대학원생 신짜오는 공부중

[GNN] Knowledge Graphs (KG Completion with Embeddings)

본 게시글은 Stanford 대학교 Jure Leskovec 교수님의Stanford CS224W: Machine Learning with Graphs(2021) 강의를 듣고학습을 목적으로 재구성한 글입니다스스로 정리한 내용이라 오류가 있을 수 있습니다 https://web.stanford.edu/class/cs224w/ CS224W | HomeContent What is this course about? Complex data can be represented as a graph of relationships between objects. Such networks are a fundamental tool for modeling social, technological, and biological syste..

[ML] Resampling Methods 1편 (Cross-Validation)

본 게시글은서울대학교 데이터사이언스대학원 오민환 교수님의데이터사이언스를 위한 머신러닝 및 딥러닝1 수업을학습을 목적으로 재구성하였습니다이번 시간과 다음시간까지는 resampling methods에 대해서 배우는데그 중에서 이번 시간은 cross validation에 대해서 배운다 다음시간은 boostrap에 대해서 배운다고 한다 위에서 이번에 배우는게 Resampling methods라고 했는데그럼 이게 정확하게 어떤 개념이냐?우리가 모델을 학습시키려고 하면 training data가 필요한데가지고 있는 training data를 최대한 잘 활용해서training data에서 얻을 수 없는 것을 얻어보자는 것에 대한 내용이다 우리가 지금 갖고있는게 training data밖에 없다고 해보자trainin..

본 게시글은 Stanford 대학교 Jure Leskovec 교수님의Stanford CS224W: Machine Learning with Graphs(2021) 강의를 듣고학습을 목적으로 재구성한 글입니다스스로 정리한 내용이라 오류가 있을 수 있습니다 https://web.stanford.edu/class/cs224w/ CS224W | HomeContent What is this course about? Complex data can be represented as a graph of relationships between objects. Such networks are a fundamental tool for modeling social, technological, and biological syste..

본 게시글은서울대학교 데이터사이언스대학원 오민환 교수님의데이터사이언스를 위한 머신러닝 및 딥러닝1 수업을학습을 목적으로 재구성하였습니다 이번 시간은 Classification 2편이다이번시간의 내용은 확률 계산이 많아서느끼기에 그렇게 쉽지는 않았다 그래도 천천히 계산과정까지 정리해보며공부해볼생각이다 그럼 시작-! 오늘 배울 친구들은 Discriminant Analysis(판별분석)라고 불리는데Logistic Regression에 비해서 상대적으로 덜 사용된다고한다하지만 여기서 배운 테크닉들이 유용하기 때문에오늘 내용의 fundamental한 원리들을 이해하는 것이 중요하다 지난 시간에 배운 Logistic Regression은sigmoid 함수를 fit 시키는 것이었는데sigmoid 함수에 지수 형태..

본 게시글은서울대학교 데이터사이언스대학원 오민환 교수님의데이터사이언스를 위한 머신러닝 및 딥러닝1 수업을학습을 목적으로 재구성하였습니다지난시간까지 Linear Regression에 대해서 배웠다이번에는 Logistic Regression에 대해서 배워본다 Logistic Regression은 우리가 흔히 말하는Classification를 해결하는 방법이다 Classification 문제란 우리가 모델을 통해서 예측해야하는 output즉, response variable이 category인 것을 말한다위 ppt에서 예시를 살펴보면눈의 색상이 brown, blue, green 3개 중에 1개를 맞춰야한다거나email을 보고 스팸인지 스팸이 아닌지 맞춰야하는 경우가 있다 즉, classification이..

본 게시글은서울대학교 데이터사이언스대학원 오민환 교수님의데이터사이언스를 위한 머신러닝 및 딥러닝1 수업을학습을 목적으로 재구성하였습니다 지난 시간에 이어서 linear regression에 대해서더 나아가서 배워보자 지난 시간에는 single linear regression을 넘어서multiple linear regression까지 학습했다 multiple linear regression을 빠르게 계산하는 방법에 대해서지난 시간에 배운 내용이다이렇게 matrix를 이용해서 계산하면 훨씬 더 수월하게계산을 수행할 수 있다 잔차 제곱의 합인 RSS는위와 같이 나타낼 수 있다 그리고 이를 미분해서 0이 되는 B^를 찾으면 이런 값이 나오게 된다 이게 multiple linear regression을 공부할..

본 게시글은 Stanford 대학교 Jure Leskovec 교수님의Stanford CS224W: Machine Learning with Graphs(2021) 강의를 듣고학습을 목적으로 재구성한 글입니다스스로 정리한 내용이라 오류가 있을 수 있습니다 https://web.stanford.edu/class/cs224w/ CS224W | HomeContent What is this course about? Complex data can be represented as a graph of relationships between objects. Such networks are a fundamental tool for modeling social, technological, and biological syste..

본 게시글은서울대학교 데이터사이언스대학원 오민환 교수님의데이터사이언스를 위한 머신러닝 및 딥러닝1 수업을학습을 목적으로 재구성하였습니다본격적으로 머신러닝 내용을 시작한다그 첫번째 주제는 바로 linear regression 교수님의 말씀 한마디 한마디 전부다최대한 설명에 담아보려고 애썼다 그렇다면 .. 시작-!linear regression은 지도학습과 비지도학습을 얘기하는데 있어서가장 기초가 되는 개념이다지도학습에서는 x와 y가 있고그 x는 feature, y는 response variable이라고 부르는데결국 x와 y가 어떠한 correlation이 있다면 거기에서의 선형관계를 찾아내는 것이다 여러 데이터들 속에서 선형관계를 찾아내는 것이 linear regression이라고 했는데그렇다면 .. 과연..

본 게시글은 Stanford 대학교 Jure Leskovec 교수님의Stanford CS224W: Machine Learning with Graphs(2021) 강의를 듣고학습을 목적으로 재구성한 글입니다스스로 정리한 내용이라 오류가 있을 수 있습니다https://web.stanford.edu/class/cs224w/이번에도 cs224w 강의를 복습하면서 함께 나온colab 실습을 진행한 내용을블로그에 기록해보려고 한다 사실 이번 실습이 colab 2번째 실습이고저번에 올렸던 실습 게시글이colab 3번째(GraphSAGE 구현)라 순서가 조금 뒤죽박죽이지만,,어쨌든 차근차근 해보려한다 colab 링크는https://colab.research.google.com/drive/12XGa_nL1v7KUVi2_..

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