2021-07-26 읽을거리

python

1. python loop를 벗어나는 5가지 방법

해당 글은 기본적인 문법을 가지고 loop문을 벗어나는 방법을 설명하고 있다.

평소에도 '이런 것들이 있지'라고 생각하고 있지만 체계적으로 정리하고 있다는 점에서 한 번 쯤 읽어볼 만 하다고 생각하다.

https://medium.com/techtofreedom/5-ways-to-break-out-of-nested-loops-in-python-4c505d34ace7

5 Ways To Break Out of Nested Loops in Python

 

 

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ML / DL

1. pandas의 간단한 연산 함수 7가지

pandas 에서 사용할 수 있는 내장 함수 7가지에 대해 소개하고 있다.

대부분 연산 관련 함수로 apply나 map으로 구현하는 것보다 해당 함수들을 외워서 사용하는 것이 더 좋다고 생각한다.

https://towardsdatascience.com/7-uncommon-but-useful-pandas-functions-f9f772858859

7 Uncommon But Useful Pandas Functions

 

2. GRU, LSTM 에 대한 설명

해당 글은 GRU, LSTM에 대해서 하나씩 설명하고 있다.

다른 글과의 차이는 애니메이션으로 단계적으로 설명하고 있다는 것에서

RNN 의 기초를 공부하려는 사람들에게 좋은 글이라고 생각된다.

https://towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-lstms-and-gru-s-a-step-by-step-explanation-44e9eb85bf21

Illustrated Guide to LSTM’s and GRU’s: A step by step explanation

 

3. jupyter notebook extension 8가지

해당 글은 이전에 소개되지 않은 extension들로 jupyter notebook에 보조적으로 사용하기 좋은 것들이다.

자세한 기능들은 글을 보고 필요한 것들을 선택하면 좋다고 생각한다.

https://towardsdatascience.com/8-useful-jupyter-notebook-extensions-that-you-should-try-out-24fbca302c04

8 Useful Jupyter Notebook Extensions That You Should Try Out

 

4. bellman 블로그

이번에 소개하는건 특정한 글이 아닌 블로그를 소개한다.

글 자체는 많지 않지만, 최근에 자주 보이고 흥미로운 주제들을 많이 소개하고 있다.

주로 소개하는 주제들은 reinforcement learning 에 집중되어 있다.

하지만, 종종 다른 흥미로운 주제들에 대해서도 소개하고 있으니 구독해놓고 간간히 보기 좋다고 생각한다.

https://bellman.tistory.com

Bellman's RL; DL; Trading;

 

5. Shapash 라이브러리를 사용한 ML Prediction 웹 앱 만들기

해당 블로그는 XAI 라이브러리인 Shapash를 사용하여 ML 을 사용한 예측을 웹 앱으로 시각화하는 것 까지 알려주고 있다.

예제로 설명하고 있기 때문에 XAI 이 필요하다면 해당 글을 따라서 시도해보는 것을 추천한다.

https://pub.towardsai.net/build-a-web-app-to-interpret-your-ml-predictions-in-seconds-with-shapash-e2ddb2df4d02

Build A Web App To Interpret Your ML Predictions in Seconds With Shapash