오전
머신러닝 시간이었습니다. 저번 시간에 이어 의사결정나무에 대해 배웠습니다.
나무의 구성요소, split 기준(지니 지수, 엔트로피, 정보 이득), 그리고 의사결정 나무를 시작하는 graphviz도 실습할 수 있었습니다. 함수가 길어지면 계속 인덴트나 오타가 나서 힘듭니다.ㅜㅜ
오후
오후는 크리스에게 배우는 TF 시간입니다. 신기하고 유익한 사이트들을 많이 볼 수 있었습니다.
Teachable machine (쉽게 해보는 이미지 인식, 동작 인식, 음성 인식)
teachablemachine.withgoogle.com/
웹에서 코딩을 할 수 있는 구름IDE (인터넷 도커)
구름IDE - 설치가 필요없는 통합개발환경 서비스
구름IDE는 언제 어디서나 사용 가능한 클라우드 통합개발환경(Integrated Development Environment IDE)을 제공합니다. 웹브라우저만 있으면 코딩, 디버그, 컴파일, 배포 등 개발에 관련된 모든 작업을 클라�
ide.goorm.io
프로젝트 진행 시에 도움되는 곳 (프로젝트용 깃허브?)
하이퍼 파라미터를 수정했을 때의 결과들이 여기에 자동으로 남는다고 합니다.
Weights & Biases – Developer tools for ML
A central dashboard to keep track of your hyperparameters, system metrics, and predictions so you can compare models live, and share your findings.
www.wandb.com
시계열 데이터 튜토리얼
www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/time_series
Time series forecasting | TensorFlow Core
This tutorial is an introduction to time series forecasting using Recurrent Neural Networks (RNNs). This is covered in two parts: first, you will forecast a univariate time series, then you will forecast a multivariate time series. import tensorflow as tf
www.tensorflow.org
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