꿈 많은 사람의 이야기

포스팅 개요 이번 포스팅은 kubeflow 예제(kubeflow example)를 주제로 다룹니다. 지난 포스팅에 이어서 이번에는 kubeflow에서 실행시킨 machine learning 혹은 deep learning 모델에서 나온 metrics를 ( evaluation 값) 출력하는 방법에 대해서 알아봅니다. 또한, kubeflow에서 Condition이라는 것을 통해 어떤 조건을 체크하고 조건에 따라 분기가 일어나는 방법에 대해서 알아보려고 합니다. 저의 kubeflow 관련 지난 포스팅은 아래 링크와 같습니다. 참고 하실 분들은 참고하시면 되겠습니다. kubeflow install 방법 : https://lsjsj92.tistory.com/580 kubeflow example with iris :..

포스팅 개요 이번 포스팅은 지난 글(kubeflow pipeline iris data)에 이어 kubeflow 예제(kubeflow example)에 대해서 작성합니다. 지난 글은 kubeflow 설치하는 방법과 kubeflow를 간단하게 사용할 수 있는 방법에 대해서 알아보았는데요. 이번 포스팅은 kubeflow 예제를 타이타닉(titanic data)데이터와 함께 예제를 작성합니다. 특히, AWS 서비스들과 연동하여 머신러닝 파이프라인(machine learning pipeline)을 구축해 보려고 합니다. 지난 포스팅은 아래 링크이므로 혹시 kubeflow가 설치되어 있지 않거나, 간단한 kubeflow 예제를 보고 싶으신 분들은 참조하시길 바랍니다. kubeflow 설치 : https://lsjs..

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..