| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | ||||
| 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
| 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
| 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- google apps script
- PANDAS
- Kotlin
- gas
- django
- Excel
- PySpark
- PostgreSQL
- SQL
- Java
- string
- math
- Google Spreadsheet
- 파이썬
- dataframe
- hive
- Apache
- numpy
- Google Excel
- Python
- matplotlib
- c#
- Tkinter
- GIT
- Github
- Redshift
- list
- Presto
- array
- Today
- Total
목록deep learning (2)
달나라 노트
1. 정규화(Normalization), 표준화(Standardization)란?Deep Learning을 하다 보면 정규화(Normalization) 또는 표준화(Standardization)라는 용어를 접하게 됩니다.둘은 혼용되어 사용되곤 해서 여기서는 정규화(Normalization)이라고만 칭하겠습니다. 정규화는 입력값들의 스케일을 비슷한 수준으로 맞춰주는 과정입니다. 예를 들어봅시다.입력값에 다음과 같은 것이 있다고 해봅시다. 상품판매량(개)가격(원)판매 금액(원)품절율(%)A 8,027 21,000 168,567,00010.20%B 1,672 18,000 30,096,0008.60%C 30 25,000 750,..
Deep Learning 뿐 아니라 통계나 AI 전반에 걸쳐서 Feature란 용어가 등장할 때가 많습니다.Feature가 무엇인지, 왜 필요한건지 간단한 예시를 통해 감을 잡아봅시다. AI건 통계건 일반적으로 목적은 다양한 데이터를 분석해서 어떠한 패턴을 찾아내는 것입니다. 국적과 평균 키의 상관관계생활 패턴에 따른 건강 상태의 상관관계심장의 크기와 운동 능력의 상관관계지역별 판매 제품군분석의 대상은 매우 다양합니다. 위처럼 어떤 분석이건 어떤 통계건 "대상"이 있기 마련입니다.국적과 평균 키의 상관관계를 분석한다면 최소한 다음과 같은 정보가 필요할 것입니다.- 국적- 성별- 키아무리 국적별 평균 키를 본다라고 해도 남/녀의 유전적인 키 차이를 무시할 수 없을 것이기에 국적 - 키 데이터 뿐 아니라 성..