코딩하는 해맑은 거북이

해당 글은 아래의 3가지를 다룬다. 📌 범주형 변수란? 📌 인코딩과 사용하는 이유 📌 인코딩 방법 🔷 One-Hot Encoding 🔷 Label Encoding 🔷 Target Encoding 🔷 Ordinal Encoding 📌 범주형 변수란? (연속적이거나 순서가 있는 값을 가지는 변수인 수치형 변수(Numerical Variable)와 달리) 범주형 변수(Categorical Variable)란 유한한 범주 혹은 그룹 중 하나에 속하는 값을 가지는 변수를 의미한다. 범주형 변수는 다시 명목형 변수와 순서형 변수로 나눌 수 있다. 명목형 변수(Nominal Variable) 범주 간에 순서나 등간격이 없는 변수 예시: 성별, 혈액형 순서형 변수(Ordinal Variable) 범주 간에 상대적인 순..

본 게시물의 내용은 'Google ML Bootcamp 2023 4기'를 수료 후 남기는 간단한 후기글 입니다. 구글 머신러닝 부트캠프 2023 구글 코리아에서 머신러닝에 관심있는 개발자를 양성하여 관련 인력을 찾고 있는 국내 IT회사들에 연결해 드리는 를 시작합니다! rsvp.withgoogle.com 구글 머신러닝 부트캠프에 합격하여 2023년 9월 1일~11월 24일까지 참여하였다. 합격 후 킥오프 미팅을 통해 알게 되었는데 생각보다 구글 부트캠프의 경쟁률이 크다고 하였다. (보통 지원자의 20%만 합격된다고..) 지원 방법은 자기소개서와 간단한 프로그래밍 레벨테스트로 진행되었다. 수료조건 첫 번째는 5번의 미션으로 8주 내에 Coursera의 Deep Learning Specialization(A..

본 게시물의 내용은 'Google ML Bootcamp 2023 커리큘럼의 Coursera 강의, Neural Networks and Deep Learning(Andrew Ng)'를 듣고 정리하여 작성하였다. 해당 글은 아래의 2가지를 다룬다. 📌 얕은 신경망 네트워크 📌 심층 신경망 네트워크 📌 얕은 신경망 네트워크 🔷 Neural Network Representation - 신경망 네트워크의 구조 아래의 그림으로 신경망 네트워크의 구조를 알아보자. Input layer 가장 왼쪽의 입력의 특징들(x1, x2, x3)로 이루어진 층으로, \(a^{[0]}\) 으로 표기한다. Hidden layer Input layer와 Output layer의 사이에 있는 모든 층을 의미하고, \(l\)번째 은닉층의 ..

본 게시물의 내용은 'Google ML Bootcamp 2023 커리큘럼의 Coursera 강의, Neural Networks and Deep Learning(Andrew Ng)'를 듣고 정리하여 작성하였다. 해당 글은 아래의 3가지를 다룬다. 📌 딥러닝 소개 📌 신경망과 로지스틱 회귀 📌 파이썬과 벡터화 📌 딥러닝 소개 🔷 What is a Neural Netrworks? 입력 x와 출력 y를 매칭해주는 함수를 찾는 과정이다. cf) 예를 들어, 집의 크기에 따른 집의 가격을 예측하는 과정은 아래의 그림으로 이해할 수 있다. 집의 크기와 가격의 데이터의 분포로 하나의 직선을 만들어 낼 수 있고, 가격은 음수가 되지 않으므로 음수가 될 직선부분의 가격이 0인 직선을 그려낼 수 있다. 해당 직선은 집의 크..

본 게시물의 내용은 '부스트캠프 AI Tech lv3의 Final Project 을 마치고 개인적인 회고로 작성하였다. 우리 팀은 '생성모델'을 주제로 모였던 팀으로, 너무 흔하지도 않고 괜찮은 주제를 고민하다가 앨범 커버를 맞춤형으로 빠르고 쉽게 만들어주는 💽앨범 표지 맞춤 제작 서비스💽 로 선정하게 되었다. 🎵 프로젝트 기능 1. '사용자가 입력한 노래의 Text 정보'를 통한 앨범 커버 생성 - Stable Diffusion 모델 - ChatGPT API를 사용하여 입력받은 노래 정보로 prompt를 추출하여 학습에 사용 - 약 3분 시간 소요 2. '사용자가 입력한 노래의 Text 정보 + 얼굴이 들어간 Image 정보'를 통해 앨범 커버 생성 - Dreambooth 모델 - ChatGPT API..

피어세션 최종 프로젝트의 마지막 한 주는 정말 바쁜 시간이었다. 모델 개선, 프론트엔드, 백엔드, 프론트엔드-백엔드 연결, CI, Airflow 등 전체적으로 다양한 부분들을 처리해야했기에 팀원 모두 잠을 줄여가며 완벽하게 마무리하기 위해 임했던 것 같다..! 하지만, 급하게 마무리하느라 최종 발표영상에는 부족한 부분들이 남아있다. 이러한 경험도 성장의 과정이고 마지막까지 다들 최선을 다했으므로 후회는 없다. 또한, 우리팀은 정해진 최종프로젝트 기간은 오늘까지지만 우리팀은 프로젝트를 진행하면서 느낀 아쉬운 점들을 해결하고 더욱 완벽하게 마무리하기 위해 추가적인 작업들을 진행할 예정이다. 끝없는 도전으로 더 나은 결과물을 만들어내자는 같은 방향만 바라볼뿐..👍 한 주 회고 더보기 (+) : 잘했던것, 좋았..