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소품집
원래 SNS에는 행복한 것만 올리니까^^.. 어쩌다보니 휙 지나간 석사 첫 학기 끝났다 학회로 다녀온 제주도 오사카가서 즐거웠구용 방학도 화이팅 하자.. 학술대회 1저자 1건학술대회 공저자 3건컨퍼런스 1저자 2건 SCIE 1저자 1건 (IF 2.9)ASK 2023 산학협동우수상 ASK 2023학부생논문경진대회 동상
6개월 만의 수상 소식 💙 연구실 학부생들 논문 도와준 건데 다들 상 받아 와서 너무 뿌덧합니다... 노력할수록 운이 좋아진다 홧팅합시당 !!
KETR은 천리안 위성 기반 전국 전일사량 데이터를 제공하고 있는데, 천리안 1호 위성 데이터는 2012년 1월부터 2019년 12월까지, 천리안 2호 위성 데이터는 2019년 9월부터 2020년 8월까지 데이터를 제공하고 있음. 1. 데이터 다운로드 https://www.data.go.kr/data/15066413/fileData.do 2. 데이터 불러오기 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import geopandas as pgd import numpy as np import pandas as pd # 시각화 설정 sns.set_context('talk') sns.set_style('white') # 한글 사용 설정 plt.rcParams..
전역 수평 일사량 (GHI; Global Horizontal Irradiance) - 수평면에서 측정되며, 태양에서 발생한 에너지가 구름, 대기 중의 산란 등으로 인해 산란되어 지표면에 도달하는 전체적인 태양광 에너지 양을 나타냄. - 즉, 집적적인 태양광과 간접적인 태양광의 합 직달 일사량 (DNI; Direct Normal Irradiance) - 태양 직사광선의 직접 에너지 양을 나타내는 용어, 수평면에서 수직 방향으로 측정됨. - 태양에서 직접 지표면으로 수직으로 들어오는 일사 에너지 양을 말함. - 이는 일반적으로 광학적인 렌즈나 반사 장애물에 의해 산란되거나 감소되지 않은 직접적인 태양 에너지 양을 나타냄. - 직달 일사량은 태양광 발전 시스템 설계나 평가 매우 중요한 파라미터! 수평 산란 일..
딥러닝 학습할 때 보통 verbose 옵션으로 잔여 epochs를 확인하는데, GPU 잡고 학습하니까 ETA, 오차율은 보여주는데 희한하게 잔여 epochs를 확인할 수 없었다. 예를 들어 1 epochs에 7분 정도 걸렸는데 100으로 설정했으면 7*100 = 700/60 = 약 11시간 걸리니까.. 지금 몇 번 돌았는지도 모르고 이건 아니다 싶었음 찾다가 나온 TensorBoard 1. 모델 학습 전, 텐서보드 경로 지정 2. 모델 학습 시, callbacks 함수 지정 # Log data를 저장할 디렉터리 이름 설정 dir_name = 'Learning_log' # C:\Users\user\Learning_log # main 디렉터리와 sub 디렉터리 생성 def make_Tensorboard_di..
DAsp 따려고 알아보다가 보수교육 있던 거 생각나서 봤더니 3개월 남았네요. 😅 아예 잊고있다가 자격증 취소되는 사람 될 뻔 ㅎ 다들 꼭 보수교육 들으세용
이번에 연구실에서 연구 데스크탑을 받았는데 다 밀은 상태여서 처음부터 시작했다. 태초의 상태로 나와 함께 가는 !! 데스크탑 사양은 아래와 같다. CPU : Intel(R) Core(TM) i7-9700 RAM : 64GB SSD : Samsung 860 EVO 500GB GPU : NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti * 2개 Tensorflow GPU 잡기 1. Anconda 설치 2. Anconda Prompt에서 tensorflow 설치 3. Tensorflow 버전 확인 pip freeze * 나는 추후를 생각해 conda 가상환경을 만들어서 했다. 나중에 충돌나면 안되니까... 4. Tensorflow GPU와 호환되는 CUDA, cuDNN의 버전 확인 나는 tensorflow 2...
1. Shapley Value Shapley Value란, 게임이론을 바탕으로 Game에서 각 Player의 기여분을 계산하는 방법임. 하나의 feature에 대한 중요도를 얻기 위해 다양한 feature의 조합을 구성하고, 해당 feature의 유무에 따른 평균적인 변화를 통해 얻은 값임. 따라서 Shapley Value는 전체 성과(판단)을 창출하는 데 각 feature가 얼마나 공헌했는지 수치로 표현할 수 있음. ✔️ 게임이론 여러 주제가 서로 영향을 미치는 상황에서 서로가 어떤 의사결정이나 행동을 하는지에 대해 이론화한 것 ϕi : i 데이터에 대한 Shapley Value F : 전체 집합 S : 전체 집합에서, i 번째 데이터가 빠진 나머지의, 모든 부분 집합 fS∪i(xS∪i) : i 번째 ..
어차피 석사 졸업식도 있을텐데 뭐🦦 하다가.. 어차피 출근하는데 가보자! 해서 다녀온 졸업식 칭구들이 챙겨준 꽃🌸 냅다 웃었더니 다 잘 나와서 만족 다들 그냥 냅다 웃어버리세용 노력할수록 운이 좋아진다 석사 가쥬앙~~!!🤍🤍
Cross-Validation이 필요한 이유 데이터는 기본적으로 label이 있는 Train / Test set으로 구성되어 있음. 모델 검증을 할 때 Train set을 Train / Validation set으로 분리하지 않으면 Test set으로 사용함. 이 때, 고정된 Test set만 사용해 모델 성능을 확인하면 Test set에만 적합한 모델이 됨. 따라서 Test set에 과적합되어 실제 데이터를 예측할 때 성능이 안 좋을 수 있음. 그래서 고정된 Train / Test set으로 학습하고 평가하다보면 과적합을 일으킬 수 있기 때문에 이를 해결하고자 나온 개념이 Cross-Validation. 교차검증의 종류 (1) K-fold cross-validation 전체 데이터 셋을 k의 subse..