솜씨좋은장씨

ner 관련 작업을 진행하기 위하여 여러 라이브러리를 설치하는 과정에서 $ pip install transformers 위의 명령어를 활용하여 설치하려고 하였을 때 (pytorch_new_p36) ubuntu@nipa2020-0000:~$ pip install transformers Looking in indexes: http://ftp.daumkakao.com/pypi/simple Collecting transformers Downloading http://mirror.kakao.com/pypi/packages/19/22/aff234f4a841f8999e68a7a94bdd4b60b4cebcfeca5d67d61cd08c9179de/transformers-3.3.1-py3-none-any.whl (1.1 ..

DACON 심리 성향 예측 AI 경진대회를 진행하면서 데이터 속 몇 개의 column을 일반 값에서 정수로 숫자를 변경한 이후에 이를 LGBMClassifier에 넣고 model.fit을 실행하려고 하니 ValueError: DataFrame.dtypes for data must be int, float or bool. Did not expect the data types in the following fields 위와 같은 오류가 발생하며 진행이 되지 않았습니다. 이를 해결하는 방법은 다음과 같습니다. train_x['gender'] = pd.to_numeric(train_x['gender']) 판다스의 to_numeric을 활용하여 데이터 타입을 변경해주면 됩니다. 읽어주셔서 감사합니다.

평소에 공부하면서 딥러닝에 대한 기초적인 개념은 까먹고 있는 것 같아 패스트 캠퍼스의 강의를 통해 딥러닝에 대해서 처음부터 차근차근 다시 살펴보며 공부하기로 하였습니다. 앞으로 강의를 듣고 강의에서 기억했으면 좋겠다 하는 내용에 대해서 하나씩 적어보려합니다. 딥러닝의 전체 구조 딥러닝의 구조를 간단하게 살펴보면 Data를 Model에 넣고 예측 (Logit) 하고 예측한 값에 대해서 얼마나 틀렸는지 (Loss, 오류율)를 계산 한 후 이 오류율을 최소화하는 작업(Optm)을 거쳐 다시 그 값을 Model에 넣고 Loss가 최소화 될때까지 반복한 뒤 결과(Result)를 도출하는 방식입니다. 학생이 문제집을 풀었을때 틀린 갯수가 가장 적어지기 위해서 공부를 하는 것에 비유를 들어보면 학생이 문제집을 사서(..

핸즈온 머신러닝 127 페이지의 이진 분류기 훈련 코드를 실습해보던 중 from sklearn.linear_model import SGDClassifier sgd_clf = SGDClassifier(max_iter=5, random_state=42) sgd_clf.fit(X_train, y_train_5) 코드를 실행하니 다음과 같은 오류를 얻게 되었습니다. ValueError: The number of classes has to be greater than one; got 1 class 원인 [핸즈온머신러닝] 124페이지 MNIST 코드 - ImportError: cannot import name 'fetch_mldata' from 'sklearn.datasets' 해결방법 핸즈온 머신러닝 124페이지..

핸즈온 머신러닝 124페이지의 MNIST 코드를 실습해보던 중 from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata('MNIST original') mnist MNIST 데이터를 import 하는 과정에서 --------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most recent call last) in ----> 1 from sklearn.datasets import fetch_mldata 2 3 mnist = fetch_mldata('MNIST original') 4 5 mnist ImportError: cannot im..

2021년 5월 24일 내용이 수정되었습니다.👏👏 원자력 발전소 상태판단 알고리즘을 도전해보면서 머신러닝을 공부하며 Gradient Boosing알고리즘 중의 하나인 LightGBM 알고리즘을 알게되었고 DACON KB 금융문자분석경진대회에서도 수상자들이 사용했다는 것을 알게되어 저도 이번 경진대회에서 활용해보기위해 검색하여 찾아 사용해본 내용을 정리해보았습니다. LGBM on Colab with GPU My experience with LGBM to enable GPU on Google Colab! medium.com 위의 글을 참고하여 직접실행해보며 오류가 나는 부분을 수정해보았습니다. 설치 방법 1. Colab 런타임 설정 중 하드웨어 가속기를 None에서 GPU로 바꾸어줍니다. 2. GitHub에..