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[Study] AdaBoosting vs GradientBoosting 차이점 사이킷런에서는 앙상블 모델인 AdaBoostingClassifier와 GradientBoostingClassifier를 지원합니다 본 포스팅은 둘의 차이점이 궁금해 공부하며 정리한 포스팅이며, 다른 훌륭한 분들의 블로그를 많이 참조했습니다. Ensemble Model 앙상블 방식에는 Bagging, Boosting, Stacking 등이 있는데 그중 AdaBoosting과 GradientBoosting은 Boosting 방식입니다. AdaBoostingClassifier vs GradientBoosting 차이점 한줄 요약 AdaBoosting은 Stump로 구성되어 있고 하나의 Stump에서 발생한 Error가 다음 Stump에 영향을 주며 서로 순차적으로 계속 연결되어 최종 결과를 도출함 반면에 Gr..
[AutoML]구현을 향해, AutoML? 그거 별거 없는거 아닌가? 1편 서론 이미 검색창에 AutoML이라고 치면 잘 만들어진 AutoML들이 많다. 많은 좋은 프로그래밍들을 보고 코드의 의도와 구현 방식을 배우는 것이 목표이다. AutoML? 그냥 단순히 알고리즘 여러 개 하나하나 학습 다 해보고 젤 좋은 거 알려주면 되는 거 아닌가? 맞다. 이게 AutoML의 궁극적인 목표다. 생각해봐야 할 건 어떻게 하나하나 학습을 해야 효율적이며 무엇을 기준으로 추천해야 하지?라는 생각이 계속 이어져야 한다. 아래는 AutoML은 아니며 단순히 하나하나 학습 다 해보고 젤 좋아 보이는 거 보여주는 흉악한 코드가 있다. % warning% 아래 코드는 처음 인공지능 교육을 들을떄 코린이가 작성한 코드이며, AutoML이라는 개념을 단순히 하나하나 다 해보고 알려주는 것으로만 알고 있던..
[Study] 신입 자라기 - 47 신입 자라기 47일 차, 금요일 Task Logging 시간 Task 6 : 50 기상 7 : 15 ~ 8 : 10 출근 시간 8 : 10 ~ 9 : 10 헬스 9 : 10 ~ 9 : 30 샤워 9 : 30 ~ 9 : 50 출근 9 : 50 ~ 10 : 00 1. 짐정리 2. 간식 10 : 00 ~ 11 : 30 에러 코드 원인 파악 11 : 30 ~ 12 : 30 점심 시간 12 : 30 ~ 18 : 20 1. 에러 코드 원인 파악 2. 에러 코드 해결 3. 다음주 Task 확인 4. 파트 회의 5. 서버 셧다운 에러 원인 파악 18 : 20 ~ 19 : 00 저녁 식사 19 : 00 ~ 20 : 00 1. 일과 정리 20 : 00 ~ 22 : 00 퇴근 및 지인 만나기 22 : 00 ~ 23 : 00..
[Study] 신입 자라기 - 46 신입 자라기 46일 차, 목요일 Task Logging 시간 Task 6 : 50 기상 7 : 10 ~ 8 : 05 출근 시간 8 : 05 ~ 9 : 05 헬스 9 : 05 ~ 9 : 30 샤워 9 : 30 ~ 9 : 50 출근 9 : 50 ~ 10 : 00 1. 짐정리 2. 간식 10 : 00 ~ 11 : 30 복잡도를 고려한 로직 설계 및 테스트 11 : 30 ~ 12 : 30 점심 시간 12 : 30 ~ 19 : 20 1. 복잡도를 고려한 로직 구현 2. Ml 알고리즘 공부 19 : 20 ~ 19 : 50 저녁 시간 19 : 50 ~ 20 : 30 Task 정리 20 : 30 ~ 23 : 00 퇴근 및 휴식 23 : 00 ~ 23 : 30 샤워 23 : 30 ~ 25 : 00 1. 블로그 포스팅 2..
[Study] 신입 자라기 - 45 신입 자라기 45일 차, 수요일 Task Logging 시간 Task 6 : 50 기상 7 : 10 ~ 8 : 00 출근 시간 8 : 00 ~ 9 : 10 헬스 9 : 10 ~ 9 : 30 샤워 9 : 30 ~ 9 : 50 출근 시간 9 : 50 ~ 11 : 30 컴퓨터 셋팅 11 : 30 ~ 12 : 30 점심 시간 1. 배민 12 : 30 ~ 13 : 30 컴퓨터 셋팅 13 : 30 ~ 18 : 00 알고리즘 관련 코드 추가 및 수정 18 : 00 ~ 19 : 00 저녁 식사 19 : 00 ~ 20 : 30 1. 추가 로직 고민 2. Task 정리 20 : 30 ~ 21 : 30 퇴근 시간 21 : 30 ~ 22 : 00 샤워 22 : 00 ~ 24 : 00 1. 블로그 포스팅 2. 개인 프로젝트 넘..
[Study] 신입 자라기 - 44 신입 자라기 44일 차, 화요일 buisness Trip Logging 시간 Task 8 : 30 기상 8 : 30 ~ 10 : 30 1. 스트레칭 2. 출근 준비 10 : 30 ~ 12 : 30 1. 출장 업무 12 : 30 ~ 13 : 00 점심 시간 13 : 00 ~ 14 : 50 1. 출장 업무 14 : 50 ~ 15 : 10 기차역 이동 15 : 10 ~ 18 : 00 @ -> 서울역 이동 18 : 00 ~ 19 : 30 1. 저녁식사 2. 이동 시간 19 : 30 ~ 20 : 30 샤워 20 : 30 ~ 22 : 00 서류 제출 22 : 00 ~ 24 : 00 1. 블로그 포스팅 2. 프로그래머스 출장 느낀점 외부 인터넷 접속이 안되서 단순히 로그보고 에러를 파악해서 작업을 해야해서 당황하기도..
[Study] 신입 자라기 - 43 신입 자라기 43일 차, 월요일 Business Trip Logging 시간 Task 9 : 00 기상 9 : 00 ~ 10 : 00 1. 샤워 2. 식사 10 : 00 ~ 11 : 30 출근 시간 11 : 30 ~ 13 : 00 카페 13 : 00 ~ 18 : 00 업무 지원 18 : 00 ~ 20 : 00 팀 회식 20 : 00 ~ 24 : 00 1. 이동 시간 2. 블로그 포스팅 출장 후기 첫 출장에서 어리바리를 많이 타서 하던 것도 기억이 안 났다. 기 빨리는 하루였다. 출근길에 보는 CS mutable object? 변경되는 객체(객체의 상태를 변경할 수 있음) 종류 : list, set, dictionary 변경이 되는 객체란 모든 객체를 각각 생성해서 참조함, deep copy임 반대로 im..
[Book] 3. 분류 Book Title : Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TF 지은이 : 오렐리앙 제롱 옮긴이 : 박해선 출판사 : 한빛미디어 코드 출처 https://github.com/rickiepark/handson-ml2 GitHub - rickiepark/handson-ml2: 핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북 핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북. Contribute to rickiepark/handson-ml2 development by creating an account on GitHub. github.com 3. 분류 책에서는 Mnist 데이터셋을 이용한 이중/다중 분류와 성능 평가를 해보지만 포스팅에서는 OvO와 OvR의 차이점을 간단..

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