Ming's blog

안녕하세요! 오늘은 지난번에 소개드렸던 지도학습 모델의 하이퍼 파라미터 튜닝 방법과 앙상블 모델에 대해 소개드리려고 합니다. 모델링의 성능을 높이기 위해서 적절한 하이퍼 파라미터를 찾는 것이 중요합니다. 하이퍼 파라미터 튜닝 방법으로는 gridsearch, RandomizedSearchCV 와 같은 방법부터 bayesian 방법, optuna 프레임워크를 이용한 방법 등이 있답니다. 이러한 방법들의 개념에 대해서 알아보고 실습을 통해 얼마나 모델 성능이 향상되는지 알아보도록 해요! 그리고 보팅, 스태킹 등의 방법과 같은 앙상블 모델에 대해서도 소개드리겠습니다. 자세한 내용은 아래 링크를 참고해주세요~ 감사합니다! https://dacon.io/codeshare/4853?utm_source=dacrew&u..

안녕하세요~! 오늘은 DACrew 2기 TeamZoo의 첫 번째 게시물을 소개드리려고 합니다. 이번 게시물의 주제는 이상탐지의 개념과 활용 사례, 그리고 지도 학습과 비지도 학습 입니다. '핸즈온 비지도 학습' 교재를 바탕으로 학습을 진행하였습니다. 이상치란 어떤 데이터 안에서 다른 관측값들과 다른 방법에 의해 생성되었다고 의심되는 관측값, 같은 표본 안에 존재하는 다른 관측값들과 비교하여 현저히 다른 관측치입니다. 그리고 이상탐지란 데이터 마이닝을 기반으로 한 데이터 분석 기법 중의 하나로, 이상치를 탐지하는 기법입니다. 이상탐지 기술은 IT 보안, 의료진단, 제조공정의 모니터링 등 다양한 산업분야에 적용되고 있으며 활용분야가 점차 확대되고 있습니다. 이상탐지 기법에는 아래와 같이 지도학습, 준지도학습..

안녕하세요! 오랜만에 인사드립니다~! 저는 지난 2달동안 데이콘 서포터즈 데이크루(DACrew) 2기로 활동을 하였는데요!👏 ‘DACrew’는 DACON과 Crew를 결합한 것으로, 데이콘과 함께하는 팀을 의미합니다. 4~5명이 팀을 이뤄 정한 주제를 바탕으로 스터디를 진행하는 활동입니다. 저는 TeamZoo의 팀원으로 활동하면서 이상치 탐지에 대해 학습하였습니다. 오늘 부터 그동안 학습한 내용을 정리하여 포스팅 하려고 합니다.😊 다음 편에서 뵙겠습니다! https://dacon.io/codeshare/4751?utm_source=dacrew&utm_medium=190302&utm_campaign=dacrew_2 [ Team Zoo] 0편. 이상탐지 A to Z, 넌 이상할까? 이상하지 않을까? daco..