해변에서 코딩하기
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- 로지스틱 회귀 로지스틱 회귀란? 로지스틱 회귀는 분류 문제에 사용되는 모델이다. 입력 변수들의 선형 결합을 sigmoid에 통과시켜, 0과 1사이의 확률값으로 변환하고, threshold를 기준으로 클래스를 분류한다. 이름은 "회귀"인데 왜 분류에 쓰일까?출력값을 확률로 해석하기 때문로지스틱 회귀는 내부적으로 선형 회귀를 그대로 사용합니다.z = w₁x₁ + w₂x₂ + ... + b ← 이건 그냥 선형 회귀 그런데 이 값을 시그모이드 함수에 통과시킵니다.σ(z) = 1 / (1 + e^(-z)) → 출력: 0과 1 사이의 값 이 출력값을 "클래스 1일 확률" 로 해석하고, 0.5 기준으로 분류합니다.선형 회귀와 로지스틱 회귀는 아래와 같이 시그모이드 차이라고 생각하시면 됩니다. Logistic Regres.. 더보기
- [데이터 분석] 데이터 기반 의사 결정 데이터 기반 의사 결정을 할 때는 크게 3가지 과정을 거친다. 이걸 다르게는 아래와 같이 4가지 유형의 분석으로 나눌 수도 있다. Descriptive: 과거에서 현재까지 무슨일이 일어났는가?Predictive: 무엇이 일어날지 예측Prescriptive: 무슨일이 일어나도록 만들어야 하는가? 데이터 과학은, 데이터가 전부다! 얼마나 좋은 데이터인지를 판별할 수 있어야 한다. 데이터 과학은, 귀납법을 기반으로 한다. 여러가지 관찰된 사실들을 바탕으로, 일반적인 원리를 추론해내는것이다. 더보기
- GPU 커널(GPU Kernel) GPU 커널보통 CPU에서 실행되는 함수는 그냥 함수(Function)라고 부른다. 반면, GPU에서 실행되도록 작성된 함수는 특별히 커널(Kernel)이라고 한다.GPU는 수천 개의 스레드를 동시에 실행할 수 있기 때문에, 커널을 작성해주면 각 스레드가 같은 코드를 실행하면서 서로 다른 데이터를 처리한다.예를 들어 배열의 모든 원소를 제곱한다고 해보자.- CPU: for 루프로 하나씩 계산- GPU: 커널을 실행하면 수천 개의 스레드가 동시에 각 원소를 제곱한다.병렬 처리에 특화되어있어 GPU가 대규모 연산에 강력한 성능을 발휘한다. GPU 커널 구현GPU 커널은 하드웨어와 플랫폼에 따라 여러 방식으로 작성할 수 있다.CUDA (NVIDIA): C/C++ 확장 문법, 가장 널리 쓰임 딥러닝, 과학 연산.. 더보기
- Git 커밋 메시지 잘 쓰는 법 취미로 프로젝트를 하든, 팀 단위로 협업을 하든 커밋 메시지를 잘 남기는 것은 진짜 귀찮지만 중요한 일이다. 나중에 git log를 봤을 때도 바로바로 이해가 되고, 코드 리뷰할 때도 훨씬 편하다. 제목 쓰는 방법50자 이내로 짧고 명확하게끝에 마침표 안 붙임영어면 명령형 현재 시제 (Add, Fix, Update…)한국어면 추가, 수정, 삭제 같은 간단한 동사 위주 본문 쓰는 방법제목만으로 부족하면 본문에 적는다.무엇을/왜 했는지 위주어떻게 했는지는 코드 보면 알 수 있으니 생략 커밋 타입Conventional Commits 방식 기준이다.feat: 새 기능fix: 버그 수정docs: 문서 변경style: 포맷/세미콜론/화이트스페이스 (로직 변경 없음)refactor: 리팩터링(동작 동일)perf: .. 더보기