금융덕후

추천시스템 본 포스팅은 Minnesota대학교의 Intro to Recommender Systems코세라 강좌를 정리한 내용입니다. https://www.coursera.org/learn/recommender-systems-introduction?specialization=recommender-systems 추천시스템의 역사 정보검색 정보검색 분야는 방대한 양의 문서들에 대해 질문할 수 있는 시스템이 필요해서 만들어졌다. 초반에 이 분야가 발전하게 된것은 컴퓨터 회사들의 많은 소송때문이었다. 같은 기술이 도서관의 카탈로그와, WWW의 페이지들의 색인을 만드는데 쓰인다. 사람들은 다이나믹하게 카탈로그를 조회할 수 있기를 원하기 때문에 실시간으로 조회하는 기능이 필요했다. 많이 쓰이는 방식중 하나는, 문서들..

머신러닝 본 포스팅은 Andrew Ng교수의 Machine Learning 코세라 강좌를 정리한 내용입니다. https://www.coursera.org/learn/machine-learning 비용함수 다음과 같은 학습데이터가 있고, 가설함수가 있다. 이 때, θ는 파라미터, 즉 매개변수라고 한다. 이 매개변수들은 어떻게 결정될까? 가설함수 h0(x) = θ0 + θ1x 에 대해서 다음의 값들을 대입했을때: h(x) = 1.5가 된고, 가로의 직선이 된다. 같은 가설함수에 대해서 다음의 값들을 대입했을 때: h(x) = 0.5x가 되고, 대각선의 직선이 된다. 선형회귀 선형회귀는 다음과 같은 데이터에 가장 알맞는 직선, 즉 θ0 과 θ1 를 찾아내는 것이다. 이 때 이 직선은 학습데이터 (x,y)에 대..

머신러닝 본 포스팅은 Andrew Ng교수의 Machine Learning 코세라 강좌를 정리한 내용입니다. https://www.coursera.org/learn/machine-learning 복습 지도학습이란, 데이터셋에 대한 "정답" 즉 x값(혹은 여러 x값들, x1 x2 x3 …)에 대한 y값이 주어지고, 그 데이터셋을 학습하는 것이다. 회귀문제 연속적인 데이터에 대해서, 새로운 데이터 (x값)이 들어왔을 때, 실제 값(y값)을 예측하는 문제 집값예측 예제) 다음은 오레간주 포트랜드의 집값 데이터이다. X축에는 집의 사이즈가, Y축에는 집의 가격이 $1000 단위로 나와있다. 학습데이터 지도학습에서는 학습데이터, 즉 Training data가 주어진다. 이 문제에서의 Training data는 실..

지난 포스팅에서는 Rasa와 샘플 프로젝트 구조에 대해서 살펴보았습니다. 이번 포스팅에서는 직접 샘플프로젝트를 구동시켜 보도록 하겠습니다. Rasa Shell 먼저 Visual Studio Code에서 Rasa 프로젝트의 Terminal을 열어보겠습니다. ...더보기 새로운 터미널을 여는 것은 Terminal > New Terminal 기존 터미널을 여는 것은 View > Terminal 터미널에서 Shell을 열기 위해 다음과 같은 커맨드를 입력해봅시다. > rasa shell rasa shell을 실행시키면 다음과 같이 사용자의 인풋을 요구합니다. 이제 여기에 “hello” 라고 입력해 보면, 다음과 같은 메시지가 보입니다. Hey! How are you? 방금 상황은 greet이라는 사용자의 int..

...더보기 이 글은 다음 사항들이 완료 되었다고 보고 진행됩니다. 파이썬3.x(아나콘다) 설치 IDE 설치 (Visual Studio Code) 파이썬 기본 지식 챗봇에 대한 기본적인 이해 Rasa및 TMDb소개 Rasa란? Python 및 Tensorflow로 만들어진 오픈소스 AI챗봇 TMDB란? 사용자들에게 영화 정보와 리뷰를 받아 만들어진 영화 데이터베이스 Rasa 설치 Command Prompt 창을 열어 다음과 같은 명령을 입력해 줍니다. > pip install rasa ...더보기 Rasa 가이드에 있는 rasa-x를 받으면 오픈소스 버전이 아닌 상용 버전을 받게 되니, rasa로 설치하시기 바랍니다. Rasa는 파이썬의 주요 라이브러리 (numpy, scipy, matplotlib, t..

머신러닝 본 포스팅은 Andrew Ng교수의 Machine Learning 코세라 강좌를 정리한 내용입니다. https://www.coursera.org/learn/machine-learning 머신러닝이란? 머신러닝 실무자들 사이에서도 머신러닝의 정의가 무엇인가에 대해 의견이 분분하다. Arthur Samuel의 정의: 컴퓨터가 단순히 명시적으로 프로그램 되지 않고도 학습할 수 있게 하는 분야. Tom Mitchell의 정의: 어떠한 태스크 T에 대하여, 경험 E를 성능 P로 배우는 프로그램, T에 대한 성능 P가 E를 개선시킨다. 스팸분류 예제) 사용자가 이메일이 스팸인지 아닌지 판별하는 것을 지켜보는 프로그램이 있다고 하자, 이 프로그램은 사용자의 행동에 따라 스팸을 더 잘 필터 할 수 있도록 학습..