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2021-08-20,23,30,31(태블로 최종편_포트폴리오 만들기) *본 학습 내용은 iflearn의 태블로 강의입니다. 1. 주제에 적합한 시각화 방법(1)-시간의 흐름에 따른 화면 구성하기 1-1)라인 차트 *완성본 미리보기 1 step) 누적매출 추이 만들기 시도가 경기도라면 매출값을 출력하고 아니면 null을 출력하는 계산식 필드를 만든다. 같은 원리로 서울 매출 계산식 필드를 생성해 준다. 경기도 매출, 서울특별시 매출을 행 선반에 올린 뒤 누계로 변경한 후 이중축&축 동기화 적용한다. 2019년 12월을 기준으로 증가 한다는 의미를 전달해주기 위해서 x축의 참조선을 선택 후 위 처럼 설정한다. 2 step) 누적매출 경기도 누적 매출 -> 텍스트에 삽입 후 서울 누적 매출은 떠블클릭한다. 서식을 이용하여 위 처럼 모양을 갖춘 뒤 도수 설명은 나오지 않도록 설정..
2021-08-19(딥러닝수학10_Loss function & Gradient Descent) *실습링크 2021.08.26 - [Data 일기] - 2021-08-26(딥러닝 수학 11_mini batch & for one sample-Theory) 2021-08-26(딥러닝 수학 11_mini batch & for one sample-Theory) 1. mini batch 3번의 iteration 학습 과정을 보려 봤을 때, 각 cost function에 projection 방향으로 다가가고 있다. interation 돌릴 때마다 cost function이 달라진다는 점 헷갈리지 말아야 한다. 계속 intera.. ghdrldud329.tistory.com 1.Single-variate Linear Regression (y= ax+b) -딥러닝 수학 1~8까지는 y =theta*x에 대한 내용..
2021-08-18,20(태블로_고급 맛보기) 2편 *학습 내용은 iflearn의 태블로 무료 강의 고급 맛보기 편입니다. 3. 효율적인 대시보드 만들기(1)-제대로 계획 세우기 보고서를 받는 대상이 시간 관리에 타이트한 사람이거나 결과를 우선시 하는 편이라면 아래와 같이 매개변수를 활용하여 요약하는게 좋다. 3-1) 요약 대시보드 Year 와 month 변경에 따라 당월, 전월,전년 동월 매출이 나타나도록 만들기 1 step) 당월매출 Year 와 month의 매개변수를 만드는데 모두 문자열의 목록형으로 생성한다. 이를 계산된 필드로 엮는다. (날짜를 정수형태로 바꿔주는 DATAPART를 사용) 계산된 필드 생성 후 위 처럼 필터와 행 선반 등 설정 후 서식을 통해 정리한다. 2 step) 전월매출 당월의 계산된 필드내용을 재활용 할수 없다. 2021년..
2021-08-13(태블로_고급 맛보기) 1편 *학습 내용은 iflearn의 태블로 무료 강의 고급 맛보기 편입니다. 1. 대시보드 액션 적용(1) 1-1) 필터 위 처럼 설정하면, 필터 2를 선택했을때 필터1에서는 고객 세그먼트 및 월간 기준으로만 필터를 적용 한다는 의미이다. 2018년 기업고객 12월을 클릭하면 상단에는 각 년도 별 기업고객(고객 세그먼트)의 월간(월 주문일자) 매출을 보여준다. 1-2) 하이라이트 위 처럼 매출을 레이블에 넣은 후 하이라이트를 선택하면 평사시엔 나타지 않다가 하이라이트가 레이블이 보인다. 아래는 대시보드에서 하이라이트 거는 방법이다. 대시보드의 동작 누른 후 추가 -> 하이라이트를 선택하여 위처럼 설정하면 아래처럼 마우스 오버 시 강조되는 부분만 레이블을 볼수 있다. 1-3) URL 이동 클릭 시, 위 내용만 ..
2021-08-17(딥러닝수학 9_Vectorization2 &batch Gradient Descent ) 1. Vectorization 파란색 박스까지만 취급을 한다면 빨간색 벡터처럼 나온다. 즉, 1번 loss, 2번 loss,.., n번 loss를 벡터화된 모습일 것이다. 이때 cost는 어떤 역할을 할까? forward 일때는 평균값을 구하여 스칼라값이 나오고, backward일때는 1/n값이 아래처럼 계산 될것이다. 각 loss들에 대해서 1/n씩 곱해진다. n=10이면 1/10씩 각 loss에 곱해진다. data의 값이 크면 loss도 크기 때문에 위에 그림 세타5처럼 튀는 값이 생길수 있다. 이러한 큰 수의 data를 이상치라고도 불리는데 FE과정에서 이상치를 제거하기도 한다. 하지만 무조건 제거하는 건 좋지 않다. 왜냐하면 소수의 case를 제거 하는 것과 마찬가지이기 때문이다. 가장 best ..
딥러닝 수학 1~7 실습과제 모음 이론 과제만 있는 줄 알았는데 실습 과제가 있었더라구요 그래서 그 동안 못했던 실습 과제를 이틀 동안 쭉 해봤습니다. 간단해 보이면서도 헷갈린 부분이 여럿 있어서 시간이 오래 걸렸습니다 아래 올린 실습들은 제가 직접 빈칸 채운 파일들을 올렸습니다. 위부터 순서대로 입니다. 실습에 필요한 모듈 실습 과제파일
2021-08-12(태블로_중급) *중급편 부터는 기초편과 중복되는 학습 내용을 스킵했습니다.* 1.대시보드 만들기 대시보드를 통해 연간매출,월매출,시도별매출을 연결 가능하다. 1-1.연간매출 1-2.월매출 1-3.시도별매출 1-4.대시보드 만들기 순서: 맨 밑에 대시보드 워크시트를 클릭 -> 왼쪽 상단 크기 항목 부분에 고정된 크기(데스크타 브라우저)로 설정 -> 왼쪽 시트란에 있는 연간, 월간, 시도 매출을 드래그 하여 아래 그림처럼 배치 -> 고객 세그먼트 범례는 아래 그림처럼 부동을 클릭하여 위치 자유롭게 설정 -> (아래 이어서) -> 대시보드 메뉴의 동작 클릭 -> 동작 추가 -> 필터 -> 아래처럼 설정하게 되면 특정 연간 매출을 클릭시 월간, 시도별 매출에 영향을 준다 -> 같은 과정을 반복하여 월간 매출 클릭 시 연간 및..
2021-08-11(딥러닝 수학8_Mini-batch and vectorization) minibatch x,ydata를 위와 같이 하나씩 가져와서 업데이트를 진행할때의 문제점은 cost가 크다는 점이다. 만일 백만개 데이터가 있다면 이를 하나씩 접근해서 구하기엔 비효율적이다. 이를 해결하기 위해서 아래와 같이 접근할수 있다. 5개를 한번에 뽑아서 각 loss들의 평균을 구한 cost 가지고 편미분하여 theta를 업데이트한다. 5번 실행 할 것을 한번으로 끝낼수 있다는 장점이 있다. 배치를 이용하면 cost를 사용하게 되므로 위 그림과 같은 과정으로 업데이트가 이뤄진다. dn 까지의 dataset이 있을때, 각 dataset 마다 superscript를 표시 할수 있다. 두개의 dataset 각각 loss를 구한 뒤, 평균을 내면 cost로 바뀐다. 배치 사이즈가 2라면 위 과정처럼 진행..

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