Today I Learned (2024-09-10)목차Today I Learned (2024-09-10)오늘 공부한 내용1. KDT(DL)생성형 AI(Diffusers)부동소수점Stable Diffusers딥러닝 어텐션 (Attention)2. 데이터 과학을 위한 통계변이추정데이터 분포 탐색이진 데이터와 범주형 데이터 탐색하기상관관계두 개 이상의 변수 탐색임의표본추출과 표본편향SQLLIKEBETWEENNOT BETWEEN어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1. KDT(DL)생성형 AI(Diffusers)의존성 설정딥러닝 모델 실행을 위해 Python 3.8에서 주로 사용파라미터 설정모델의 성능에 영향을 주는 주요 요소프롬프트모델에 명령어를 입력해 원하는 결과를 얻음네거티브 프롬프..

Today I Learned (2024-09-08)목차Today I Learned (2024-09-08)오늘 공부한 내용1. 머신러닝하이퍼 파라미터 튜닝 기법 이해하기주요 하이퍼 파라미터 튜닝 기법하이퍼 파라미터 튜닝 적용하기(SVC, Support Vector Classifier)RandomizedSearchCV + SVC2. SQL기본적인 SQL 예제 문제 풀기3. 메타코드 이커머스 데이터분석데이터 분석가란?데이터 분석가 역량 및 업무 FLOW역향 준비SQL어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1. 머신러닝하이퍼 파라미터 튜닝 기법 이해하기하이퍼 파라미터 튜닝하이퍼 파라미터란(Hyper Parameter)?모델 생성 시, 사용자가 직접 입력하는 변수하이퍼 파라미터와 파라미터의 ..

Today I Learned (2024-09-01)목차Today I Learned (2024-09-01)오늘 공부한 내용1. 머신러닝K-Nearest Neighbor(KNN)Logistic Regression(로지스틱 회귀)SVM(Support Vector Machine) / SVCDecision Tree(의사결정나무)Ensemble(앙상블)편향(Bias) 와 분산(Variance)Ensemble과 Bagging, BoostingBagging : Random ForestBagging : Extra Tree2. 메타코드(Pandas와 Bigquery를 활용한 데이터 분석)Pandas어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1. 머신러닝K-Nearest Neighbor(KNN)기본적인 머..