Euisuk’s Dev Log

[NLP] 1. Introduction to Text Analytics

Introduction to Text Analytics Text Analytics는 문서(text)와 같은 비정형 데이터를 분석하여 그 속에 포함된 의미 있는 정보를 추출하는 과정을 의미합니다. 이는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술을 활용하여 다양한 형태의 텍스트 데이터를 처리하고 분석함으로써 ...

Posted by Euisuk's Dev Log on July 28, 2024

[기업] NVIDIA와 GPU 이야기

NVIDIA와 GPU 이야기 딥러닝, LLM, ChatGPT 등 이제는 인공지능 하면 GPU를 빼놓고 얘기할 수 없습니다. 현재 순위권에서 좀 밀려난 모델들이긴하지만, 이러한 LM(대형언어모델, Language Model) 역시 GPU (Graphics Processing Unit)로 학습된 것을 확인할 수 있습니다. GPU란, 원래 그래...

NVIDIA IT지식 트렌드

Posted by Euisuk's Dev Log on July 25, 2024

[Graph] 4장. Graph Neural Networks: Algorithms

1. Introduction 그래프 구조 데이터는 복잡한 관계와 상호작용을 모델링하는 데 매우 유용합니다. 이러한 데이터를 효과적으로 분석하고 학습하기 위해 그래프 신경망(Graph Neural Networks, GNN)과 그래프 임베딩(Graph Embedding) 기법이 개발되었습니다. 1.1 그래프 신경망 모델 vs 그래프 임베딩 그래...

Graph 딥러닝 PyTorch 개념정리

Posted by Euisuk's Dev Log on July 18, 2024

[Graph] 3장. Graph Node Embedding Methods

1. 그래프 노드 임베딩의 필요성 그래프 노드 임베딩은 그래프의 각 노드를 저차원 벡터 공간으로 매핑하는 과정입니다. 이는 그래프 데이터를 기계 학습 알고리즘에 적용하기 쉽게 만들어줍니다. 여기서 중요한 질문은 다음과 같습니다. 어떤 정보(WHAT)를 우리는 보존(preserve, e...

Graph 개념정리 딥러닝

Posted by Euisuk's Dev Log on July 18, 2024

[Graph] 2장. Graph Neural Networks

1. GNN 개요 GNN(Graph Neural Networks)은 그래프 구조의 데이터를 처리하기 위해 개발된 딥러닝 방법입니다. 실제 세계의 많은 데이터가 그래프 형태로 표현될 수 있습니다: 소셜 네트워크: 사용자는 노드, 친구 관계는 엣지 분자 구조: 원자는 노드, 화학 결합은 엣지 교통 네트워크: 교차로는 노드, 도로는 엣지 ...

Graph 개념정리 딥러닝

Posted by Euisuk's Dev Log on July 17, 2024

[Graph] 1장. 그래프와 GNN

1. 그래프란? 그래프는 현실 세계의 데이터를 표현하는 중요한 도구로 사용됩니다. 다양한 분야에서 그래프를 활용하여 관계와 구조를 모델링할 수 있습니다. 예시: 사회 과학: 소셜 네트워크에서 개인 간의 관계를 그래프로 표현할 수 있습니다. 예를 들어, 페이스북 친구 관계는 노드(사용자)와 에지(친구 관계)로 나타낼 수...

Graph 딥러닝 개념정리 수학

Posted by Euisuk's Dev Log on July 17, 2024

Prophet을 활용한 시계열 예측🔭

Prophet 소개 Facebook Prophet은 시계열 데이터의 예측을 위해 Facebook에서 개발한 오픈소스 라이브러리입니다. Prophet은 자동화된 이상 탐지 및 계절성 분석을 지원하며, 특히 비즈니스 예측(예: 매출, 사용자 수, 웹 트래픽 등)에 유용합니다. 링크: https://facebook.github.io/prophe...

시계열 머신러닝 Python Visualization

Posted by Euisuk's Dev Log on July 12, 2024

[개념정리] 시계열 인과관계 분석: Granger Causality

안녕하세요😊 지난 번 포스트에서 “인과관계와 상관관계의 개념”(링크)에 대해서 살펴보았는데요. 오늘은 시계열 분석의 핵심 개념 중 하나인 ‘그랜저 인과관계(Granger causality)’에 대해 알아보고, 이를 실제 데이터에 적용해보는 시간을 가져보겠습니다. 실습에 사용할 데이터는 Kaggle 데이터 중 하나인 Advertising Sales ...

시계열 개념정리 Python 데이터분석

Posted by Euisuk's Dev Log on July 6, 2024

[개념정리] 상관관계 vs 인과관계

안녕하세요! 💡 저는 요즘 인과관계 분석, 인과성 분석에 대해 공부하고 있습니다. 🙌 본격적으로 공부를 시작하기에 앞서 가장 기본이 되는 상관관계와 인과관계에 대해 다시 한번 정리하고 넘어가려고 합니다. ㅎㅎ 이 두 개념은 비슷해 보이지만 매우 다른 의미를 가지고 있으며, 데이터 해석에 있어 중요한 역할을 합니다. 그전에! 답변 궁금하시죠? ...

개념정리 수학 데이터분석

Posted by Euisuk's Dev Log on July 6, 2024

[개념정리] 빈도주의(Frequentist) vs 베이지안(Bayesian)

Bayesian 확률과 Frequentist 확률 안녕하세요!🙌 오늘은 통계학의 두 가지 주요 접근법인 Bayesian 확률과 Frequentist 확률에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이 개념들은 머신러닝과 딥러닝에서 중요한 역할을 하므로, 깊이 있는 이해가 필요합니다. 0. 확률 (Probability) 개념 확률은 불확실한 사건의 발생 가능성...

수학 개념정리 머신러닝

Posted by Euisuk's Dev Log on July 4, 2024

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