skorch callbacks (3) ML Pipeline
PyTorch는 현재 가장 인기있는 딥러닝 라이브러리 중 하나입니다. 학습 세부 사항을 지정하기 위해 Callback으로 다양한 기능을 지원합니다. skorch는 PyTorch를 scikit-learn과 함께 사용할 수 있게 해 줍니다. skorch도 PyTorch callback을 이용할 수 있습니다. 글이 길어 세 개로 나눕니다. 세 번째로, s
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skorch callbacks (2) sklearn preprocesing + PyTorch neural network
PyTorch는 현재 가장 인기있는 딥러닝 라이브러리 중 하나입니다. 학습 세부 사항을 지정하기 위해 Callback으로 다양한 기능을 지원합니다. skorch는 PyTorch를 scikit-learn과 함께 사용할 수 있게 해 줍니다. skorch도 PyTorch callback을 이용할 수 있습니다. 글이 길어 세 개로 나눕니다. 두 번째로, s
skorch callbacks (1) dataset preparation
PyTorch는 현재 가장 인기있는 딥러닝 라이브러리 중 하나입니다. 학습 세부 사항을 지정하기 위해 Callback으로 다양한 기능을 지원합니다. skorch는 PyTorch를 scikit-learn과 함께 사용할 수 있게 해 줍니다. skorch도 PyTorch callback을 이용할 수 있습니다. 글이 길어 세 개로 나눕니다. 첫 번째로, 데
머신 러닝 파이프라인
한국에너지기술연구원 AI 학습조직에서는 2022년 한 해동안 머신러닝을 공부하고 있습니다. scikit-learn 기능 중 데이터 전처리와 머신 러닝을 안정적으로 수행할 수 있는 파이프라인을 소개합니다. one-hot encoding과 standard scaling도 그냥 하면 안 됩니다. train set으로 학습해서 test set에 적용해야 합니다
pytorch & sklearn pipeline
저는 tabular data를 다룹니다. 간혹 딥러닝을 하고 싶지만 표준화등 전처리도 해야 합니다. 범주형 변수를 인코딩해서 feature importance도 보고 싶습니다. skorch(sklearn + pytorch)를 사용하면 가능합니다. 1. skorch = sklearn + pytorch skorch documentationskorch tu