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Tech-Logs of Data-Scientist

맥북 GPU 세팅 (참조한 내용들 정리)

맥북의 Local Jupyter에서 GPU 사용법을 정리하였음. 나의 맥북은 버전이 맞지 않아 재설치가 귀찮아서.. 회사에서 사용하는 AWS Sagemaker로 작업하기로 하였음. 추후 맥북의 GPU 세팅을 하게되면 업데이트 예정. (1) 기본 Guide 링크참조 : https://codingapple.com/unit/tensorflow-2-setting-up-mac-window/ (2) Miniforge 설치 링크참조 : https://webnautes.tistory.com/1638 (3) CUDA Toolkit 설치 링크참조 : https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive cuda 10.2 에서 mac os로 설치 (4) Brew 설치 후, Python 3..
Etc 2022. 7. 2. 22:55
Git command 정리

본 포스팅에서는 git 작업 시, 사용되는 command를 정리해두었습니다. git 작업 시 참조하여 활용하시기바랍니다. 1. Terminal Commands 먼저, Terminal에서 사용되는 Command를 명령어 정리표를 통해 해당 명령어가 어떤 내용을 내포하고 있는지 확인해봅시다. 순서 명령어 설명 예시 1 ls (List의 약어) - 현재 경로의 파일들을 보여줌 - "-al"을 추가하여 모든파일(숨김파일포함)의 자세한 정보를 표시가능 ls ls -al 2 cd (Change Directory의 약어) - 폴더 이동 cd {디렉토리명} cd {상위디렉토리}/{하위디렉토리} 3 pwd (Print Working Directory의 약어) - 현재 위치의 절대 경로를 보여줌 pwd 4 rm (Remo..
Github 2022. 7. 1. 16:26
Model Theory

모델 관련 이론들을 모아 놓은 공간입니다. ML : 머신러닝과 관련된 모델들의 이론들을 모아 놓은 공간입니다. DL : 딥러닝과 관련된 모델들의 이론들을 모아 놓은 공간입니다. NLP : 자연어처리와 관련된 모델들의 이론들을 모아 놓은 공간입니다.
Model Theory 2022. 6. 30. 01:02
Python (Code)

파이썬 코드 모음집입니다. Basic : 기본적인 코드들을 모아 놓은 공간입니다. Data Preprocess : 데이터 전처리와 관련된 코드들을 모아 놓은 공간입니다. ML : 머신러닝과 관련된 코드들을 모아 놓은 공간입니다. DL : 딥러닝과 관련된 코드들을 모아 놓은 공간입니다. NLP : 자연어처리와 관련된 코드들을 모아 놓은 공간입니다.
Python (Code) 2022. 6. 30. 00:59
Shap value vs importance 설명

설명참조 https://todayisbetterthanyesterday.tistory.com/m/56 [Data Analysis 개념] Ensemble(앙상블)-4 : Feature Importance & Shap Value 1. Feature importance 앙상블에서 변수 해석의 문제 앙상블 모형은 많은 모델들이 기본적으로 Tree 기반으로 이루어진다. 동시에, 이 Tree기반의 앙상블들은 전반적으로 우수한 성능을 내는 모델들이 todayisbetterthanyesterday.tistory.com 해석참조 https://datanetworkanalysis.github.io/2019/12/24/shap3
Model Theory/ML 2022. 6. 29. 09:47
NLP의 변천

LSA → pLSA LDA → DTM : time CTM : Correlated STM : Structure
Model Theory/NLP 2022. 6. 29. 01:45
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