벡터의 형태를 간단하게 바꾸는 더 간단한 방법도 있다. squeeze 함수를 사용하면 위의 2차원 벡터를 1차원 행렬로 만들 수 있다.[0 1 2]1차원 행렬이 됐다.with tf.Se...