단일파일압축 기반 고성능 압축 알고리즘, zstd
zstd (Zstandard) * 페이스북에서 개발한 빠르고 효율적인 압축 알고리즘입니다. * 높은 압축률과 빠른 압축 및 해제 속도를 제공합니다. Motivation * zstd는 높은 압축률과 빠른 속도를 모두 제공하기
Tag
Data
HyperParameter Tuning 패키지, HyperOpt
Motivation * 기존의 하이퍼파라미터 튜닝 방식은 주로 수동적이고 시간이 많이 소요되었습니다. * 그리드 서치(Grid Search)나 랜덤 서치(Random Search)는 단순하지만, 고차원의 하이퍼파라미터 공간에서는
Gibbs 샘플링과 MH 샘플링은 MCMC의 대표적 방법 중 하나입니다.
Motivation * 복잡한 다차원 확률 분포에서 직접 샘플링하는 것은 어려운 경우가 많습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 MCMC 방법이 등장했습니다. * * 고차원의 문제: 고차원 공간에서는 모든 가능한
앞으로는 신뢰가 가장 큰 자산이 될 것입니다.
저녁에 샤워를 하고 있을 때였습니다. 세수를 위해 폼클렌저를 집는데, "나노버블"이라는 단어가 갑자기 눈에 띄었습니다. 그 때 머리속에 이런 질문이 떠올랐습니다 사람들이
Gradio와 Steamlit의 코드 및 인터페이스 비교
Gradio import tensorflow as tf import numpy as np import gradio as gr # MNIST 데이터 로드 (x_train, y_train), (x_test, y_test)
Gaussian Process은 무한공간에서 사전정보를 결합하기 위해 사용된다.
Definition * 연속적인 함수 공간에서 정의된 확률 과정으로, 주어진 데이터로부터 함수의 분포를 추정하는 강력한 비모수적 방법입니다. * Gaussian Process는 주로 회귀 분석, 분류, 최적화 문제에서 사용되며,
두 포인트간의 유사도를 찾는데 사용되는 Kernel Function
Definition * **커널 함수(Kernel Function)**는 기계 학습과 통계에서 사용되는 함수로, 두 데이터 포인트 간의 유사도를 측정합니다 * . 주로 비선형 데이터를 고차원 공간으로 변환하여 선형
Double ML과 DR Learner는 ML 기반 인과추론 방법론이다.
Double ML: Residual on Residual Regression + Cross-Fitting * 통제 변수를 조정하여 잔차 회귀(Residual on Residual Regression)와 교차 적합(Cross-Fitting)을 결합하여
ATE 대비 CATE는 특정 하위그룹의 인과추론에 집중한다.
Average Treatment Effect (ATE) * $ATE=E[Y(1)]−E[Y(0)]$ * 전체 인구에서 처치의 평균 효과를 측정하는 지표입니다. * ATE는 처치를 받은 경우와 받지 않은
Binomial과 Binary 분포는 서로 다릅니다.
Binomial 분포 * Binomial 분포는 고정된 횟수의 독립적인 시행에서 각 시행이 동일한 성공 확률을 가지는 이항 실험에서 성공의 횟수를 나타내는 분포입니다 * Binomial 분포는 두 매개변수
A/B테스트 진행시 체크해야 하는 이슈 중 하나인 SRM
Definition * **Sample Ratio Mismatch(SRM)**는 실험 설계나 데이터 수집 과정에서 샘플의 비율이 의도한 비율과 일치하지 않는 상황을 의미합니다 * 예를 들어, A/B 테스트에서
📦그래프의 특정 하위 그래프를 추출하는 알고리즘, K-Core
Definition * K-Core 알고리즘은 그래프 이론에서 사용되는 알고리즘으로, 그래프의 특정 부분을 추출하는 데 사용됩니다. * K-Core는 각 노드가 최소한 K개의 이웃 노드를 가지는 최대