공부하자 혜진아

파이썬 패키지 관리에 관한 좋은 포스트를 보아 영어 원문의 일부분을 한글로 옮겨 보았다. 피드백은 언제나 환영한다. 원문: https://opensource.com/article/19/4/managing-python-packages Managing Python packages the right way Don't fall victim to the perils of Python package management. opensource.com 잠깐, 포스트를 읽기 전 기초 지식으로 알아야 할 것들을 썼다. 다들 아실테지만 혹시 모를 수도 있으니 써본다. 리눅스는 유닉스 기반의 운영체제이고 우분투는 리눅스 배포판이다. 리눅스 배포판으로는 Ubuntu, CentOS, Fedora 등이 있다. 배포판마다 각자의 패키..

윈도우 파이참에서 bash 작업 후 리눅스 서버로 보내면 계속 Line separator 이슈가 났다. 공식 문서 Configuring Line Separators—PyCharm (jetbrains.com) 대로 해도 잠시 뿐 창 끄고 돌아오면 다시 crlf 로 돌아가있다. 찾아보니 git 설정을 변경하면 되었다. 아래 참조 # check current config git config -l # change the value git config core.autocrlf false git config core.eol lf # make sure git config --get core.autocrlf git config --get core.eol # checkout git ls-files -z | xargs -..

대상 독자 - Git 의 대략적인 개념은 알고 계신 분 - Git 설치되어 있는 분 - VScode 에서 쉽게 Git을 조작하기 원하는 분 목차 1. 기존 Repository 가져오기 2. 로컬에서 작업하기 3. 기존 Repository에 병합하기 1. 기존 Repository 가져오기 가장 먼저 repository를 clone하자. `Clone or download` 버튼 누르고 url 복사하자. 쉽다. clone할 로컬 디렉토리를 만들자. 필자는 git init 한 경로에 만들었다. git 설치한 곳에 가면 .git 이렇게 있다. 여기가 master 위치다. 여기서 school 이라는 폴더를 만들었다. VScode를 열고 `ctrl`+`shift`+'p' 로 명령커맨드를 연다. `Git: clone`..

Deep learning의 발전 과정과 큰 줄기에 대해 궁금하다면 이 논문을 읽어보길 추천합니다. 아래 글은 해당 논문의 번역과 함께 약간의 필자의 첨언이 들어가있습니다 :) Deep learning Yann LeCun, Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton (27 May 2015) Nature volume 521, pages436–444(2015) 원문 Paper abstract 딥러닝은 다중 처리 계층으로 구성된 계산모델이 여러 추상화 단계의 데이터 표현을 배울 수 있도록합니다. (복잡한 데이터 표현을 배우게 한다는 말입니다.) 이 방법은 최신의 음성인식, 시각 물체 인식, 물체 탐지 그리고 약, 유전체학 등과 같은 영역에서 많은 발전을 이루었습니다. 딥러닝은 역전파 기법을 이용하..

이번 포스팅의 주제는 범주형 변수 인코딩하기 + 훈련 후 예측 시 새로운 데이터가 들어왔을 때 어떻게 되는가 OneHotEncoder간단한 데이터를 만들어서 살펴보자. xxxxxxxxxximport pandas as pd​train = pd.DataFrame([['a',1], ['b',1],['c',0]])컬럼0은 명목형이고 컬럼1은 순위형이다. 원핫인코더의 좋은 점은 Ordinal 변수도 모두 범주형으로 인식하여 처리한다는 점이다. xxxxxxxxxxfrom sklearn.preprocessing import OneHotEncoder​ohe = OneHotEncoder()pd.DataFrame(ohe.fit_transform(train).toarray())컬럼0이 a,b,c 3값이 때문에 [1,0,0]..

아 진짜... 아침부터 시간날려서 빡친다. ssh연결 후 rmate명령어를 사용해 파일을 보려는데 계속 Couldn't connect to TextMate! 에러가 나왔다. 인터넷에 나와있는 솔루션은 1. 서버를 멈추고 다시 실행하라 (대부분 해결될 것) in vscode press F1 and select Remote:Stop Server in vscode press F1 and select Remote:Start Server 만약 Remote:Stop Server라는 명령어가 없다면, 마켓에 들어가서 "Remote VScode" 설치하면된다. 2. 로컬에서 ssh를 2개이상 접속했을 경우. 하나만 남겨라 (해당없음) solved) localhost 말고 숫자로 지정해라! ssh -R 52698:loc..

내가 찾은 최고의 포스트 https://bluemond.tistory.com/entry/Installation-Ubuntu-1404-LTS-with-VMPlayer 그냥..이 분이 하란대로 하면 잘 됩니다. 잘 모르면 그냥 따라하면됩니다.. 감사합니다 센세 ㅠㅠㅠㅠㅠ 절받으세요 ㅠㅠㅠㅠㅠ 목적 vmware에서 가상환경 만들고 마운트하기 첫 번째 실패 과정 easy install이라니 VMware 좋네. 금방 설치할 수 있을것 같아! (아님) 디폴트 그대로 가즈아 근데 찾아보니 남들다 store 로하더라 ㅎ 망한 원인 저 체크도 디폴트임 이거 해제하세요 ㅠㅠ 오오 뭐야뭐야 한번에 설치하고 마운트까지 잘됐잖아? 호호호 최고다 (마운트는 방법은 이후에 설명할게요) ㅇ 이땐 좋았다 ㅎ.. 하지만 .. 다시 리부..

이번 포스팅은 케라스의 LSTM을 이용한 시계열 예측입니다. 시계열 예측을 하려면 어떤 순서로 해야하는지에 대해서만 썼으며 자세한 코드는 귀차ㄴ 다음에 시간이 되면 쓰도록 하겠습니다. 아래 내용들은 지난 며칠간 인터넷의 예제 코드들과 시중의 책들을 보며 조금씩 알게된 것들로 혹여 잘못된 정보가 있을 시 알려주시면 감사하겠습니다. LSTMLSTM은 RNN의 변형 버전입니다. RNN은 순환신경망으로 다른 NN과 다르게 자신의 아웃풋을 다시 인풋으로 사용합니다. 돌고돈단거죠. 그런데 RNN은 기울기소실과 기울기폭발의 문제 때문에 아주 긴 시퀀스 데이터에서는 성능이 떨어집니다. 그래서 이를 보완하기위해 나온게 LSTM이고 따라서 시계열처럼 긴 자료를 가지고 모델링을 할 때 쓰입니다. LSTM 구조에 대한 자세한..