Iterable vs Iterator vs Generator

다른 분들의 코드를 읽을 때마다, 내가 사용할 때마다, 헷갈리는 Iterable, Iterator, Generator를 이번 글을 작성해보면서, 마지막으로! (라는 다짐으로) 정리해봅니다. 잘 알고 있는 개념이라고 생각했지만, 다른 사람들로부터의 질문을 받았을 때, 나의 설명이 만족스럽지 못해 ‘아 내가 더 정확히 알아야 한다’ 는 메타인지로부터 출발하는 글입니다.

[CS224n] Lecture 1: Introduction and Word Vectors

Standford University 의 CS224n 강의를 듣고 정리하는 글입니다.

Computing Engine 환경설정

• 이번 글은, Google Cloud Platform의 Computing Engine 인스턴스의 기본적인 환경설정 방법을 소개하는 글입니다. 직접 작업환경을 세팅하면서, 정리 하는 목적으로 작성하는 글입니다.
  

Classification Metrics: 분류 성능 지표

Kaggle Classification 의 Evaluation 에 자주 사용되는 ROC-AUC를 정리해보면서, 이번 기회에 분류모델에서 자주 사용되는 성능지표(Metric)을 간단하게 정리해봅니다.

Apache Spark Basic 1

• SPARK 를 공부하면서 실습 과정을 정리해서 남깁니다.
• 실습환경
  1. CentOS
  2. Spark 2.4.3
  3. Hadoop 2.7

Lecture 05: Convolutonal Neural Networks

• 이 글은, Standford University 의 CS231n 강의를 듣고 스스로 정리 목적을 위해 적은 글입니다.

Lecture 04: Backpropagation and Neural Networks

• 이 글은, Standford University 의 CS231n 강의를 듣고 스스로 정리 목적을 위해 적은 글입니다.

Lecture 03: Loss Function & Optimization

• 이 글은, Standford University 의 CS231n 강의를 듣고 스스로 정리 목적을 위해 적은 글입니다.

Lecture 02: Image Classification Pipeline

• 이 글은, Standford University 의 CS231n 강의를 듣고 스스로 정리 목적을 위해 적은 글입니다.

Basic Classification with Pytorch

• 이번 post 는 pytorch 를 활용해 기초적인 분류 모델링을 해보면서, pytorch에 익숙함을 높이는 것이 목적입니다.