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T-SNE (t-distributed stochastic neighbor embedding)

t-SNE는 PCA와 다르게 비선형 차원분석 Dimensionality Reduction의 의미 수많은 feature들을 가지고 있는 데이터셋에서 feature들 간의 관계를 파악하기가 어렵다 feature의 수가 너무 많으면 머신 러닝 모델의 성능을 저하시키곤 하고 overfit을 발생시킨다 dimensionality reduct...

Anomaly Detection

Dataset Company Bankruptcy Prediction 참고 Git repo INM701_CW Company Bankruptcy Prediction Problem: It is a classification problem. As bankruptcy due to business failure can negatively affect t...

Obsidian to Notion 자동화

Intro: 개인적으로 Obsidian은 개인적 사용에 있어 매우 강력한 도구로, 반면 Notion은 협업 목적에 더 적합하다고 생각한다. 두 도구는 모두 Markdown 형식을 기반으로 하기 때문에, Obsidian에서 작성한 개인적인 문서를 Notion의 협업 페이지로 쉽게 복사하여 붙여넣을 수 있어, 두 도구를 유연하게 함께 사용할 수 있는 장...

LangGraph

정보 Docs: https://python.langchain.com/docs/langgraph Github: https://github.com/langchain-ai/langgraph TeddyNote Youtube: https://www.youtube.com/watch?v=1scMJH93v0M LangChain 공식 홈페이지 Lan...

RAG 우리가 절대 쉽게 결과물을 얻을 수 없는 이유 노트

TeddyLee님의 langchain-kr 깃허브: https://github.com/teddylee777/langchain-kr 목차 지난 1년간 (2023) 6개 기업의 10여개 프로젝트에서 얻은 RAG 경험담 마주한 도전들 실패 사례, 극복 시도 Vector Store, Prompt Engineering, LLM Fine-tu...

LangChain for LLM Application Development

https://www.deeplearning.ai/short-courses/langchain-for-llm-application-development/ Components Models LLMs: 20+ integrations Chat Models Text Embedding Models: 10+ integrations Prompts ...

맥북 초기 세팅

참고 유투브: https://www.youtube.com/watch?v=PvU_aEgIjSg 공통 환경 설정 Mos Mos는 macOS에서 마우스 스크롤을 부드럽게 하고, 스크롤 방향을 독립적으로 설정할 수 있는 경량 도구입니다. #### Mos 설치 방법 공식 웹사이트(https://mos.caldis.me/)에서 다...

LLM 강의 정리

Pretrian을 더 시켜야 하는 경우 한국어 추가 학습 RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) 리워드 모델을 통해 평가 ex) 이 답변이 다른 답변보다 좋은 답변일 확률이 0.2 두가지 문제접 Reward Model 학습이 어려움 강...

[ADsP] 데이터준분석가 자격증 _제2과목 데이터 분석 기획

1장. 데이터 분석 기획의 이해 1절. 분석기획 방향성 도출 분석기획의 특징 분석기획이란? 분석을 수행하기 전에 수행할 과제를 정의하고, 의도한 결과를 도출하기 위해 관리 방안을 사전에 계획하는 작업 데이터 사이언티스트의 역량 수학/통계학적 지식 및 정보기술, 해당 비즈니스에 대한 이해와 전문성을 포함한 3가지 영역에 대한 고른 역량과...

[ADsP] 데이터준분석가 자격증 _제1과목 데이터 이해

영상 링크: https://mcode.co.kr/video/list2?viewMode=view&idx=58 시험 정보 객관식 50문항 합격 기준: 총점 60점 이상 과락 기준: 과목별 40% 미만 취득 시험 시간: 90분 과목 데이터 이해 : 10문항 데이터의 이해 데이터의 가치와 미래...