#패스트캠퍼스 #패스트캠퍼스AI부트캠프 #업스테이지패스트캠퍼스 #UpstageAILab#국비지원 #패스트캠퍼스업스테이지에이아이랩#패스트캠퍼스업스테이지부트캠프2 (2024-02-02) XGBoost와 아이들 XGBoost 계열 모델은 하이퍼파라미터 튜닝이 매우 중요 하이퍼파라미터 튜닝보다는 피처 엔지니어링이 중요하긴 함 LgighGBM: depth를 여유롭게 잡고, 그 여유로운 범위 내에서 리프노드의 갯수를 제한하도록 셋팅 리프들만 확장하는 방식으로 성능 향상 num_leaves: 실효성이 있으려면 2의 최대제곱보다 작아야 의미가 있다 colsample_bynode 옵션이 아예 없음 colsample_bytree를 사용 GPU 사용시 이슈가 많음(안되는 경우가 많다) CatBoost Categorical feature 학습을 잘하도록 설계 Categorical feature가 많을때 사용하면 좋다(Categorical feature의 비율이 50% 이상) 칼럼 갯수는 200개 이하일 때 사용 row 갯수는 .. 2024. 2. 2. (2023-12-11) OT 5월: 4개의 AI 경진대회 : 수강생들만을 위해 Upstage AI Lab이 만든 경진대회 플랫폼 - 전문가가 만든 양질의 데이터 및 문제를 제공 - 실시간 랭킹 확인 가능 - HRD: 출석률 80% 이상 + 온라인 강의 수강률 80% 이상 - 패스트캠퍼스: 출석률 30% + 학습일지 20% + 프로젝트 30% + 경진대회 20% - 출석체크: 10시, 14시, 19시 - 제한시간 +/- 5분 이내 출석체크 가능 - 출석 인정 기준: 면접, 시험, 질병 등 1. 온라인 강의 수강 이전 본인 인증 2. 온라인 강의 시청 시간은 과정 출석에 포함 3. 온라인 강의 시청 시간에는 강의장에 필수 접속하여 수강 Upstage AI 현직자 특강 - 모든것을 100% 다 잘 할 수는 없다. 내가 재미.. 2023. 12. 11. 이전 1 다음 반응형
