촌촌's 기록 촌촌's 기록

본 포스팅은 "https://www.geeksforgeeks.org/how-to-replace-values-in-column-based-on-condition-in-pandas/" 의 내용을 기반으로 작성했습니다. Pandas 데이터프레임에서 조건과 함께 값을 바꾸는 다양한 방법을 알아봅시다. 방법 1. Dataframe.loc[ ] 사용하기. 첫 번째 방법은 dataframe.loc[]를 사용하는 방법입니다. 아래의 순서 설명은 이해를 돕기 위한 설명으로 실제 연산 과정과는 다릅니다다. Example 1. import pandas as pd import numpy as np # data Student = { 'Name': ['John', 'Jay', 'sachin', 'Geetha', 'Amutha',..

본 포스팅은 "시작하세요. 텐서플로 2.0 프로그래밍" 도서의 내용을 포함하고 있습니다. RNN 모델을 사용하는 간단한 예제를 학습해봅니다. 앞쪽 4개의 숫자가 주어졌을 때 그 다음에 올 숫자를 예측하는 간단한 예측 모델을 만드는 예제로 Tensorflow에서 제공하는 SimpleRNN 레이어를 사용합니다. 예를 들어, [0.0, 0.1, 0.2, 0.3]와 같은 연속된 숫자가 주어졌을 때 다음에 올 숫자를 예측하는 모델을 생성하고 학습해보는 예제입니다. Step 1. Library import import tensorflow as tf import numpy as np Step 2. Create the dataset In : X = [] Y = [] for i in range(6): # [0,1,2,3..

해당 오류는 tensorflow 2.6 version부터 ".predict_classes()' 함수가 삭제되어 발생하는 오류입니다. 따라서 predict_classes() 메서드 대신 predict() 메서드를 사용하면 해결 됩니다. # 오류 발생 코드 output_idx = model.predict_classes(test_text_X) # 오류 해결 코드 output_idx = model.predict(test_text_X) 참고 : https://stackoverflow.com/questions/68836551/keras-attributeerror-sequential-object-has-no-attribute-predict-classes

본 포스팅은 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝2" 도서로 공부한 내용을 요약하기 위한 포스팅입니다. RNN이란 ? RNN(Recurrent Neural Network)은 시계열 데이터를 처리하기 위해 고안된 모델로 아래 그림에서와 같이 이전 시각(계층)의 출력 값(은닉 값)이 다음 시각(계층)으로 전파되어 즉, 과거 정보를 계승하여 시계열 데이터에 대응하는 신경망입니다. RNN의 문제점 RNN은 이전 맥락의 정보를 기억하는 일명 순환 메커니즘을 통해 데이터가 한 방향으로만 흐르는 "Feed forward" 방식의 신경망보다 시계열 데이터 학습에 대한 성능이 향상 되었습니다. 하지만, RNN은 시계열 데이터의 장기 의존 관계를 학습하기에는 어려운 문제가 있습니다. 즉, 장기 기억에는 취약하다는 단점이 존재합니다..

행렬 곱셈 (Matrix multiplication) 일반적인 행렬 곱셉을 의미한다. 첫째 행렬의 열 갯수와 둘째 행렬의 행 갯수가 동일해야하며, 곱셈의 결과 새롭게 만들어진 행렬은 첫째 행렬의 행 갯수와 둘째 행렬의 열 갯수를 가진다. 아다마르 곱셈 (Hadamard product) 각 행렬의 원소끼리만 곱하는 행렬 곱셈을 의미한다. 일반 행렬곱과는 다르게 동일한 크기의 행렬을 곱한다. Numpy 계산 Input [0] : a = np.array([[1,2],[3,4]]) b = np.array([[5,6],[7,8]]) print(f"Matrix multiplication = {np.dot(a,b)}") print(f"Hadamard product = {np.multiply(a,b)}")

RNN이란 RNN(Recurrent Neural Network)을 직역하면 '순환하는 신경망'으로 이전 데이터의 정보 혹은 이전 계층의 출력 값을 순환시킴으로 전체 맥락의 정보를 기억할 수 있도록 설계된 신경망입니다. 기존의 데이터가 한 방향으로만 흐르는 "Feed forward" 방식의 신경망이 시계열 데이터 분석에 취약했던 한계점을 보완하기 위해 고안된 신경망으로, 이전 맥락의 정보를 기억하는 메커니즘을 통해 시계열 데이터에 대응이 가능합니다. RNN의 구조 RNN 계층의 순환 구조를 알아보기 위해 보다 명확한 구조로 펼쳐보면 아래와 같습니다. 위의 그림에서 각 시점의 RNN 계층을 시각 x의 RNN 계층이라 표현하고, 각 시각의 RNN 계층은 그 계층으로의 입력(Input)과 그 이전 시각 RNN ..

Docker의 발생 배경 기존 시스템에서는 여러 애플리케이션을 구동하기 위해 다양한 패키지, 환경설정을 통일해야 했고, 이런 과정 속에서 패키지 끼리의 충돌이나 환경변수 충돌과 같은 문제가 많이 발생되어 시스템을 운영하기가 힘이 들었습니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 애플리케이션별로 환경변수와 패키지를 분리해 가상화시켜 구동하는 VM(Virtual Machine)이 나왔지만, VM은 Hypervisor를 이용해 Guest OS를 생성하기 때문에 환경 자체가 상당히 무거운 단점이 존재했습니다. 이러한 단점을 보완하기 위해 나온 것이 운영체제 단에서 가상화를 실행하는 container이며, container 기술을 편리하게 사용할 수 있도록 개발된 것이 Docker입니다. Docker란 무엇인가? Lin..

[ The Queen's Gambit - Season 1, Episode 5 ] The Queen's Gambit은 넷플릭스에서 2020년 10월부터 방영된 미국의 드라마이다. 월터 테비스의 동명 소설을 원작으로 하며, 애니아 테일러조이, 빌 캠프, 모지스 잉그럼, 토머스 브로디생스터, 해리 멜링, 리베카 루트가 출연한다. 체스에 천재적인 재능을 타고난 엘리자베스 하먼이라는 소녀가 남자 선수들만이 즐비한 체스계에서 여성 선수로서 유례없이 연달아 우승하며 세계적인 체스 스타가 되고, 그 과정 속에서 역경과 고난을 겪지만 체스에 대한 열정과 주변 친구들의 깊은 우정으로 마침내 세계 최고의 체스 챔피언이 되는 이야기. [출처 : 위키백과] The Queen's Gambit Listening - Listenin..