beseeyong (44)in #kr-steemit • 6 years ago[코딩] Python 3.7의 새로운 기능들며칠 전 Python 이 3.7 로 업데이트 됐지요! dataclass 모듈이나 time 모듈이 강화되면서 더 정밀하고 편하게 코딩할 수 있게 됐네요. 주요 업데이트 내용은 다음과 같습니다.…beseeyong (44)in #kr-steemit • 6 years ago[주식 투자] 수익을 좀먹는 생각의 함정_편견들 #1앞선 글 에서 우리 인간의 여러 편향들이 투자 수익을 향상시키는 방향과는 정반대로 작용한다는 것을 살펴봤다. 이번에는 실제로 어떤 오만한 편견들 이 우리의 무의식적은 생각에 들어있는지 알아보자! 1.…beseeyong (44)in #kr-steemit • 6 years ago[주식 투자] 수익을 좀먹는 생각의 함정(또는 편견)_Intro나는 주식 투자를 할 때, 매수하고 나면 종목명은 거의 다 잊어버린다. 종목 발굴보다 일관성 있는 투자전략의 개발, 즉 어떤 논리로 주식을 매수하고 보유하고 매도하는지 고민하는 것이 백배 더 중요하다고 생각하기…beseeyong (44)in #kr-steemit • 6 years ago블록체인이 도입될 수 있는 업무 Part.2본 글은 Pabii 이경환 대표님의 블로그 글 이 너무나도 유익해 공유한 내용입니다. 저번글 에서 이어지는 내용입니다. 탈중앙화 시스템이 가능한 영역 요즘 한국의 벤쳐 업계가 블록체인에 관심을…beseeyong (44)in #kr-steemit • 6 years ago블록체인이 도입될 수 있는 업무 Part.1본 글은 Pabii 이경환 대표님의 블로그 글 이 너무나도 유익해 공유한 내용입니다. 정말 기계가 펀드매니저를 대체하는가 펀드매니저를 하고 있는 절친이 진지한 상담을 원한다면서 늦은 밤에…beseeyong (44)in #kr-steemit • 6 years ago[데이터 사이언티스트] 갖춰야 할 5가지 스킬셋 Part.2본 글은 Pabii 이경환 대표님의 블로그 글 이 너무나도 유익해 공유한 내용입니다. 저번글 에서 이어지는 내용입니다. 3. 수리통계학 개발자들이 하는 가장 큰 착각이 바로 머신러닝은…beseeyong (44)in #kr-steemit • 6 years ago[데이터 사이언티스트] 갖춰야 할 5가지 스킬셋 Part.1본 글은 Pabii 이경환 대표님의 블로그 글 이 너무나도 유익해 공유한 내용입니다. 데이터 사이언스, 데이터 과학, 데이터 과학자, 머신러닝, 딥러닝, R 주변에서 데이터 사이언티스트가…beseeyong (44)in #kr-steemit • 6 years ago[머신러닝] 초보자에게 바치는 5가지 "하지 마라" 시리즈 Part.2본 글은 Pabii 이경환 대표님의 블로그 글 이 너무나도 유익해 공유한 내용입니다. 저번글(Part.1) 과 이어지는 글입니다. 3. 수학 수식에 집착하지마라 앞서 1번에서 했던 “하지…beseeyong (44)in #kr-steemit • 6 years ago [머신러닝] 초보자에게 바치는 5가지 “하지 마라” 시리즈 Part.1본 글은 Pabii 이경환 대표님의 블로그 글 이 너무나도 유익해 공유한 내용입니다. 데이터 사이언스, 머신러닝, 빅데이터, 교재 데이터 사이언스 강의를 시작했다, 그 강의 중에…beseeyong (44)in #kr-steemit • 6 years ago[머신러닝] 학습 정확도 올리기 (Deep & Wide, Dropout)Hidden Layer 를 더 깊고, 넓게 구현하면 결과가 더 좋아질 것 같다. 그럼 바로 구현해보자. ...beseeyong (44)in #kr-steemit • 6 years ago[머신러닝] 학습 정확도 올리기 (Neural Network, Xavier Initialization)Enhancing Learning Accuracy 몇가지 기술적인 방법을 사용해 학습의 정확도를 높여보자. 90%와 91%는 확연히 다른 정확도다. 단 1%의 정확도를 높이기 위해서 여러 방법을 사용할…beseeyong (44)in #kr-steemit • 6 years ago[머신러닝] XOR 문제 해결하기 Part.2XOR 문제를 풀지 못해 머신러닝 개발이 늦어졌다가, backpropgation 을 통해 풀어낼 수 있다는 사실 알아냈다. 이제는 TensorFlow 로 직접 구현해보자. XOR Data set import numpy as npbeseeyong (44)in #kr-steemit • 6 years ago[머신러닝] XOR 문제 해결하기 Part.1and 조건과 or 조건으로 False = 0 과 True = 1 을 구분하며 최적의 변수를 찾아 학습하는 것이 머신러닝의 기본이다. 그런데 과거 머신러닝에 대한 연구가 시작되고 얼마 되지 않았던…beseeyong (44)in #kr-steemit • 6 years ago[머신러닝] Tensor 데이터 처리하기 Part.4Squeeze & Expand with tf.Session() as sess:beseeyong (44)in #kr-steemit • 6 years ago[머신러닝] Tensor 데이터 처리하기 Part.3Reduce mean 평균을 구하는 방법도 있다. 그런데 함수의 이름이 그냥 mean 이 아니라 reduce_mean 이다. 사실 차원을 감소하며 평균을 구한다는 의미다. with tf.Session() as sess:beseeyong (44)in #kr-steemit • 6 years ago[머신러닝] Tensor 데이터 처리하기 Part.2Matmul vs Multiply 중학교 수학 시간에 우리는 행렬의 곱셈을 배웠으므로 TensorFlow 를 사용해 같은 연산을 할 수 있다. # multiply for matrixbeseeyong (44)in #kr-steemit • 6 years ago[머신러닝] Tensor 데이터 처리하기 Part.1Tensor manipulation 더욱 깊은 이론으로 들어가기 전에 기본으로 돌아가보자. Tensor 를 손쉽게 다룰 수 있어야 이후 과정이 편해진다. 사실 기본이다. Simple ID Array…beseeyong (44)in #kr-steemit • 6 years ago[머신러닝] MNIST Data로 숫자 이미지 분류하기MNIST Data 그동안 우리가 학습한 내용을 활용해서 이미지 분류 작업을 할 수 있다. 위의 그림과 같이 여러 사람이 다양한 형태로 표기한 숫자 이미지 파일을 픽섹 단위로 분해해서 학습할 수 있다는…beseeyong (44)in #kr-steemit • 6 years ago[머신러닝] Traing/Test, Learning Rate와 Normalization으로 학습 효과 높이기Training & Test data 지금까지 우리는 우리 손에 가지고 있는 x_data 와 y_data 를 모두 사용해서 학습을 진행했다. 하지만 실제로 학습을 진행할 때 이런 방법은 독약과 같다.…beseeyong (44)in #kr-steemit • 6 years ago[머신러닝] Fancy한 Softmax여러 예측 결과물을 도출해내기 위한 방법으로 Softmax Classification 을 사용한다. 저번 글에서는 기초적인 여러 공식들을 우리가 직접 구현해냈지만, 사실 구글이 이미 다 한 줄의 코드로…
