분류 전체보기328 [Blog] Time Series Transformation Package : scalecast https://medium.com/towards-data-science/time-series-transformations-and-reverting-made-easy-f4f768c18f63 Time Series Transformations (and Reverting) Made Easy Exploring transformations for time series and how to revert them with scalecast in Python towardsdatascience.com 👀 Summary ▸ Stationarity is an important factor in forecasting time series data. It means that its tendency to return to its m.. 2023. 1. 27. [cs224w] Frequent Subgraph Mining with GNNs 1️⃣ 12강 복습 🔹 Main Topic : Subgraph Mining - Identifying and Counting Motfits in Networks • Subgraph 와 motifs 는 그래프 구조에 대한 인사이트를 얻게 해주는 요소이다. • 특정 그래프들 사이에서 Subgraph Isomorphism 관계에 있는지 예측하는 Task 에 대해 신경망을 활용한다. • Subgraph 관계를 판별하는 방법 : Order embedding 🔹 Subgraph and Motifs • Building Blocks of Networks → Subgraph (=Mofits) 는 네트워크의 function 이나 behavior 과 같은 요소를 결정한다. 이를 통해 그래프가 어떻게 작동하는지 알 수 있고, .. 2023. 1. 27. 1월 넷째주 신문읽기 1️⃣ 시사 • 국제 •사회 🔹 미국일본 정상회담 • 한반도 비핵화, 중국 견제, 일본 안보정책 강화에 대해 이야기를 나누었다. • 특히 일본 방위력 강화에 관하여, 원래 최소한의 군사조직만 운영하는 것에서 사실상 다른 나라의 공격을 직접 가할 수 있게 되는 상태로 변하게 되자, 아직 풀리지 않은 강제징용 문제 등 우리나라도 이에 예민하게 반응할 수 밖에 없는 상황이다. 🔹 난방비 폭탄 • 소비자 도시가스 요금이 1년동안 월 평균 1만 1,390원이 상승했다. • 원인 : 러-우 전쟁으로 인한 천연가스 가격 급등, 이례적인 한파와 노후한 난방 시스템 • 대책 : 취약계층의 난방비 부담을 덜기 위해 정부측에서 에너지바우처 지원 금액과 가스요금 할인액을 확대했다. 2️⃣ 경제 🔹 다보스포럼 • 세계경제포럼 .. 2023. 1. 27. [Blog] ChatGPT 와 데이터사이언스 📌 블로그 전문 : https://diwashsapkota.medium.com/data-science-and-chatgpt-2f9adb32f89d Data Science and ChatGPT Let’s see how you can use ChatGPT for Data Science projects. diwashsapkota.medium.com 👀 Summary ▢ What is the ChatGPT • large language model trained by OpenAI. Powerful tool for NLP • It can generate human-like text → used to create chatbots, virtual assistants ... • It is based on the GPT-.. 2023. 1. 26. [2023] 영어 공부 계획 ① 회화 • 목표 ▸ 내 생각을 적절한 어휘로 말할 수 있는 수준 → 영어로 일기 5줄 이상 써보기 ▸ 상대방 말을 듣고 적절히 이해할 수 있는 수준 → 영어 브이로그 자막없이 보기 ▸ 어휘 → 하루에 5개씩 새로운 단어 습득하기 • 실천 ▸ 영어 브이로그 시청하기 → 자막 없이 보면서 어떤 내용을 말하고 있는지 요약, 자막 있게 보면서 새로 배운 표현 정리하고 한 문장 이상 따라 말하기 ▸ 이동 시간, 운동 시간 등 틈날때 팟캐스트 듣기 ② 대학원 • 목표 ▸ 논문 작성 가능한 수준의 Writing ▸ 영어 강의 수강 수준의 Listening ▸ 영어 논문 이해 수준의 Reading ▸ 학회 발표 가능 수준의 Speaking • 실천 ▸ DS 관련 해외 기술 블로그 읽기 주 3회 ▸ 연구분야 영어 논문.. 2023. 1. 25. [GA4] 패스트캠퍼스 GA4 파헤치기 교육 후기 👀 본 글은 이화여자대학교 2022 겨울방학 취업 MASTER 과정 "구글 애널리틱스 이해와 기본활용" 교육 후기에 대한 내용을 담고 있습니다. 1️⃣ 신청계기 2021 겨울방학 취업 과정에서 GA 입문 교육을 통해 처음 Google Analytics 라는 툴을 알게되었고, 당시에 배웠던 UA 버전에서 최근 새롭게 GA4 버전이 등장하면서, 올해 7월부터는 완전히 GA4 기능만 남게 된다고 하여 해당 교육을 신청하게 되었다. 구글 애널리틱스는 데이터 분석가 포지션에서 Tableau, SQL 과 동시에, 많이 요구하는 스킬이라 향후 데이터 관련 업무를 수행할 때 굳이 꼭 데이터 분석 포지션이 아니더라도 다른 팀과 협업이나 소통할 때 도움이 많이 될 것 같아 신청한 부분도 크다. 커머스, 미디어 등등 웹/앱.. 2023. 1. 20. 1월 둘째주 신문읽기 1️⃣ 시사 • 국제 •사회 🔹 북한 무인기 대응 논란 • 26일 북한 무인 비행기 5대가 파주, 김포, 인천을 넘는 일이 발생하였는데, 군 당국이 제대로 대응하지 못했다는 논란이 커지고 있다. • 남한의 주요 시설을 파악해 북한의 군사 작전에 활용하려는 목적으로 보이는데, 1대는 다시 북한으로 돌아갔고 4대는 군의 레이더망에서 사라져 군 대응에 대해 여러 지적이 나오고 있다. 🔹 중국의 위드코로나 전환 • 코로나19 유행 시작 이후, 중국이 처음으로 국경을 개방하며 리오프닝의 효과로 경기 부양에 대한 기대감이 나오고 있다. • 그러나 중국 내에서 코로나 유행은 여전히 잦아들지 않은 상황이기 때문에, 세계 각국은 중국 입국자를 대상으로 방역 조치를 강화하고 있다. 🔹 안정세에 진입한 에너지 시장 • 유럽.. 2023. 1. 13. [cs224w] Theory of Graph Neural Networks 1️⃣ 9강 복습 🔹 Main Topic : GNN 의 표현능력과 범위 • Expressive power : 어떻게 서로다른 그래프 구조를 구별하는가 (node 와 graph structure 를 어떻게 구분하는가) • Maximally expressive GNN model : 표현력을 어디서 극대화 시킬 수 있을까 🔹 GNN model ① GCN : mean pool ② GraphSAGE : max pool • Local Neighborhood Structure : 모든 노드가 같은 feature 를 가지고 있는 그래프에서 서로다른 노드를 구별하는 방법 (same color - same feature 로 간주) ↪ 기준1 : different node degree ↪ 기준2 : different nei.. 2023. 1. 6. 1월 첫째주 신문읽기 1️⃣ 시사 • 국제 •사회 🔹 금값인상 • 안전자산인 금은 위기상황이 왔을 때, 가치가 올라간다. • 코로나19, 미중 무역 갈등 등으로 인한 국제 경제의 불확실성이 높아지자 사람들은 금에 투자하기 시작했고, 금의 현물과 선물 가격이 모두 오르게 되었다. 🔹 이상기후의 예상치 못한 순기능 • 유럽에 이상 고온현상이 나타나며, 난방 수요가 줄어들고 가스 가격이 낮아져 가스 대란이 벌어지지 않고 있다. 이로 인해 러시아의 에너지 무기화는 실패한 것으로 보인다. ➕ 서울 부동산 규제 완화 ➕ 미국 기업들의 탈중국, 리쇼어링 (자국이나 주변 나라로 공장을 불어들이는 현상) 2️⃣ 경제 🔹 2023 세계 경제 예측 • 미국 : 금리인상 등의 긴축정책 유지와 함께 1% 내외의, 심하면 역성장까지 내다보고 있다. .. 2023. 1. 6. [딥러닝 파이토치 교과서] 자연어처리를 위한 임베딩 더보기 👀 임베딩 • 임베딩 : 사람의 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어 (숫자) 형태인 벡터로 변환한 결과 • 임베딩의 역할 ↪ 단어 및 문장 간 관련성 계산 ↪ 의미적 혹은 문법적 정보의 함축 (ex. 왕-여왕, 교사-학생) ① 희소표현 기반 임베딩 : 원핫인코딩 • Sparse representation : 대부분의 값이 0으로 채워져 있는 경우로 대표적인 방법이 원핫인코딩 • 원핫인코딩 : 단어 N 개를 각각 N 차원의 벡터로 표현하는 방식 from sklearn import preprocessing label_encoder = preprocessing.LabelEncoder() onehot_encoder = preprocessing.OneHotEncoder() a = label_encoder.. 2022. 12. 30. 이전 1 ··· 18 19 20 21 22 23 24 ··· 33 다음 728x90
