꿈 많은 사람의 이야기

포스팅 개요 이번 포스팅은 시계열 데이터 분석(Time series data)에서 활용되는 공적분 분석(cointegration analysis)에 대해서 정리하는 포스팅입니다. 간단한 이론적 설명과 더불어 파이썬(Python)에서 이를 어떻게 활용할 수 있는지 예시로 알아봅니다. 본 포스팅 작성 시 참고 했던 자료들은 아래와 같습니다. https://datascienceschool.net/view-notebook/d5478c5ed2044cb9b88fa2ef015eb3a4/ https://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.tsa.stattools.coint.html https://namu.wiki/w/%EA%B3%B5%EC%A0%81%EB%B6%84 ..

포스팅 개요 이번 포스팅은 머신러닝 파이프라인(Machine Learning pipeline)에 대해서 알아보는 포스팅입니다. 머신러닝 프로젝트를 하다 보면 필요성을 느끼게 되는 머신러닝 파이프라인. 이것이 왜 중요하고, 무슨 의미를 지니고 있는지에 대해서 간략하게 소개하려고 합니다. 포스팅 본문 머신러닝 파이프라인이란? - Machine Learning pipeline? 머신러닝 파이프라인이란 용어는 아마도 머신러닝이나 딥러닝과 같은 프로젝트를 하다보면 많이 들어보셨을 지도 모르겠습니다. 짧은 경험이지만, 머신러닝 프로젝트를 조금씩 진행해보면서 느낀 것은 아래 그림과 같습니다. 아마도 많이 보셨을 만한 사진일 겁니다. 처음 이 그림을 보고 정말 많이 공감했습니다. 저는 처음 머신러닝과 딥러닝을 공부할 ..

포스팅 개요 이번 포스팅은 딥러닝(Deep Learning)을 활용해 추천 시스템(Recommender system)을 구현하는 포스팅입니다. 그 중 개인화 된 추천 시스템(personalized recommendation system)을 한 번 만들어보겠습니다. 파이썬(Python)을 활용했으며 라이브러리는 케라스(Keras)를 사용했습니다. 고급진 기술보다 기초적인 수준에 가까운 글이니 참고 부탁드리겠습니다. 이번 추천 시스템의 목적은 뉴스 추천 시스템입니다. ==참고 사항== 본 글에 나오는 Dataset은 제가 임의로 만든 Dataset입니다. 그래서 현실적인 면에서 조금 동떨어질 수 있습니다. 부디 참고 부탁드리며 Insight만 얻어 가시길 바랍니다. 또한, 본 포스팅 글은 지난 번에 작성한 ..

포스팅 개요 이번 포스팅은 글또 4기를 참여하며 어떤 목적으로 글또를 참여하게 되었고 어떻게 활동할 것인지에 대한 다짐글입니다. 글또란 무엇인지, 제가 어떠한 다짐을 가지고 참여를 신청했는지에 대해서 작성하겠습니다. 글또 커뮤니티는 아래 링크를 참고해주세요. https://www.facebook.com/groups/geultto/ 포스팅 본문 글또? 글또? 글또가 무엇인가? 글또는 '글 쓰는 또라이가 세상을 바꾼다'의 뜻을 가지고 있는 커뮤니티이다. 개인적으로 얼또 활동을 예전부터 해왔었다. 얼또는 '일찍 일어나는 또라이가 세상을 바꾼다는 뜻인데, 많은 사람들이 새벽 4~5시쯤에 일어나서 공부등을 하고 출근, 등교를 하는 커뮤니티이다. 근데 이 얼또 활동을 하다가 어쩌다보니 글또라는 것도 보게 되었다. ..

포스팅 개요 해당 글에 대한 코드는 아래 github 링크에 전부 올려두었습니다. https://github.com/lsjsj92/recommender_system_with_Python/blob/master/003.%20recommender%20system%20basic%20with%20Python%20-%202%20Collaborative%20Filtering.ipynb lsjsj92/recommender_system_with_Python recommender system tutorial with Python. Contribute to lsjsj92/recommender_system_with_Python development by creating an account on GitHub. github.co..

포스팅 개요 이번 포스팅은 추천 시스템(recommendation system) 기본 2탄입니다. 지난 포스팅에서 추천 시스템이 왜 중요한지, 어떤 종류가 있는지 간략하게 살펴보았습니다. (https://lsjsj92.tistory.com/563) 추천 시스템(Recommendation system)이란? - content based filtering, collaborative filtering 포스팅 개요 이번 포스팅은 추천 시스템(recommedation system)에 대해서 알아봅니다. 또한, 추천 시스템에는 컨텐츠 기반 필터링(content based filtering)과 협력 필터링(collaborative filtering)이 있는데요... lsjsj92.tistory.com 추천 시스템의 ..

포스팅 개요 이번 포스팅은 추천 시스템(recommedation system)에 대해서 알아봅니다. 또한, 추천 시스템에는 컨텐츠 기반 필터링(content based filtering)과 협력 필터링(collaborative filtering)이 있는데요. 위와 같은 추천 시스템과 그 적용 방법에 대해서 포스팅을 하겠습니다. 추천 시스템(recommendation system)포스팅은 몇 번을 거친 시리즈 형태로 포스팅이 주기적으로 올라갈 예정입니다. 참고한 자료 https://www.kaggle.com/rounakbanik/movie-recommender-systems https://www.kaggle.com/ibtesama/getting-started-with-a-movie-recommendatio..

포스팅 개요 머신러닝(machine learning)과 딥러닝(deep learning)에서 사용되는 앙상블 중 스태킹 앙상블(stacking ensemble) 2번째 포스팅입니다. 지난 포스팅에서는 스태킹 앙상블의 기본적인 방법과 배경 지식을 소개했습니다. https://lsjsj92.tistory.com/558 머신러닝 스태킹 앙상블(stacking ensemble) 이란? - 스태킹 앙상블 기본편(stacking ensemble basic) 포스팅 개요 머신러닝과 딥러닝에서 자주 사용하는 알고리즘이 있습니다. 특히, 머신러닝쪽에서 많이 사용하는데 그것은 앙상블(ensemble)이라는 방법입니다. 앙상블(ensemble)은 크게 보팅(voting), 배깅(bagging.. lsjsj92.tistory..

포스팅 개요 머신러닝과 딥러닝에서 자주 사용하는 알고리즘이 있습니다. 특히, 머신러닝쪽에서 많이 사용하는데 그것은 앙상블(ensemble)이라는 방법입니다. 앙상블(ensemble)은 크게 보팅(voting), 배깅(bagging), 부스팅(boosting)으로 나뉘어지는데 추가로 스태킹(stacking)이라는 방법도 있습니다. 스태킹 앙상블(stacking ensemble)은 캐글(kaggle)에서 점수를 조금이라도 더 높이고자 할 때 사용하는 앙상블 방법입니다. 이번 포스팅은 이러한 머신러닝 스태킹 앙상블(stacking ensemble)에 대해서 기본적인 구조를 알아보는 포스팅입니다. 참고 출처는 아래와 같습니다. https://www.kaggle.com/getting-started/18153 ht..

포스팅 개요 이번 포스팅은 머신러닝과 딥러닝에서 많이 사용하는 데이터 이상치 탐지(outlier detection)에 대해서 작성합니다. 또한, 지난 포스팅인 캐글의 신용카드 사기 탐지 대회 데이터셋(kaggle credit card fraud detection data)을 이용하며 신용카드 사기 탐지 3편입니다. 참조한 자료는 kaggle의 커널(https://www.kaggle.com/janiobachmann/credit-fraud-dealing-with-imbalanced-datasets) 입니다. 그 외의 참조 자료는 구글링 자료입니다. 이전 글은 아래 링크와 같습니다. https://lsjsj92.tistory.com/555 머신러닝으로 신용카드 사기 탐지하기 2편 - 데이터 정규화(data n..