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Tech-Logs of Data-Scientist

[Python pandas] pandas rename 함수 : DataFrame의 컬럼명을 변경해보자

오늘은 pandas의 rename 함수에 대해서 알아보겠습니다. 먼저, pandas.DataFrame을 통해 df라는 dataframe을 작성해보겠습니다. import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'x1' : [1,2,3,4], 'x2' : [5,6,7,8], 'y1' : [1,3,5,7], 'y2' : [2,4,6,8], }) dataframe이 어떻게 생겼는지 확인해보면 아래와 같습니다. df 이 df라는 dataframe에서 컬럼명인 x1과 x2를 각각 a1, a2로 바꾸고싶다면, 아래와 같이 간단하게 바꿀 수 있습니다. df.columns = ['a1','a2','y1','y2'] 하지만, x1 하나만 바꾸고싶다면, 아래와 같이 다른 컬럼명들도 일일이 다 입력해줘야하..
Python (Code)/Basic 2023. 9. 9. 04:05
Github Token 생성방법

Why use a Github token? 위와 같이, git push 시 Username, Password를 요구하는 경우에는 어떻게 해야할까요? 정답은 바로 Github Token을 입력하는 것입니다. Github 정책 상, 2020년 11월부터 Git 작업과정에서 비밀번호를 허용하지 않고 2021년 8월 13일부터는 모든 Git 작업과정에 Token(또는 SSH 키) 인증이 필요하다고 합니다. 해당 정책 관련하여, Github Token을 생성하는 방법을 소개드립니다. 1. Token 생성페이지에 들어가기 Github에서 로그인 후 우측상단의 프로필을 누른 뒤, "Settings → Developer settings → Personal access tokens → Tokens (classic) → ..
Github 2023. 9. 8. 02:50
activation, dropout, batch normalization 순서

Deep Learning 모델구축 시, DL Module들의 순서를 파악하기위해 정보들을 정리해두었습니다. 순서 : batch normalization → activation → dropout 참조 : https://gaussian37.github.io/dl-concept-order_of_regularization_term/
Python (Code)/DL 2023. 8. 1. 19:17
맥북 닫아도 안꺼지도록 하는 방법

맥북에 모니터를 연결해서 쓸 경우에 맥북을 닫더라도 화면이 안꺼지도록 하는 방법으로, 아래의 코드를 Terminal에서 설정하면 됨 Command + Spacebar를 통해서 Terminal 실행 Terminal에 아래의 코드를 작성 # 잠자기 하지못하도록 설정 sudo pmset -c disablesleep 1 Terminal에 아래의 코드 작성 시, 해제됨 # 설정해제 sudo pmset -c disablesleep 0
Etc 2023. 5. 15. 08:01
DARTS - TimeSeries Model 참조사항

Kaggle을 통해 확인한 DARTS 모델을 참조하기위해 관련 사이트를 정리해두었습니다. https://www.kaggle.com/code/ferdinandberr/darts-forecasting-deep-learning-global-models#4.4.-Boosted-Trees Darts Forecasting 🎯 Deep Learning & Global Models Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Store Sales - Time Series Forecasting www.kaggle.com
Python (Code)/DL 2023. 5. 13. 04:11
딥러닝 논문구현 참조

딥러닝 논문구현과 관련된 공부를 하기위해 필요한 사이트들을 저장해두었습니다. https://brunch.co.kr/@aischool/7
Python (Code)/DL 2023. 4. 17. 22:43
Gradient, Jacobian, Hessian, Laplacian

4가지에 대한 개념이 혼동이 있을 때, 참조하기위해 정리해둔 페이지입니다. 참조 : https://darkpgmr.tistory.com/132 Gradient, Jacobian 행렬, Hessian 행렬, Laplacian Gradient(그레디언트), Jacobian(야코비언) 행렬, Hessian(헤시안) 행렬, Laplacian(라플라시안) ... 문득 정리의 필요성을 느껴서 적어봅니다.이들을 함께 보는 이유는? 그냥 왠지 이들은 세트로 함께 봐야 darkpgmr.tistory.com
Etc 2022. 12. 10. 17:35
역전파(Back Propagation)란?

DNN에서 예측값과 실제값의 차이를 최소화로 하도록, 가중치를 업데이트 하는 과정이 필요함 $w_{ij}^{l}$를 l번째 레이어의 i번째 노드에서 다음번째 레이어의 j번째 노드로 갈 때 연결되는 가중치(weight)라고 하면, $w_{ij}^{l}$가 변동되면 다음 레이어(l+1번째)의 j번째 노드에서 연결되는 가중치에 영향을 끼침 즉, $w_{ij}^{l}$의 편미분을 구하기 위해서는 다음번째 레이어의 가중치에 대한 편미분 값이 필요함 따라서, 역전파는 순전파(Foward Propagation)를 통해서 모든 가중치를 얻은 다음, 반대방향(Backword)으로 편미분값을 구한 다음에 이를 반영하여 가중치를 업데이트 해주는 과정 참조 : Youtube
Model Theory/DL 2022. 12. 10. 12:20
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