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협업을 위한 깃 복습 git clone (github url) git config --global credential.helper store (username, password를 저장해둠) cd (git_dir)/ mkdir (new_dir) cd (new_dir)/ git branch * main 내가 작업할 새 브랜치 생성 git branch (my_branch) * main yoon git switch (my_branch) main * yoon git status On branch yoon nothing to commit, working tree clean git add (file) On branch yoon Changes to be committed: (use "git restore --staged ..." to un..
Upstage AI Lab 2기 선형대수 스터디 #04-1 (2024_03_24) Study 교재 : http://www.boostcourse.org/ai251 CH4. 고유값 분해 part4. 대각화 part5. 고유값 분해와 선형변환
Upstage AI Lab 2기 [Day067] ML Advanced - CH02. 파생 변수 만들기 실습(1) Upstage AI Lab 2기 2024년 3월 19일 (화) Day_067 Yahoo Finance OHLCV를 이용한 파생변수 만들기 실습 Stpe 1. target 값 설정 이 실습은 다음날의 종가를 예측하는 것이 목표이다. OHLCV_data["Target"] = OHLCV_data.groupby("code")["Close"].shift(-1) shift(-1)를 이용해 하루 뒤 종가를 target 컬럼으로 만든다. 이 외에도 target으로 선택할 수 있는 것들은 다음과 같다. - 30일 뒤 종가 - up/down 분류 (이진 분류 문제) - 상승 비율 등 Stpe 2. 파생 변수 생성 가격 방향 (Price Direction) : if 'Close' > 'Open' then 1, else -1..
Upstage AI Lab 2기 [Day067] ML Advanced - CH02. 파생 변수 생성 ~ CH03. 변수 선택 Upstage AI Lab 2기 2024년 3월 19일 (화) Day_067 오늘의 todo [ o ] 데이터 전처리 수업 내용 정리 [ o ] 파생변수 실습 (1) - 남은 10분 [ o ] 파생변수 실습 (2) [ o ] 파생변수 선택 (이론) [ ] 파생변수 선택 (실습) CH02. 파생 변수 생성 도메인에 기반하여 생성! (변수 생성으로 끝나는 것이 아니라 로직이 중요) 변환 함수변환 스케일링 구간화 기타변수 변수간 관계 활용 상호작용 변수 통계 기반 변수 성능적 관점 해석적 관점 메모리 관점 변환 함수변환 스케일링 구간화 기타변수 : 분할(split) / 시간변수(시간요소 분리 추출 or time delta) pd.to_datetime() dt.year / dt.month / dt.day 변수간..
[패스트캠퍼스 Upstage AI Lab 2기 부트캠프] #05_그룹스터디 (1) 첫번째 그룹세미나 ML프로젝트가 끝나고, 2월 27일부로 업스테이지 과정이 시작되었다.실시간 강의는 ML 프로젝트 전에 들었던 자료구조 및 알고리즘 강의가 마지막이었고, Upstage 과정부터는 Upstage에서 제공하는 온라인강의를 들으며 스터디와 경진대회를 진행하는 형식으로 바뀌었다. 2주간 진행된 그룹스터디는 1주차는 Deep Learning 개론을 주제로, 2주차는 PyTorch를 주제로 한 업스테이지 강의를 들으면서 각 주차별 목표에 맞춰 다양한 난이도의 미션이 주어졌고 팀별 상황에 따라 난이도를 선택하고 수강생 미션을 수행하는 방식으로 진행되었다.   1주차 이론 : Deep Learning 개론 1주차 수업은 이활석 CTO님이 진행해주셨다.Deep Learning 개론은 딥러닝 발전의 역사를 5단계로 설명하고..
Upstage AI Lab 2기 [Day066] ML Advanced - CH01. 데이터 전처리 Upstage AI Lab 2기 2024년 3월 18일 (월) Day_066 ML Advanced 딥러닝 시대에서의 ML : 가장 기본이 되는 베이스, 면접에 ML 기초에 대한 질문이 많이 나옴 ML 파이프라인 데이터 수집 데이터 전처리 모델 선택 학습 및 평가 배포 CH01. 데이터 전처리 (데이터 수집 후, 모델 학습 전) 데이터 전처리의 중요성 : garbage in garbage out (안 좋은 데이터 -> 안 좋은 결과) 데이터 수집 데이터 전처리 모델 선택 학습 및 평가 배포 데이터 특성 이해 -> 수정 -> 품질 향상 (+ 모델마다 요구하는 입력의 특성이 다름) 예) 선형회귀 - 정규분포, KNN - 스케일링 성능적 관점 : 편향 제거 -> 신뢰도↑ 안정성↑ (선형회귀, 거리기반 알고리즘들..
Upstage AI Lab 2기 [Day062] Upstage AI Lab 2기 2024년 3월 12일 (화) Day_062 내일 [PyTorch] (3-6) RNN 구현.ipynb [PyTorch] (3-4) DNN 구현(3).ipynb https://velog.io/@hoegon02/%EC%9E%90%EC%97%B0%EC%96%B4%EC%B2%98%EB%A6%AC-12-%ED%85%8D%EC%8A%A4%ED%8A%B8-%EC%A0%84%EC%B2%98%EB%A6%AC-%EC%A0%95%EA%B7%9C-%ED%91%9C%ED%98%84%EC%8B%9D-3qmtwryf 현재 밀린 인강 DNN 구현 RNN구현 디버깅 파이토치 라이트닝 오늘 들어야 하는 강의 하이드라 파이토치 라이트닝과 하이드라 오늘의 todo 전이학습이란 timm과 Hugging Fac..
Upstage AI Lab 2기 [Day061] Upstage AI Lab 2기 2024년 3월 11일 (월) Day_061 오늘의 todo [ ] cnn module 에 parameter counter 넣기 [ ] cnn module logging 넣기? [ ] dataset class 에 transform 넣기 [ ] 지금까지의 작업 정리하고 순차적으로 실행해서 wandb 기록 [ ] vgg 구현 (논문 앞부분 읽던 중) 참고 자료 (given from 승현님) - normalize에 넣는 평균, 표준편차 값에 대한 설명 https://dacon.io/codeshare/4750 VGG 논문의 configuration 부분에서 3*3 커널만 사용한다, stride=1, padding=1이라는 부분 외에 데이터에 대한 수정 작업은 mean값을 뺀 것 ..

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