Pygame은 다양한 사용자 입력 처리와 사운드, 그래픽 제공을 통해 python으로 간단한 게임을 만들 수 있게 해주는 라이브러리입니다. 이 글은 pygame을 사용하여 처음 작은 게임 하나를 시도해 본 후기로, 처음 사용하는 사람을 위한 소소한 가이드와 함께 시작합니다. 기초만 뽑은 Pygame 가이드 화면 설정 일단 설치하는 것은...

스펙트럴 클러스터링을 어떻게 하는지에 대한 글이며 써보기보다는 이해하기를 목적으로 적었습니다. 뭘까? 스펙트럴 클러스터링은 클러스터링, 즉 군집화 기법의 일종입니다. 클러스터링의 기본 목적은 주어진 라벨 없는 데이터에 대해 비슷한 것끼리 군집으로 묶어주는 것이죠. 비슷한 것들은 같은 군집에 속하고 다른 것들은 다른 군집에 속하도록 합니다. ...

중고차 가격 데이터를 가지고 Koalas를 이용한 UDF 작성과 머신러닝을 해봅니다. Pandas는 보통 데이터 분석을 배울 때 가장 먼저 접하는 도구 중 하나입니다. 자고로 데이터 분석 기초 코스의 맨 첫 줄이라면 타이타닉 데이터셋을 pd.read_csv 로 불러오는 것 아니겠어요? 그렇게 Pandas 데이터프레임이 어떻게 생겼는지 살펴보고...

지난 몇 년 간 자연어처리 분야에서는 BERT, ALBERT, XLNet, ELECTRA처럼 사전훈련된 모델을 다운스트림 태스크를 위해 파인튜닝하는 것이 가장 좋은 성능을 낼 수 있는 선택이었습니다. 이 과정에서 모델은 필연적으로 훈련 데이터에서 특정 단어, 혹은 특정 개념들 간의 강한 상관을 학습하게 됩니다. 그러나 어떤 상관은 잘못 형성되면 사회적...

이 글은 Causal Inference in Statistics: A Primer의 4장 내용을 기반으로 작성하였습니다. 읽기 전에 인과 추론에서의 그래프 모델 소개를 읽고 오시면 쉽습니다. 많은 통계적 연구의 최종적 목적은 가능한 행동의 효과를 예측하는 것입니다. 예를 들면, 산불 발생에 영향을 미치는 데이터를 모으고 싶다 → 어떤 ...

이 글은 Causal Inference in Statistics: A Primer의 2장과 3장 내용을 기반으로 작성하였습니다. 읽기 전에 독립과 조건부독립에 대한 개념과 그래프의 기본 구조 개념 이해가 필요합니다! 구조적 인과 모델 (Structural Causal Model) 인과와 관련된 질문에 답을 하려면, 주어진 데이터를 설명하는 ...

자연어처리 기술에 기반한 자동화된 팩트 체킹(Automated Fact Checking)의 현주소를 알아보고, ACL 2020에 등장한 관련 연구들을 소개합니다. 미국 대선을 볼 때마다 한국 사람으로서 가장 놀라운 점 중 하나는 개표 속도가 아닐까 합니다. 아니 선거가 11월 3일인데 7일에 당선인이 정해지다니! 게다가 (이번에도) 트럼프가 ...

우리를 위한 프로그래밍 : 파이썬 중급 (Inflearn Original)을 듣고 정리한 내용입니다. 일급함수 특징 → 함수형 프로그래밍을 가능하게 해주는 기본! 파이썬의 함수 특징을 배워보자. 런타임 초기화 변수 할당 가능 함수를 다른 함수로 전달 가능 함수를 결과로 반환 가능 def factorial(n): '...

우리를 위한 프로그래밍 : 파이썬 중급 (Inflearn Original)을 듣고 정리한 내용입니다. 데이터타입 구분하기 컨테이너(서로 다른 자료형을 담을 수 있음): list, tuple, collections.deque 플랫(단일 자료형만 담을 수 있음): str , bytes, bytearray, 가변: list, by...

우리를 위한 프로그래밍 : 파이썬 중급 (Inflearn Original)을 듣고 정리한 내용입니다. 파이썬 핵심 구조 : 시퀀스(Sequence), 반복(Iterator), 함수(Function), 클래스(Class) 매직 메소드 메직매소드 = 스페셜 메소드 = 클래스 안에 정의할 수 있는 특별한(Buit-in) 메소드 __ini...