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Three major branches of Machine Learning: Supervised Learning Unsupervised Learning Reinforcement Learning Two main types of supervised learning regression and classifcation Features and Labels Training Set Test Set Unsupervised learning Don't know what we looking for Reinforcement Learning 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 현재의 상태를 인식하여, 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법이다. It is about taking suitab..

Edit WSDM - LGBM GPU Verison 되게 하기 data type not understood 해결하기 pandas version을 다시 깔아야한다. 1.pip uninstall pandas 2.pip install pandas==0.20.3 bin 의미from GPU-acceleration for Large-scale Tree Boosting.pdf One way to find the approximate best split is to test only k split positions, and this can be done efficiently using feature histograms. We first convert continuous feature values into k discre..

Matrix multiplication on GPU using CUDA with CUBLAS, CURAND and Thrust Posted on May 31, 2012 by Sol The code for this tutorial is on GitHub: https://github.com/sol-prog/cuda_cublas_curand_thrust. Matrix multiplication is an essential building block for numerous numerical algorithms, for this reason most numerical libraries implements matrix multiplication. One of the oldest and most used matrix..

Machine Learning 딥러닝 손실함수 MSE(Mean Squared Error), CEE(Cross Entropy Error) 똑똑이 2017. 6. 10. 2:04 이웃추가 손실함수는 정답에 대한 오류를 숫자로 나타내는 것으로오답에 가까울수록 큰 값이 나온다. 반대로 정답에 가까울수록 작은 값이 나온다. 가장 많이 사용하는 손실함수 MSE(Mean Squared Error), CEE(Cross Entropy Error)에 대해알아보고 구현해보고 실행해보도록 하자. yi는 신경망의 출력, ti는 정답 레이블(One-Hot 인코딩되어 있다. 즉 정답만 1로 표시 나머진 0) 1) 평균 제곱 오차, MSE(Mean Squared Error) 2) 교차 엔트로피 오차, CEE(Cross Entropy..

2번째로 주최하는 데이터베이스 소사이어티 학교에 갔다. 작년에는 한양대에서 딥러닝 및 추천기술에 배웠다. 이번 주제도 비슷한 딥러닝과 빅데이터였다. 집이 고대랑 가까워서 금방 도착하였다. 작년과는 다르게 디저트가 매우 고급스러워졌다. 오예스에서 머핀으로 업그레이드 되서 놀랐다. 강의실에 들어가 보니 모든 자리가 꽉 찼다. 1회에서도 인기가 많았는데 이번에도 사람들이 많이 온 걸 보고 잘 왔다고 생각이 들었다. 9시에 포항공대 유환조 교수님께서 스타트를 끓으셨다. AI와 Machine Learning이 무엇인지에 대한 강의였다. 많고 재밌는 예제를 보면서 쉽게 쉽게 이해할 수 있었다. 그리고 기계 학습의 기초 개념인 Linear Predictor, Loss Minimization, Stochastic Gr..