쉬운 생각, 꾸준한 노력

모델은 어떻게 작동하는가? 먼저, 기계학습 모델이 어떻게 작동되고 어떻게 사용되는지 알아보는 것부터 시작하겠습니다. 이미 좀 배웠다면 좀 시시할테지만, 곧 파워풀한 모델을 만들것이니 일단 들어보죠. 당신의 친척이 부동산으로 수백만 달러를 벌었습니다. 그는 당신의 데이터 사이언스에 대한 관심을 보고 비즈니스 파트너가 되달라고 오퍼를 했습니다. 그는 돈을 제공할 것이고 당신은 다양한 주택들의 가치를 예측하는 모델을 제공할 것입니다. 당신은 그에게 과거의 그가 부동산의 가치를 어떻게 예상했는지를 물어봤고, 그는 그저 직감이라고 답했습니다. 하지만 더 많은 질문들을 통해 그가 과거에 주택 가격의 패턴을 알아냈고, 그 패턴을 그가 고려 중인 새로운 주택을 예측하는 데에 사용한 것을 알 수 있었습니다. 기계학습은 ..

캐글에는 Progression System이 존재한다. 쉽게 생각하면 캐글에서 매기는 전문가 등급이라고 봐도 될 것 같다. 등급을 매기는 분야는 Competitions, Notebooks, Datasets, Discussion 이렇게 총 4가지가 있다. 그리고, 각각의 분야에서 얻을 수 있는 등급은 밑에서부터 Novice, Contributor, Expert, Master, Grandmaster 이렇게 5가지 등급이 존재한다. 먼저, Novice 등급은 써있는대로 가입만하면 주어지는 기본 등급이다. 더 설명할 것은 없는 것 같다. 다음으로 Contributor 등급은 위에 나와있듯 4가지 조건이 필요하다. - 1번 이상 notebook이나 script를 실행 - 1번 이상 competition이나 tas..

캐글은 이미 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트들에게는 유명한 플랫폼이다. 나는 이제 막 머신러닝을 입문하는 입장에서 좋은 학습 플랫폼을 찾다가 캐글을 발견하게 되었다. 기본적으로는 기업 등에서 데이터셋을 캐글에 제공하며 competitions을 통해 문제를 해결하고 이에 따라 보상이 주어진다. 오늘은 캐글을 시작하고 이해해보고 이를 기록하려한다. 일단 가입을 해야하니 상단의 Resister 버튼을 누른다. 그중 Register with google을 눌러 구글 계정으로 가입할 것이다. 본인의 구글 계정을 클릭하면 된다. 아니, 근데 나는 이거 6개월 전에 가입했었네ㅋㅋㅋㅋ 이전이랑 UI가 좀 바뀐 듯 한데 차근차근 둘러봐야겠다. 아! 참고로 현재 캐글은 구글 알파벳에 속해있고, 그렇게 됐기 때문에 데..