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• [DL] 차 상태 예측 분류 신경망 모델 구축 실습

  자동차 평가 데이터셋을 사용하여, 자동차의 6개 피처 특성을 바탕으로 7번째 피처인 '차 상태' 를 예측하는 분류 모델이다. 사용된 신경망 모델은 임베딩 레이어를 사용하여 범주형 입력 데이터의 차원 축소 → 선형 레이어 → ReLU → 배치 정규화 → 드롭 아웃 을 통과하여 최종 출력은 “차 상태”를 분류하는 4개의 클래스에 해당하는 확률을 나타낸다. 모델은 주어진 epoch동안 학습되며, 각 epoch마다 모델의 출력인 예측값과 실제 레이블 간 차이인 loss를 계산하고 이를 기반으로 모델 weight를 업데이트한다. 학습 과정에서 loss가 감소하는 것을 목표로 한다. Loss로 CrossEntropy를 사용하였고, 최적화를 위해 optimizer로 Adam을 사용하였다. 프레임워크로는 파이토치를 사..

• LG AIMERS 4기 PHASE 2 해커톤 및 수료 후기

  LG AIMERS 4기로 활동하면서 진행한 해커톤 경험을 기록한 글 PHASE 2는 2월1일 ~ 2월 26일까지 약 한달간 진행된 해커톤 프로젝트였다. 해커톤 어떻게 ?해커톤 주제는 "MQL 데이터 기반 B2B 영업기회 창출 예측 모델 개발" 이었다. 고객의 MQL데이터(train.csv)가 주어졌다. 여기에는 고객의 국적, 고객의 회사명, 고객의 유형, 요청 제품 카테고리 등 고객과 관련된 28개의 피처와 데이터가 주어졌고, 이를 기반으로 is_converted(영업전환여부) 라는 피처가 Ture인지 False인지를 예측하는 binary classification 모델을 만들어야 했다. train.csv 에는 is_converted가 결측값이 아닌 true/false로 나타나있었기 때문에, 이를 통해..

• Git Desktop을 사용한 Branch 관리

  브런치가 없다면? 브랜치는 이래서 필요하다! A와 B가 서로 다른 기능을 구현한다고 했을때, 작업한 내용 중에는 서로 작업과 관련이 아예 없는 부분도 있을것이고, 때로는 같은 코드를 다르게 수정한 부분도 있을것이다. 이를 일일이 대조하고 코드를 합치는건 번거로운일이다. C회사의 버전은 10.0.0 까지 출시되었다. 그러나 어떤 요구사항은 버전 1.0.0에대한 요구사항 이고, 어떤 요구사항은 3.0.0에 대한 요구사항일 수 있다. 이를 위해 C회사는 브런치를 사용한다. 새로운 요구사항이 생기면 그에 맞는 브랜치를 생성하고 , 그렇게 나누어진 브랜치에 요구 사항을 반영한다. 버전별로 요구 사항이 아무리 많아져도 브랜치를 나누면 코드를 복사할 수고를 덜어도 된다. 브랜치 브랜치는 버전의 분기이다. 브랜치 버전..

• 토스 뱅크 - 무료 외화 받기 이벤트 (1/22 ~ 1/25)

  토스 뱅크 - 무료 외화 환전 국내 금융 선도기업 토스 뱅크가 국내 최초! 외화 거래시 수수료 없는 '무료 환전' 서비스를 선보였습니다. 기존 국내 금융사들과 다른 아주 획기적인 발상이죠. 현재 외화 통장은 토스뱅크 통장에서 클릭 한 번으로 쉽게 가입할 수 있습니다. 아래 링크가 있으니, 포스팅 끝까지 봐주세요😆😆 글로벌 거래토스 뱅크 외화통장을 개설하면 이제 세계 어디서든 ATM입출금 및 결제가 모두 가능하며 수수료도 전혀 없습니다. 여행자를 위한 편리함 해외여행을 계획하고 있거나, 외국 출장이 잦으시다면, 혹은 외국에 거주할 일이 있으시다면 이보다 더 좋은 기회는 없다! 라고 할 수 있겠네요. 간편한 계좌 관리, 다양한 통화 옵션가입과 동시에 하나의 계좌로 17개국 외화를 관리할 수 있다는 아주 큰 ..

• Logistic regression을 사용한 예측 모델 만들기

  Logistic regression은 binary classification 문제를 푸는데 쓰이는 머신러닝 방법론이다. 💡 독립변수가 (-∞,∞)의 어느 숫자이든 상관없이 종속 변수 또는 결과 값이 항상 범위 [0,1] 사이에 있도록 한다. 이는 오즈를 로짓변환 수행함으로써 항상 [0,1]사이 값을 갖는 로지스틱 함수(시그모이드 함수)를 얻을 수 있다. kaggle제공 https://www.kaggle.com/code/adepvenugopal/logistic-regression-predicting-insurance-buying/notebook Logistic Regression : Predicting Insurance buying Explore and run machine learning code wit..

• [python] list, tuple, dict, set 총 정리

  python에서는 데이터 처리를 위해, 대표적으로 4가지 데이터 저장 방법(list,tuple,dict,set) 을 사용한다. List, tuples, string 은 sqequences(배열)이다. 배열 내 구성요소를 elements라 한다. 모든 배열은 순서가 존재하는 index가 존재하며 index번호는 0부터 시작한다. dictionary → key-value형태 자료형 set 은 집합이다. 순서x index(X) 더 자세히 알아보자. List List는 같은 성격의 데이터를 담고 있다. (다른 타입과 혼용해서 담아도 된다.) List에는 숫자, 문자 등 다양한 타입 데이터를 담을 수 있다. list1 = [1,2,3,4,5,6,11,'a','b'] 담긴 정보는 mutable , 변경 가능하다. ..