Imagination is more important than knowledge (지식보다 상상)

machine learning

fortran unformatted file --> read in python

fortran unformatted file --> read in python기계학습에서 다루는 데이터의 크기는 매우 큰 것들이다. 특히, 딮러닝의 경우는 더욱더 그렇다.따라서, 데이터 처리는 정말로 특별한 장치가 필요하다. 바이너리 파일 취급이 필수적이다.기본적으로 아스키 파일을 사용하면 곤란해질 수 있다.많은 예제 데이터를 만들어 낼 경우, 컴퓨터 프로그래밍 언어 파이썬은 정답이 아닐 수 있다.이 경우 포트란 또는 C를 활용해야 한다. 당연하게도 데이터는 바이너리 파일로 저장해야만 한다. 이렇게 저장된 바이너리 파일은 파이썬에서 바이너리 형식으로 읽어져야만 한다.그래야 전체 파이썬 계산의 효율성을 극대화 할 수 있다.다른 방식으로 파일 처러를 하면 안 된다.예를 들어, 예제들의 갯수가 200000인

scikit-learn, machine learning in python

scikit-learnhttps://en.wikipedia.org/wiki/Scikit-learnhttps://scikit-learn.org/stable/ scikit-learn은 파이썬 라이버러리 모듈이다. 특히, 기계학습에 관한 포괄적인 기능을 제공한다. 파이썬을 활용한 기계학습은 사실상 scikit-learn 라이버러리를 활용하는 것을 의미한다.현실적으로 그렇다. 현재 이보다 더 범용적인 것이 없다. 기계학습을 넘어 딮러닝으로 확장이 가능하다. 다른 라이버러리들도 scikit-learn 라이버러리를 이용하고 참고 하고 있다. scikit-learnMachine Learning in PythonSimple and efficient tools for data mining and data analysi

Bengio, Hinton, and LeCun

Bengio, Hinton, and LeCun In March 2019, Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton and Yann LeCun were awarded the Turing Award for conceptual and engineering breakthroughs that have made deep neural networks a critical component of computing. ACM named Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton, and Yann LeCun recipients of the 2018 ACM A.M. Turing Award for conceptual and engineering breakthroughs that have made d

소프트웨어에 물들다

소프트웨어에 물들다. 2019년 5월 25일, 오후 2시, 강연행사, 전국 도서관 동시 진행