Kaggle-KR

안녕하세요 캐글코리아에서 캐글 커널 한글화 프로젝트를 전담하는 운영진 안수빈입니다. 캐글의 가장 큰 보물인 커널을 많은 분들이 아시고 공부하고 계십니다. 하지만, 영어라는 장벽으로 인해 그 보물을 캐기가 여간 힘든 것이 아닙니다. 함께 공부하는 커뮤니티인 캐글코리아와 함께, 이 커널들을 한글로 번역해보시는 건 어떤가요? 여러 사람이 같이 한다면, 쉽게 보석들을 캐낼 수 있을 것입니다. 본 프로젝트는 캐글 커널 공부자료를 캐글 코리아 블로그에 업로드하여 함께 공부하는 커뮤니티를 만들기 위한 프로젝트입니다. 아래 설문을 통해 전해 받은 커널의 경우, 캐글 코리아 공식 블로그에 업로드할 예정입니다. 꼭 다음과 같은 설문이 아니라도 댓글 또는 운영진을 통해 전달해주시면 됩니다. 더 자세한 사항은 카드뉴스를 참고..

안녕하세요~!! 이번에 미국에 강화학습 직무로 면접을 봐서 면접 질문 리스트를 공유하려 합니다!! 면접은 영어로 진행되고 행아웃으로 진행되었습니다~ 아무래도 학부생 인턴이라 중요한 핵심만 물어본거 같습니다 ㅇ 진행해온 딥러닝, 강화학습 프로젝트에 대해 말하시오 ㅇ 프로젝트에서의 역할은? ㅇ 프로젝트의 목표에 대해 말하시오 ㅇ 오버피팅이란? ㅇ 오버피팅을 방지하는 방법을 모두 말하시오 ㅇ 드롭아웃이란? ㅇ Data imbalance 대처 방법 ㅇ 강화학습에 대해 설명하시오 ㅇ Policy based방법과 Value based 방법의 차이점 ㅇ DQN이전의 강화학습과 DQN의 차이점 ㅇ 사용하는 프레임워크 ㅇ selection sort에 대해 설명하시오 ㅇ selection sort의 Big(O) worst..

최근에 Google Colab을 사용하시는 분들이 많아 지고 있는데요 혹시 캐글하고 연동해서 사용할 수 있는걸 아시고 계셨나요? 저도 최근에 알게 되었는데 매우 간단하답니다~!! 먼저 pip install kaggle을 이용하여 설치해 줍니다. 다음에 위와 같은 코드를 작성하면 파일선택을 할 수 있는 버튼이 생기는데 kaggle.json을 업로드 하면 됩니다. kaggle.json은 아래와 같은 방법으로 다운로드 받을수 있습니다. 먼저 캐글 계정에 들어가셔서 My Profile을 클릭해 줍니다. 내리다보면 API라고 써있는 창을 발견할 수 있는데 Create New API Token을 클릭하시면 kaggle.json을 다운받을수 있습니다. 저 위의 파일선택을 한 후 kaggle.json을 업로드하면 자동..

Quora Question Pairs 컴페티션¶ 컴페티션 링크 : https://www.kaggle.com/c/quora-question-pairs 커널 링크 https://www.kaggle.com/anokas/data-analysis-xgboost-starter-0-35460-lb 개요 ¶ Quora는 사용자이 직접 질문하고, 답변하고, 편집하는 문답 커뮤니티 사이트이다. 국내에서 유사한 서비스 중 가장 유명한 것은 '네이버 지식IN'이다. Quora는 '네이버 지식IN'과 비슷하나 좀 더 세계적인 서비스다. 따라서 매달 1억 명이 넘는 사용자가 Quora를 방문한고 한다. 이렇게 많은 사용자가 방문하다 보니 중복된 질문 또한 있기 마련이다. 동일한 질문이 중복 될 시, 답변을 찾는 사람 입장에서는 ..

tutorial 안녕하세요!. 이번에는 빙하와 배를 구분하는 문제를 풀어보려고 합니다. 캐나다 동쪽 해안에서는 표류하는 빙하가 자칫 위험이 될 수 있다고 합니다. 그래서 많은 연구기관, 기업들이 이 위험을 피할 방방법을 찾기 위해 노력하고 있다고 하네요. 위성사진을 이용해 지속적으로 모니터링을 한다고 합니다. Statoil 이라는 국제 에너지 기업과 C-CORE 라는 위성 기업이 이 컴퍼티션을 주최하였는데, 이들이 제공한 위성사진을 가지고 배(ship)와 빙하(iceberg)를 잘 구분해내는 머신러닝, 딥러닝 모델을 세우는 게 목표입니다.이번 컴퍼티션은 image classification 이며, binary classfication 입니다. 그래서 본 튜토리얼은 이..

My_kernel_chapter_Feature_engineering 본 튜토리얼을 설명한 강의가 제 유투브에 있으니 참고하시면 됩니다^^¶ https://www.youtube.com/channel/UC--LgKcZVgffjsxudoXg5pQ Contents 3 Feature engineering 3.1 Fill Null data 3.1.1 Fill Null in Age using title 3.1.2 Fill Null in Embarked 3.2 Change Age (continuous to categorical) 3.3 Change Initial, Embarked and Sex (string to numerical) 3.4 One-hot encoding on Initial and Embarked 3.5..

My_kernel_chapter_data_check_EDA 본 튜토리얼을 설명한 강의가 제 유투브에 있으니 참고하시면 됩니다^^¶https://www.youtube.com/channel/UC--LgKcZVgffjsxudoXg5pQContents1. 데이터셋 확인1.1 Null data check1.2 Target label 확인2. Exploratory data analysis2.1 Pclass2.2 Sex2.3 Both Sex and Pclass2.4 Age2.5 Pclass, Sex, Age2.6 Embarked2.7 Family - SibSp(형제 자매) + Parch(부모, 자녀)2.8 Cabin만약 데이터 사이언스, 머신러닝 또는 캐글에서 어떤 것을 해야하는..

Kaggle_TeamBlog *시작하기에 앞서 본 튜토리얼은 PUBG 사의 배틀그라운드라는 게임의 스나이퍼 라이플 총기 소리 분류에 관한 내용을 다루고 있습니다. 코드와 설명에 대한 피드백 및 질문은 언제나 환영입니다. 출처만 남겨주신다면 어디에든 사용하셔도 좋습니다.하지만 전처리 부분을 제외한다면 Kaggle Competition tensorflow-speech-recognition-challenge Dataset에도 충분히 적용될 수 있는 모델입니다.https://www.kaggle.com/c/tensorflow-speech-recognition-challenge** 소리데이터 변환 및 전처리하는 과정에서 Kaggle Competition https://www.k..