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PyTorch 입문 - Tensor 기본 함수와 연산 이해하기 PyTorch를 위한 배경지식표본분산연속 균등 분포표준 정규 분포상관 관계PyTorch 자료형과 TensorData Type텐서 생성시 다음과 같이 데이터 타입을 지정할 수 있다.t = torch.tensor(10.2, dtype=torch.float64)Type Casting (타입 변환)은 다음과 같다.Tensort = t.type(torch.IntTensor) # torch.FloatTensor, torch.DoubleTensor0D tensor (=Scalar)1D tensor (=Vector)2D tensor (=Matrix)3D tensor4,5,6...D tensorTensor Basic Functionsmin(), max(), sum(), prod(), mean(), var(), std().. 2024. 8. 9.
[TWIL] 7월 5주차 스터디 This Week네이버 부스트캠프 AI Tech 7기 온보딩Track A - DL BasicTrack B - Python2024년 데이터 안심구역 경진대회 공모전주제: 상권 분석크롤링 또는 API 활용하여 SNS 데이터 분석Android실시간 음성 채팅 구현 스터디Next Week네이버 부스트캠프 LEVEL1 1주차2024년 데이터 안심구역 경진대회 공모전 2024. 8. 9.
네이버 부스트캠프 AI Tech 7기 합격 후기 지원네이버 부스트캠프 AI Tech 7기 NLP에 지원하고 최종 합격했다.교육 일정이 2024년 8월 5일(월) ~ 2025년 2월 12일(수)이기 때문에 한학기 휴학하며 교육듣고 복학하는 일정이 이쁘게 나왔다.그리고 이전 부스트캠프 후기와 프리코스를 둘러보았을 때, 좋은 후기와 탄탄한 과정의 커리큘럼이 맘에 들었다.1.일정 2.프리코스 퀄리티 3.전 기수 후기 삼박자가 맞아 지원하게 되었다.프리코스인공지능 기초 다지기 (부스트캠프 AI Tech 7기 프리코스)지원 전 프리코스를 미리 수강할 수 있었다.파이썬 - 수학 - 딥러닝 순으로 진행되는 코스로 기초적인 내용 위주로 구성되어있다.나는 파이썬은 이미 알고 있기 때문에 건너뛰었고, 수학과 딥러닝 코스만 수강하였다.앞서 이야기했듯이 프리코스 퀄리티가 좋.. 2024. 7. 31.
[강의노트] 05-4 Text Representation II - Distributed Representation Part 4 (Doc2Vec & Others) 위 강의노트는 고려대학교 산업경영공학부 대학원 강필성 교수님의비정형데이터분석 (Text Analytics) 을 듣고 정리한 강의노트입니다.Sentence/Paragraph/Document-levelDocument EmbeddingParagraph Vector model: Distributed Memory (PV-DM) modelParagraph 마다 id를 가지고 있으며, 입력으로 단어와 함께 들어감입력하는 단어의 개수는 window size에 해당하는 hyperparameter다음 sequence에 해당하는 단어가 무엇일지 예측하는 모델Paragraph vectors는 해당하는 paragraph에 대응하는 단어를 가지고 modeling할 때는 항상 같은 값을 가진다.Word vectors는 모든 par.. 2024. 7. 26.
[TWIL] 7월 3주차 스터디 This WeekAIText Analytitics 강의 (고려대 강필성 교수님)강의 링크: https://www.youtube.com/playlist?list=PLetSlH8YjIfVzHuSXtG4jAC2zbEAErXWm 05-3 Text Representation II - Distributed Representation Part 3 (GloVe & FastText) 05-4 Text Representation II - Distributed Representation Part 4 (Doc2Vec & Others) 분산 표상에 대한 강의로 다양한 Word Embedding 방법과 Document Embedding 및 다양한 Embedding(Class, Day, System Trace, Live V.. 2024. 7. 21.
[강의노트] 05-4 Text Representation II - Distributed Representation Part 4 (Doc2Vec & Others) Sentence/Paragraph/Document-levelDocument EmbeddingParagraph Vector model: Distributed Memory (PV-DM) modelParagraph 마다 id를 가지고 있으며, 입력으로 단어와 함께 들어감입력하는 단어의 개수는 window size에 해당하는 hyperparameter다음 sequence에 해당하는 단어가 무엇일지 예측하는 모델Paragraph vectors는 해당하는 paragraph에 대응하는 단어를 가지고 modeling할 때는 항상 같은 값을 가진다.Word vectors는 모든 paragraph에 공유된다. (A 문서의 cat과 B 문서의 cat이 같다.)e.g.) The cat sat on the tablePid + .. 2024. 7. 21.
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