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머신러닝스터디/2016/2016 07 30

2016-08-02T09:06:13Z

175.223.39.99:

[[머신러닝스터디/2016]]
[[머신러닝스터디/2016/목차]]
== 내용 ==
* sklearn의 k-means
* tensorflow로 k-means algorithm 구현하기

=== 코드 ===
==== sklearn ====
from sklearn import cluster

clst = cluster.KMeans()
clst.fit([[0],[1],[2],[3], [1000], [1004], [1010], [2000], [100000], [12345], [23456], [66666]])
clst.predict([[11], [3000], [99999]])

# result
# array([5, 6, 1], dtype=int32)
=== tensorflow ===
* [https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/api_docs/python/math_ops.html#unsorted_segment_sum unsorted_segment_sum]
== 다음 시간에는 ==

머신러닝스터디/2016/2016 07 30

2016-08-02T09:06:05Z

175.223.39.99:

[[머신러닝스터디/2016]]
[[머신러닝스터디/2016/목차]]
== 내용 ==
* sklearn의 k-means
* tensorflow로 k-means algorithm 구현하기

=== 코드 ===
==== sklearn의 k-means ====
from sklearn import cluster

clst = cluster.KMeans()
clst.fit([[0],[1],[2],[3], [1000], [1004], [1010], [2000], [100000], [12345], [23456], [66666]])
clst.predict([[11], [3000], [99999]])

# result
# array([5, 6, 1], dtype=int32)
=== tensorflow ===
* [https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/api_docs/python/math_ops.html#unsorted_segment_sum unsorted_segment_sum]
== 다음 시간에는 ==

머신러닝스터디/2016/2016 07 30

2016-07-31T17:13:15Z

175.223.39.99:

머신러닝스터디/2016/2016 07 30

2016-07-31T17:12:59Z

175.223.39.99:

[[머신러닝스터디/2016]]
[[머신러닝스터디/2016/목차]]
== 내용 ==
* sklearn의 k-means
* tensorflow로 k-means algorithm 구현하기

=== 코드 ===
==== sklearn의 k-means ====
from sklearn import cluster
clst = cluster.KMeans()
clst.fit([[0],[1],[2],[3], [1000], [1004], [1010], [2000], [100000], [12345], [23456], [66666]])
clst.predict([[11], [3000], [99999]])
# result
# array([5, 6, 1], dtype=int32)
== 다음 시간에는 ==

기년회/2015

2016-07-31T15:37:25Z

175.223.39.99: {CREATE}

기년회/2015의 내용을 써주세요

기년회/2016상반기

2016-07-31T15:00:01Z

175.223.39.99:

= 상반기년회 =
* ZeroPage에서 몇년간 [[기년회]]를 진행해보니 연말이라 상반기에 있었던 일을 잘 기억하지 못하는 사람이 많아 상반기 기년회를 시도해봄.
== 장소 및 시간 ==
* 7월 29일 금요일 6시 ~ 9시
* 강남 CMAX STUDY
== 참여자 ==
* [[김수경]], [[김태진]], [[서지혜]], [[장혁수]]
== 활동 ==
* 나에게 있었던 일 돌아보기
** 2016년 상반기에
** 변화한 것, 새롭게 시작한 것
** 여전히 유지하고 있는 것(상반기에 새롭게 시작한 것은 아니지만 내가 꾸준히 어떤 것을 잘 하고 있는지)
** 좋았던 것
** 내가 잘한 것
** 더 잘할 수 있었을텐데(시간을 되돌린다면 더 잘할 수 있었을 것이다. 왜 그렇게 생각하는지, 어떻게 하면 더 잘할 수 있었을 거라 생각하는지 함께 적기)
** 아쉽지만 시간을 되돌려도 여전히 잘할 수 없었을 것 같은 것. 왜 그렇게 생각하는지 이유 함께 적기.
** 이 물건은 참 잘 샀다.
* 그 중 더 중요한 다섯가지 정도 뽑아서 함께 공유
* 좋은 회고란 무엇인가?
== 회고 ==
* [[김수경]]
** 반년 단위 기년회를 해보고 싶은 마음과 #retrospective 채널 오프라인 정모를 하고 싶은 마음이 있었는데 두가지를 한번에 하게 되어 좋았다.
** 반년기년회 하고싶었던 이유는 많이 말했으니 스킵, 오프 정모를 하고싶었던 이유는 오프라인 정모는 같이 모여서 얼굴 보고 다른거 안 하고 그 시간에 집중하는 활동이라 슬랙만으로는 채울 수 없는 걸 채울 수 있을 것 같아서.
** 기년회에서 내가 했던 것들을 수집하는 시간이 굉장히 중요하다고 느끼는데 이게 쉽지 않은 것 같다. xper에서는 기년회 할 때 미리 구글독스에 질문을 올려놓고 기년회 전에 써오게 하는데 ZP에서는 의도적으로 안했었음. 참여율을 낮추게 되거나 어차피 안해올거라는 생각이들었기 때문에.. 이런 사전 활동이 없을 경우 20~30분 정도의 짧은 시간 안에 어떻게 자신의 반년 혹은 한 해를 효과적으로 돌아보게 할 수 있을 것인지에 대한 고민이 필요한 시점 같다. 올 연말 기년회에선 이에 대한 대안을 찾아보고싶다.
** 기년회에서 보통 했던 일을 쭉 적고 공유하기만 하지는 않는데 요번 상반기년회는 나의 준비 부족으로 적고 공유하는 것에 그쳤다. [[기년회/2011|ZP 첫 기년회]]를 예로 들면 나에게 있었던 사건을 적고 그 사건으로 인해 깨달은 교훈의 제목과 내용을 적는 부분이 있었음. 간단한 활동이지만 경험을 통찰로 가공하게 하려는 시도였는데 요번에는 그런 과정이 빠져서 아쉬움.
** 그러나 그런 과정이 빠졌어도 의미있었다고 느낌. 일일회고를 몇달간 하기도 했고 개인적으로 다이어리도 쓰고 있는데 그렇게 기록을 남겨두는 것과 기년회를 하는 것의 느낌이 다름. 반년간 나에게 있었던 사건들을 특정 주제로 묶어보고, 어떤 사건이 더 많은 영향을 줬다고 느끼며 무슨 영향을 줬는지에 대해 생각해보는 시간이 되었기 때문임.
* [[서지혜]]
** 좋았던 점
** 요즘 다시 가라앉는 시기(지금까지 하던 것들이 슬슬 익숙해짐)였는데 기년회로 반년을 돌아보고 남은 반년(미만)을 계획하니 좋았다. 확실히 일년 회고는 너무 길고 늦다. 올 해도 반정도 남았고- 하는 시기에 돌아보고도 남은 기간이 있다는게 안심이 된다.
** 아쉬운 점
** 지각했다. 서둘렀으면 기년회에서 더 많은 얘기를 했을텐데 30분을 버리게 되어 회고 멤버들에게 미안했다. 서울 자취러가 되었지만 준비시간이랑 이동시간을 포함하면 시간상 이득이 거의 없다. 앞으로 여유부리지 말고 알림도 한시간 반 전으로 맞춰놓아야겠다.
** 깨달은 점
** 돌아보니 미루고 미루던 하루들이 쌓여 어느새 7개월도 더 지나있었다. 올해 상반기동안 있었던 일 중에 변화시킬 수 있었을 일에 대해 생각해봤는데 처음엔 '내가 게으르니까 앞으로도 안될 거야’ 라고 생각하던게 환경만 바꾸면 충분히 바꾸고도 남았을 시간들이라는 것을 깨달았다. 이 것은 예전 제로페이지에서 포토잇 프로젝트를 하며 공간 문제를 아쉬워하면서도 많이 했던 얘기인데, 아직도 같은 맥락에서 벗어나질 못하고 있었다니. 그 동안 숱한 회고를 했지만 오늘처럼 통렬히 깨닫지 못했기 때문인가?ㅜㅜ 난 긍정러이니까 지금까지 실수를 반복하다가 역치를 넘었겠거니 하지만.
** 앞으로
** +-!에 없는 포맷이지만 쓰고싶어서. 일단 매일 카페로 나가야지. 가능하면 나가는 시간도 정해놓으면 좋겠다. 그리고 써놓고 공유는 안한 잘산것들 중에 대부분이 내 생활의 질을 높여주었는데 2D 수납에서 3D수납을 가능하게 해 준 것들이다(책상, 빨래건조대, 빨래바구니..) 살까 나중에 돈벌어서 살까 하는 것들이 있는데 그냥 사야겠다.
** 더 나은 회고방법에 대해서, 사건에 대해 회고하는 것 좋은 방법같다. 하루에 대해 얘기하는 부담+결국 못했을 때 죄책감 들다 회고랑 멀어지는 패턴보다 사건에 집중하면 회고거리도 자연히 생기게 될 거고. 다음 반기부터(내일부터) 다시 회고채널이 흥했으면 좋겠네요
----
[[기년회]]

기년회/2016상반기

2016-07-31T14:59:00Z

175.223.39.99:

= 상반기년회 =
* ZeroPage에서 몇년간 [[기년회]]를 진행해보니 연말이라 상반기에 있었던 일을 잘 기억하지 못하는 사람이 많아 상반기 기년회를 시도해봄.
== 장소 및 시간 ==
* 7월 29일 금요일 6시 ~ 9시
* 강남 CMAX STUDY
== 참여자 ==
* [[김수경]], [[김태진]], [[서지혜]], [[장혁수]]
== 활동 ==
* 나에게 있었던 일 돌아보기
** 2016년 상반기에
** 변화한 것, 새롭게 시작한 것
** 여전히 유지하고 있는 것(상반기에 새롭게 시작한 것은 아니지만 내가 꾸준히 어떤 것을 잘 하고 있는지)
** 좋았던 것
** 내가 잘한 것
** 더 잘할 수 있었을텐데(시간을 되돌린다면 더 잘할 수 있었을 것이다. 왜 그렇게 생각하는지, 어떻게 하면 더 잘할 수 있었을 거라 생각하는지 함께 적기)
** 아쉽지만 시간을 되돌려도 여전히 잘할 수 없었을 것 같은 것. 왜 그렇게 생각하는지 이유 함께 적기.
** 이 물건은 참 잘 샀다.
* 그 중 더 중요한 다섯가지 정도 뽑아서 함께 공유
* 좋은 회고란 무엇인가?
== 회고 ==
* [[김수경]]
** 반년 단위 기년회를 해보고 싶은 마음과 #retrospective 채널 오프라인 정모를 하고 싶은 마음이 있었는데 두가지를 한번에 하게 되어 좋았다.
** 반년기년회 하고싶었던 이유는 많이 말했으니 스킵, 오프 정모를 하고싶었던 이유는 오프라인 정모는 같이 모여서 얼굴 보고 다른거 안 하고 그 시간에 집중하는 활동이라 슬랙만으로는 채울 수 없는 걸 채울 수 있을 것 같아서.
** 기년회에서 내가 했던 것들을 수집하는 시간이 굉장히 중요하다고 느끼는데 이게 쉽지 않은 것 같다. xper에서는 기년회 할 때 미리 구글독스에 질문을 올려놓고 기년회 전에 써오게 하는데 ZP에서는 의도적으로 안했었음. 참여율을 낮추게 되거나 어차피 안해올거라는 생각이들었기 때문에.. 이런 사전 활동이 없을 경우 20~30분 정도의 짧은 시간 안에 어떻게 자신의 반년 혹은 한 해를 효과적으로 돌아보게 할 수 있을 것인지에 대한 고민이 필요한 시점 같다. 올 연말 기년회에선 이에 대한 대안을 찾아보고싶다.
** 기년회에서 보통 했던 일을 쭉 적고 공유하기만 하지는 않는데 요번 상반기년회는 나의 준비 부족으로 적고 공유하는 것에 그쳤다. [[기년회/2011|ZP 첫 기년회]]를 예로 들면 나에게 있었던 사건을 적고 그 사건으로 인해 깨달은 교훈의 제목과 내용을 적는 부분이 있었음. 간단한 활동이지만 경험을 통찰로 가공하게 하려는 시도였는데 요번에는 그런 과정이 빠져서 아쉬움.
** 그러나 그런 과정이 빠졌어도 의미있었다고 느낌. 일일회고를 몇달간 하기도 했고 개인적으로 다이어리도 쓰고 있는데 그렇게 기록을 남겨두는 것과 기년회를 하는 것의 느낌이 다름. 반년간 나에게 있었던 사건들을 특정 주제로 묶어보고, 어떤 사건이 더 많은 영향을 줬다고 느끼며 무슨 영향을 줬는지에 대해 생각해보는 시간이 되었기 때문임.
* [[서지혜]]
** plus minus aha 포맷으로

좋았던 점
요즘 다시 가라앉는 시기(지금까지 하던 것들이 슬슬 익숙해짐)였는데 기년회로 반년을 돌아보고 남은 반년(미만)을 계획하니 좋았다. 확실히 일년 회고는 너무 길고 늦다. 올 해도 반정도 남았고- 하는 시기에 돌아보고도 남은 기간이 있다는게 안심이 된다.

아쉬운 점
지각했다. 서둘렀으면 기년회에서 더 많은 얘기를 했을텐데 30분을 버리게 되어 회고 멤버들에게 미안했다. 서울 자취러가 되었지만 준비시간이랑 이동시간을 포함하면 시간상 이득이 거의 없다. 앞으로 여유부리지 말고 알림도 한시간 반 전으로 맞춰놓아야겠다.

깨달은 점
돌아보니 미루고 미루던 하루들이 쌓여 어느새 7개월도 더 지나있었다. 올해 상반기동안 있었던 일 중에 변화시킬 수 있었을 일에 대해 생각해봤는데 처음엔 '내가 게으르니까 앞으로도 안될 거야’ 라고 생각하던게 환경만 바꾸면 충분히 바꾸고도 남았을 시간들이라는 것을 깨달았다. 이 것은 예전 제로페이지에서 포토잇 프로젝트를 하며 공간 문제를 아쉬워하면서도 많이 했던 얘기인데, 아직도 같은 맥락에서 벗어나질 못하고 있었다니. 그 동안 숱한 회고를 했지만 오늘처럼 통렬히 깨닫지 못했기 때문인가?ㅜㅜ 난 긍정러이니까 지금까지 실수를 반복하다가 역치를 넘었겠거니 하지만.

앞으로
+-!에 없는 포맷이지만 쓰고싶어서. 일단 매일 카페로 나가야지. 가능하면 나가는 시간도 정해놓으면 좋겠다.
그리고 써놓고 공유는 안한 잘산것들 중에 대부분이 내 생활의 질을 높여주었는데 2D 수납에서 3D수납을 가능하게 해 준 것들이다(책상, 빨래건조대, 빨래바구니..) 살까 나중에 돈벌어서 살까 하는 것들이 있는데 그냥 사야겠다.

더 나은 회고방법에 대해는 얘기를 안했네. 사건에 대해 회고하는 것 좋은 방법같다. 하루에 대해 얘기하는 부담+결국 못했을 때 죄책감 들다 회고랑 멀어지는 패턴보다 사건에 집중하면 회고거리도 자연히 생기게 될 거고. 다음 반기부터(내일부터) 다시 회고채널이 흥했으면 좋겠네요
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[[기년회]]

머신러닝스터디/2016/2016 07 23

2016-07-28T07:45:51Z

175.223.39.99:

[[머신러닝스터디/2016]]
[[머신러닝스터디/2016/목차]]
== 내용 ==
* SVM 실습 with [http://scikit-learn.org/stable/ sklearn]
** skflow(tensorflow의 contib/learn으로 흡수됨)을 사용하려 했으나 svm모듈 부분이 최신 커밋에만 포함되어 있어 sklearn을 사용하기로 함
** sklearn 버전은 0.17.1
설치 방법
$ sudo pip install sklearn

=== 코드 ===
import sklearn
from sklearn import svm

#### SVC with rbf kernel
# default is rbf kernel
clf = svm.SVC()
x_data = [[0,0], [0,1], [1,0], [1,1]]

# linear
## And gate
y_data = [0, 0, 0, 1]
clf.fit(x_data, y_data)
# SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
# decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
# max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
# tol=0.001, verbose=False)
clf.predict(x_data)
# array([0, 0, 0, 0]) # wrong

## Or gate
y_data = [0, 1, 1, 1]
clf.fit(x_data, y_data)
clf.predict(x_data)
# array([1, 1, 1, 1])

# non-linear
## Xor gate
y_data = [0, 1, 1, 0]
clf.fit(x_data, y_data)
clf.predict(x_data)
# array([0, 1, 1, 0]) # Correct answer

#### SVC with Linear kernel
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(x_data, y_data)
# SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
# decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='linear',
# max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
# tol=0.001, verbose=False)
clf.predict(x_data)
# array([0, 0, 0, 0])

#### LinearSVC
clf = svm.LinearSVC()
clf.fit(x_data, y_data)
# LinearSVC(C=1.0, class_weight=None, dual=True, fit_intercept=True,
# intercept_scaling=1, loss='squared_hinge', max_iter=1000,
# multi_class='ovr', penalty='l2', random_state=None, tol=0.0001,
# verbose=0)
clf.predict(x_data)
# array([0, 0, 0, 1]) # Correct answer

* non-linear는 분류하지만 linear는 분류하지 못하는 SVC?
* multi-class에서 분류 시에 voter의 결과에 따라 분류됨
** 결과에 0이 많으면(And gate) 모두 0이 되고
y_data = [0, 0, 0, 1]면 결과가 [0, 0, 0, 0]
** 1이 더 많은 경우(Or gate) 학습 결과가 다음과 같음
y_data = [0, 1, 1, 1]면 결과가 [1, 1, 1, 1]
* SVC와 LinearSVC의 차이란?
* [http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html#sklearn-svm-svc]에 따르면 둘의 차이점은 다음과 같다
** SVC; '''C-Support Vector Classification'''. The implementation is based on libsvm.
** LinearSVC; '''Scalable Linear Support Vector Machine''' for classification implemented using liblinear. Check the See also section of LinearSVC for more comparison element.
** libsvm과 liblinear의 차이점은 뭐지? - [[서지혜]]
== 다음 시간에는 ==
* 동영상 8주차 보기
== 더 보기 ==
* skflow의 탄생에 영감을 준 [http://scikit-learn.org scikit]
* [https://github.com/tensorflow/skflow skflow github]
** 현재 tensorflow의 contrib중 learn 모듈로 변경됨 - [https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/learn tflearn]