머신러닝 엔지니어 썸네일형 리스트형 머신러닝 LightGBM이 XGBoost보다 좋은 이유 머신러닝 LightGBM이 XGBoost보다 좋은 이유 안녕하세요. 로스윗의 코딩 캠프입니다. 오늘은 XGBoost와 그 후속작인 LightGBM과의 차이점에 대해서 간략하게 포스팅 하는 시간을 가져보겠습니다. - LightGBM이 왜 XGBoost보다 빠른가? 그 이유는 GOSS라는 핵심기법에 차이가 있습니다. LightGBM이 XGBoost 보다 빠른이유는 바로 XGBoost는 level-wise tree를 사용하고 LightGBM은 leaf-wise tree를 사용하기 때문입니다. 쉽게 설명드려보겠습니다. 처음에 데이터가 전부 root에 있고, 2분할을 계속합니다. LightGBM 이전의 모델은 데이터를 왼쪽으로 나눈 다음에 바로 오른쪽을 나누었습니다. 그렇게 밸런스 트리라는 것을 만들면서 스플릿을.. 더보기 머신러닝 엔지니어가 되고 싶은 분들에게.. 머신러닝 엔지니어가 되고 싶은 분들에게.. 안녕하세요. 로스윗의 코딩캠프입니다. 오늘은 머신러닝 엔지니어가 되고 싶은 여러분들이 입사 하게 되면 일하는 현실적인 부분과 주니어로 시작해서 어떻게 시니어가 되는지의 과정을 이야기해드리려 합니다. 사실 실력과 연차가 상관관계가 많이 없어서 좀 무의미하지만 대강 1~3년차를 주니어, 4~6년차를 시니어라고 가정하도록 하겠습니다. - 주니어 머신러닝 엔지니어 주니어 ML엔지니어의 경우는 만약 갓 회사에 입사했다면 보통은 이미 팀이 있는 경우가 아니라 본인이 1호인 경우거나 회사의 대표가 무엇이 필요한지 모르고 뽑은 경우가 많습니다. (이게 현실 ㅠㅠ) '데이터를 주면 머신러닝 해야지~' 라고 생각하고 입사했지만 현실은 데이터를 수집하고 빌딩하는 작업부터 수행 할 .. 더보기 이전 1 다음
