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K-Means Clustering

1. What is K-means Clustering The K-Means clustering algorithm does not automatically identify and group the number of clusters by looking at the data. The number of clusters should be specified and t

Clustering

Clustering is an example of unsupervised learning. Without any label, those with close distances in the data are classified into clusters. It is different from classification, which is supervised lea

Data Sampling

1. Reason why you need The more input data you have on machine learning, the slower the processing. Therefore, in order to speed up the processing speed of machine learning, acceleration of learning s

Growth Hacking, AARRR, Funnel, Retention

1. Growth Hacking 그로스해킹(Growth Hacking)은 성장(Growth)을 위한 모든 수단(Hacking)이란 뜻으로 공격 대상의 미세한 빈틈을 찾아 해킹을 하듯이 성장을 위해 고객과 유통과정 등의 공략지점을 찾아내고 이를 적극적으로 공략하는 마케팅 방법론 브랜드, 기업, 제품 매출 증가 등을 위한 가설을 수립하고 이를 빠르게 MVP 모

Attention is all you need

Journal/Conference: NIPSYear(published year): 2017Author: Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia PolosukhinSubject: NLP Atte

Light Gradient Boosting Machine

1. DefinitionEnsemble→ 여러 예측기를 수집해서 단일 예측기 보다 더 좋은 예측기를 만드는 것. 일반적으로 앙상블 기법을 사용하면 , 예측기 하나로 훈련하였을때 보다 , 편향은 비슷하지만 분산이 줄어든다고 알려져 있다. 배깅(bagging) 원데이터 집합으로부터 크기가 같은 표본을 여러 번 단순임의 복원추출하여 각 표본(붓스트랩 표본

Making Chatbot with doc2vec tutorial(1)

모델 만들기데이터 만들기doc2vec을 이용해서 FAQ데이터들의 질문들을 벡터화하는 모델을 만들어 본다. word2vec이 단어를 벡터화 하는 것이라면 doc2vec은 단어가 아니라 문서를 기준으로 (여기서는 문장)벡터를 만드는 라이브러리이다. doc2vec을 사용하면 서로 다른 문서들이 같은 차원의 벡터값을 갖게 된다. 각 문서라 갖는 벡터값을 비교해 같

Making English Chatbot with Django(4)

실제 서비스 구현해보기**code: https://github.com/jmj3047/faq_chatbot_example.git vs code로 django 설정하기: https://integer-ji.tistory.com/81 채팅창 만들기 html/css를 사용해 간단한 채팅화면을 만들었다. 123456789101112131415161718192

Making English Chatbot with doc2vec(3)

많은 데이터로 실험해보기데이터 살펴보기더 많은 학습 데이터로 모델을 학습한다. 데이터 원본 링크: https://www.kaggle.com/jiriroz/qa-jokes총 3만 8천개의 문장 데이터 불러오기, 전처리12345678import osimport warningsfrom gensim.models import doc2vecfrom gensim.mo