동선생

[Kaggle Study] 16. Translation Invariance

Translation InvarianceTranslation invariance in CNN means that even if the input position changes, the output maintains the same value.Actually, CNN networks themselves have translation equivariance (variance).Meaning that, when computing with convolution filters, if the position of a specific feature changes, the position of that feature's computation result in the output naturally changes as w..

[Kaggle Study] 15. Why Use Convolutional Layer?

This post heavily relies on Andrew Ng's lecture: 컨볼루션 신경망DeepLearning.AI에서 제공합니다. 딥러닝 전문 과정의 네 번째 과정에서는 컴퓨터 비전이 어떻게 발전해 왔는지 이해하고 자율주행, 얼굴 인식, 방사선 이미지 판독 등 흥미로운 응용 분야에 익숙해www.coursera.orgAdvantages of Convolutional Layers Over Fully Connected LayersFollowing above example, if we use Fully-connected layer instead of Convolutional layer, we should connect 3,072 and 4,704 neurons.That is, the number..

[Kaggle Study] #2 Porto Seguro's Safe Driver Prediction

Second competition following Yuhan Lee's kaggle curriculum. Binary classification competition using tabular data.First KernelData preparation and exploration kernel.Insights / Summary:1.info method (e.g. train.info()) provides data type, null value existence, number of rows of each variable of the dataframe.2. Storing metadata for each variable might help data management.Code example:data = []fo..

This post heavily relies on the book 'Natural Language Processing with Pytorch':https://books.google.co.kr/books?id=AIgxEAAAQBAJ&printsec=copyright&redir_esc=y#v=onepage&q&f=falseNLP?A set of techniques that solve practical problems using statistical methods to understand text, regardless of linguistic knowledge.The 'understanding' of text is mainly achieved by converting text into computable re..

Multiclass Classification can be divided into 2 categories: ordinal classification and nominal classification.For nominal(명목형) classification problems, you can think of a multiclass classification algorithm that outputs probability distributions like [0.7, 0.1, 0.2] for distinguishing between car, human, and tree.For ordinal classification, you can think of a problem that categorizes a child's c..

Hyperparameter Tuning?The process of adjusting hyperparameters to optimize the model for better performanceThere are certain hyperparameters that have higer tuning priority than others.In other words, some hyperparameters can work well with commonly known values without tuning, while others require tuning to determine which values work best.There are various tuning methods such as:Manual SearchG..

Deep learning fundamentally requires a large amount of data for effective training.Additionally, to solve the chronic problem of overfitting in deep learning, it needs sufficient high-quality data.However, increasing the amount of data requires significant cost and time, and in some cases, it can be difficult to even collect or process the data.To address this issue, various Data Augmentation te..

This post is a summary of Coursera Andrew Ng's lecture: 머신 러닝 프로젝트 구조화DeepLearning.AI에서 제공합니다. 딥러닝 전문 과정의 세 번째 과정에서는 성공적인 머신러닝 프로젝트를 구축하는 방법을 배우고 머신러닝 프로젝트 리더로서 의사 결정을 연습할 수 있습니다. 이www.coursera.org 이 포스트는 전 포스트의 내용과 이어집니다: [Kaggle Study] 8. About Structuring ML Projects (2)This post is a summary of Coursera Andrew Ng's lecture: 머신 러닝 프로젝트 구조화DeepLearning.AI에서 제공합니다. 딥러닝 전문 과정의 세 번째 과정에서는 성공적인 머신..

This post is a summary of Coursera Andrew Ng's lecture: 머신 러닝 프로젝트 구조화DeepLearning.AI에서 제공합니다. 딥러닝 전문 과정의 세 번째 과정에서는 성공적인 머신러닝 프로젝트를 구축하는 방법을 배우고 머신러닝 프로젝트 리더로서 의사 결정을 연습할 수 있습니다. 이www.coursera.org이 포스트는 전 포스트의 내용과 이어집니다: [Kaggle Study] 7. About Structuring ML Projects (1)This post is a summary of Coursera Andrew Ng's lecture: 머신 러닝 프로젝트 구조화DeepLearning.AI에서 제공합니다. 딥러닝 전문 과정의 세 번째 과정에서는 성공적인 머신러..

This post is a summary of Coursera Andrew Ng's lecture: 머신 러닝 프로젝트 구조화DeepLearning.AI에서 제공합니다. 딥러닝 전문 과정의 세 번째 과정에서는 성공적인 머신러닝 프로젝트를 구축하는 방법을 배우고 머신러닝 프로젝트 리더로서 의사 결정을 연습할 수 있습니다. 이www.coursera.orgIntroduction위의 예를 보면 알 수 있듯이 머신러닝 모델이 원하는 성능보다 저조한 성능을 보였을 때 취할 수 있는 조치는 수없이 많습니다. 머신러닝 프로젝트를 진행할 때 수없이 많은 방법들 사이에서 어떤 부분을 집중적으로 개선할지 판단할 수 있는 기준점을 세워야 기한이 정해진 프로젝트에서 원하는 성과를 낼 수 있습니다. Orthogonalizatio..