so_sal　

Speech to Text - annyang https://www.talater.com/annyang/ doPDF OCR - https://www.dopdf.com/ Google AI Language Model - BERT - NLP, Natural Language Process BERT - https://ai.googleblog.com/2018/11/open-sourcing-bert-state-of-art-pre.html Open Sourcing BERT: State-of-the-Art Pre-training for Natural Language Processing Posted by Jacob Devlin and Ming-Wei Chang, Research Scientists, Google AI Lan..

https://www.r-graph-gallery.com/323-sankey-diagram-with-the-networkd3-library/ networkD3 sankey https://rdrr.io/cran/Gmisc/man/transitionPlot.html transitionPlot: A transition plot in Gmisc: Descriptive Statistics, Transition Plots, and More This plot's purpose is to illustrate how states change before and after. In my research I use it before surgery and after surgery but it can be used in any ..

https://machinelearningmastery.com/cnn-long-short-term-memory-networks/ CNN Long Short-Term Memory Networks Gentle introduction to CNN LSTM recurrent neural networks with example Python code. Input with spatial structure, like images, cannot be modeled easily with the standard Vanilla LSTM. The CNN Long Short-Term Memory Network or CNN LSTM for short is an LSTM machinelearningmastery.com Objecti..

Ridge regression과 Lasso regression은 선형회귀 기법에서 사용되는 Regularization이다. 그럼 Regularization은 무엇인가? 를 이해하기 위해, Bias와 Variance, 그리고 Overfitting부터 이해하도록 한다. 1. Bias vs Variance 1) Bias and Variance in Linear model Bias는 학습된 모델이 Training data에 대해 만들어낸 예측값과, Training data값과의 Error를 말한다.Variance는 학습된 모델이 Test data에 대한 예측값과, 정답과의 Error를 말한다. 따라서 위와같이 선형함수의 경우, Training data를 완벽하게 맞추지 못하며 Bias가 어느정도 있다는 것을 알..

> for(i in 1:length(commands)) system(commands[i])50건 이상의 경고들을 발견되었습니다 (이들 중 처음 50건을 확인하기 위해서는 warnings()를 이용하시길 바랍니다).> > warnings()경고 메시지:1: 명령 'move ISIC_0024310.jpg ../'의 실행으로 상태 127가 되었습니다2: 명령 'move ISIC_0024315.jpg ../'의 실행으로 상태 127가 되었습니다..... 이거 왜이러나 했더니,command에 "cmd.exe /c" 를 앞쪽에 넣어줘야함. movefiles

디비 스키마 다이어그램 툴 https://dbdiagram.io/ 멋있게 잘해줌. 기록용

벤다이어그램 그릴때 기본 function들로 대충대충 그렸는데이쁜 패키지로 그리니 눈에 잘들어온다. 기록용으로 포스팅 https://cran.r-project.org/web/packages/venn/index.html venn(5, lty=5, col="navyblue", zcolor="style") venn(5, lty=5, col="navyblue", zcolor="style", ilabels=T) LIST로 넣어주면 알아서 집합 단위로 해석하여 그려줌 x

/* * http://sosal.kr/ * made by so_Sal */ Data 분석은 주로 R,딥러닝 모델 구현은 Python을 이용했었다. 파이썬은 General 한 프로그램을 구현하기엔 좋지만,데이터를 분석하기에는 불편한 점이 굉장히 많다. 데이터 분석 중간 중간마다 어떤 process를 거쳤을 때, 중간 분석 과정에서 결과가 어떻게 나오는지 상세히 확인해줄 필요가 많은데Python은 실시간으로 데이터의 특징을 파악하기엔 불편한 점이 너무 많다.특히 Visualization도 굉장히 불편하고.. (물론 불가능한 건 아니지만, 개인적으로 시간과 노력이 R에 비해서 5배 이상은 더 드는 것 같다.) 그런데 이제는 딥러닝도 R로 구현이 가능해졌다 !!KERAS 덕분에.. GPU와 연동때문에, 딥러닝은..

/* * http://sosal.kr/ * made by so_Sal */ 천체망원경 사고싶어서 뒤져봤더니.. 전부 '코동'을 사는걸 추천한다기에.. 중고나라에서 값싸게 물어왔다. 거품(?)이 껴있던 천체망원경을코스트코에서 매우 싸게 팔게되면서 '코스트코 망원경' 의 줄임말인 '코망'이 유행하게 됐고그 동생격인 '코동'이 정말 많이 사용하는 입문자용 천체망원경이라고 카더라. 정식명칭은 "Celestron(셀레스트론) Nexstar 90gt Telescope" 살고있는 집은 반지하에다, 옥상도 못쓰는 좁아터진 원룸이라 연구실에서 처음 조립해봤다. 대포처럼 생긴게 늠름해보였다.삼각대에 조임새를 풀면 더 길게 늘릴 수 있는 장치가 있다. 일단 천체망원경을 들고 연구실 건물 옥상으로 올라갔다. 코동 contro..

/* * http://sosal.kr/ * made by so_Sal */ https://regex101.com/ 내가 test하고자 하는 string과, regular expression들이 어떻게 매칭되는지 확인해주는 사이트가끔 regular expression의 format 구현할 때 힘들었는데이 사이트 사용하면 완전 편함!! Python에서, Regular expression으로 filtering 해낸 string을 그룹화 하기regex = r"([a-zA-z]+) (\d+)"re.findall(regex, "June 24, August 18, Dec 36") [('June', '24'), ('August', '18'), ('Dec', '36')] Grouping까지 완벽하게 해주는 모습.... ..