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2024 AI Stages : ML Competition_House Price Prediction 1. Competiton Info Overview House Price Prediction 주어진 데이터를 활용하여 서울의 아파트 실거래가를 효과적으로 예측하는 모델을 개발하는 경진대회 Timeline March 21, 2024 - Start Date April 1, 2024 - Final submission deadline Evaluation RMSE(Root Mean Squared Error) 2. Components Directory Models 3. Data descrption 대회에서 제공된 데이터셋을 기반으로 모델을 학습하고, 서울시 각 지역의 아파트 매매 실거래가를 예측 Dataset overview 제공된 데이터셋 국토교통부에서 제공하는 아파트 실거래가 데이터 : 위치, 크기, 건축년도, .. 2024. 4. 3.
나는 메트로폴리탄 미술관의 경비원입니다 저자의 형은 저자에게 있어 부모와도 비슷한 존재였다. 나이차는 크지 않았지만 형은 소위 말하는 '영재'였던 것 같다. 형은 초등학교때 이미 중학교에 가서 수업을 받고 나중에 실제로 수학 박사학위까지 취득한다. 초등학교의 선생님들이 "아~ ㅇㅇ의 동생이라구?" 라고 하는 그런.. 하지만 형은 갑작스럽게 암진단을 받고 너무나도 젊은 나이에 암투병을 하며 결국 저자는 본인의 결혼식 대신 형의 장례식을 치르게 된다. 이 책은 저자가 형을 잃고 방황하며 잘나가던 직장(뉴요커)을 때려치고 메트로폴리탄의 경비원으로 일하면서 적은 일기같은 글이다. 미술사를 공부하셨던 저자의 어머니는 자녀들이 어릴때부터 미술관에 자주 데리고가셨고, 그것이 나중에 성인이 된 자녀에게도 영향을 미쳤던 것 같다. 인생에서 가장 힘든시기에 미.. 2024. 3. 17.
(2024-03-14) Hydra Hydra에서 파라미터 관리를 위해 yaml이라는 데이터 포맷을 사용 config group: 여러개의 설정 파일을 그룹으로 묶어 관리 많은 수의 실험을 해야하는 경우, 편리하게 수행 가능 e.x. 모델2가지, 손실함수 2가지를 입력하면: 최종 4번의 실험을 알아서 수행 2024. 3. 14.
(2024-03-14) Pytorch Lightning Pytorch Lightning을 이용한 CNN Classifier class CNNClassifier(pl.LightningModule): def __init__(self): super(CNNClassifier, self).__init__() def forward(self, x): def configure_optimizers(self): def training_step(self, batch, batch_idx): def validation_step(self, batch, batch_idx): def test_step(self, batch, batch_idx): def predict_step(self, batch, batch_idx): model = CNNClassifier(num_classes=10, .. 2024. 3. 14.
[lv1] 행렬의 덧셈: 통과 X def solution(arr1, arr2): answer = [[]] for i in range(len(arr1)): for j in range(len(arr1[0])): answer.append(arr1[i][j] + arr2[i][j]) print(answer) return answer ##>>>> output 2024. 2. 6.
[통계학개론] 표본분포(정규분포, 카이제곱분포, t분포, F분포) 통계 공부한 지 오래되어 책을 하나 사서 쭉 읽었다. 확률분포 vs. 표본분포 개념이 헷갈린다. 통계량(표본의 특성)은 표본분포를 갖는다. ChatGPT는 확률분포는 모집단, 표본분포는 표본 이라고 하는데 이 책에서 통계량(statistics): 다른 표본이 추출되면 다른 값을 갖게 되는 확률변수로서 확률분포를 가진다 라고 나온다. ChatGPT가 잘못 설명한 듯 하다. 아래에 온라인 강의로 배운 내용과 함께 정리했다. 정규분포: 평균과 표준편차로 결정된다 중심극한정리: 표본의 크기가 커질수록 표본평균의 분포는 모집단의 분포 모양과는 관계없이 정규분포에 가까워진다 카이제곱분포 모분산을 구하는 것 분산의 특징을 확률 분포로 만든 것(따라서 마이너스가 없다) 자유도가 높을수록 정규분포에 근접 Student-.. 2024. 2. 2.
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