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      • Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive nlp tasks
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      • Daily Report
        • 2021
          • 09
            • week4
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          • 10
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      • Final Project
        • 프로젝트 기획
          • 🌟최종 프로젝트 기획
          • 최종 프로젝트 Version
          • 아이디어 수집
          • 욕설, 혐오발언 감지
          • 라이브 커머스 레포팅 프로젝트
        • 프로젝트 진행
          • week1
          • week2
          • week3
      • Competition
        • 1. [NLP] 문장 내 개체간 관계 추출
          • Day1 (9.27, 월)
          • Day2-3 (9.28~29, 화~수)
          • Day4 (9.30, 목)
          • Day5 (10.1, 금)
          • Day6~7 (10.2~3, 토~일)
          • Day8 (10.4, 월)
          • Day9 (10.5, 화)
          • Day10 (10.6, 수)
          • Day 11 (10.7 목)
        • 2. [NLP] MRC 프로젝트
          • Day1 (10.25, 월)
          • Day2 (10.26, 화)
          • Day3 (10.27, 수)
          • Day4-5 (10.28-29, 목-금)
          • Day6 (11.1, 월)
          • Day7 (11.2, 화)
          • Day8 (11.3, 수)
          • Day9 (11.4, 목)
        • 🔨3. [NLP] 데이터 제작
          • Day1
        • 🔨4. [공통] 모델 경량화
      • [U Stage] - DL basic
        • (01강) 딥러닝 기본 용어 설명 - Historical Review
        • (02강) 뉴럴 네트워크 - MLP (Multi-Layer Perceptron)
        • (03강) Optimization
        • 🔨(04강) Convolution은 무엇인가?
        • 🔨(05강) Modern CNN - 1x1 convolution의 중요성
        • 🔨(06강) Computer Vision Applications
        • (07강) Sequential Models - RNN
        • (08강) Sequential Models - Transformer
        • Page 2
      • [U Stage] - PyTorch
        • (01강) Introduction to PyTorch
        • (02강) PyTorch Basics
        • (03강) PyTorch 프로젝트 구조 이해하기
        • (04강) AutoGrad & Optimizer
        • (05강) Dataset & Dataloader
        • (06강) 모델 불러오기
        • (07강) Monitoring tools for PyTorch
        • (08강) Multi-GPU 학습
        • (09강) Hyperparameter Tuning
        • (10강) PyTorch Troubleshooting
      • [U Stage] - NLP
        • (01강) Introduction to NLP, Bag-of-Words
        • (02강) Word Embedding
        • (03강) Recurrent Neural Network and Language Modeling
        • (04강) LSTM and GRU
        • (05강) Sequence to Sequence with Attention
        • (06강) Beam Search and BLEU score
        • (07-08강) Transformer
        • (09강) Self-supervised Pre-training Models
      • [P Stage] - KLUE
        • (1강) 인공지능과 자연어 처리
        • (2강) 자연어의 전처리
        • (3강) BERT 언어모델 소개
        • (4강) 한국어 BERT 언어 모델 학습
        • (5강) BERT 기반 단일 문장 분류 모델 학습
        • (6강) BERT 기반 두 문장 관계 분류 모델 학습
        • (7강) BERT 언어모델 기반의 문장 토큰 분류
        • 오피스아워 (9.30, 목)
        • (8강) GPT 언어 모델
        • (9강) GPT 언어모델 기반의 자연어 생성
        • (10강) 최신 자연어처리 연구
      • [P Stage] - MRC
        • Before Study
        • (1강) MRC Intro & Python Basics
        • (2강) Extraction-based MRC
        • (3강) Generation-based MRC
        • (4강) Passage Retrieval - Sparse Embedding
        • (5강) Passage Retrieval - Dense Embedding
        • 오피스아워
        • (6강) Scaling up with FAISS
        • (7강) Linking MRC and Retrieval
        • (8강) Reducing Training Bias
        • (9강) Closed-book QA with T5
        • (10강) QA with Phrase Retrieval
        • 마스터클래스
      • [P Stage] - 데이터제작(NLP)
        • (1강) 데이터 제작의 A to Z
        • (2강) 자연어처리 데이터 기초
        • (3강) 자연어처리 데이터 소개 1
        • (4강) 자연어처리 데이터 소개 2
        • (5강) 원시 데이터의 수집과 가공
        • 오피스아워 (11.10, 수)
        • (6강) 데이터 구축 작업 설계
        • (7강) 데이터 구축 가이드라인 작성 기초
        • (8강) 관계 추출 과제의 이해
        • (9강) 관계 추출 관련 논문 읽기
        • (10강) 관계 추출 데이터 구축 실습
      • [P Stage] - 모델 최적화
        • (1강) 최적화 소개 및 강의 개요
        • (2강) 대회 및 데이터셋 소개
        • (3강) 작은 모델, 좋은 파라미터 찾기: AutoML 이론
        • 🔨(4강) 작은 모델, 좋은 파라미터 찾기: AutoML 실습
        • (5강) 작은 모델, 좋은 파라미터 찾기: Data Augmentation & AutoML 결과 분석
        • 🔨오피스아워 -Baseline 코드에 모듈 작성하기(신종선 멘토님)
      • [P Stage] - Product Serving
        • Part 1: Product Serving 개론
          • 1.1 강의 진행 방식
          • 1.2 MLOps 개론
          • 1.3 Model Serving
          • 1.4 머신러닝 프로젝트 라이프 사이클
        • Part 2: 프로토타입부터 점진적으로 개선하기
          • 2.1 프로토타이핑 - Notebook 베이스(Voila)
          • 2.2 프로토타이핑 - 웹 서비스 형태(Streamlit)
          • 2.3 Linux & Shell Command
          • 2.4 Cloud
          • 2.5 Github Action을 활용한 CI/CD
        • Part 3: 더 완성화된 제품으로
          • 3.1.1 FastAPI
          • 3.1.2 Fast API
          • 3.1.3 Fast API
          • 3.2 Docker
          • 3.3 Logging
          • 3.4 MLFlow
        • Part 4: 심화 소재
          • 4.1 BentoML
          • 4.2 Airflow
          • 4.3 머신러닝 디자인 패턴
          • 4.4 앞으로 더 공부하면 좋을 내용
      • 특강
        • (특강) 김상훈 - 캐글 그랜드마스터의 노하우 대방출
        • (특강) 이활석 - 서비스 향 AI 모델 개발하기
        • (특강) 구종만 - AI + ML과 Quant Trading
        • (특강) 문지형 - 내가 만든 AI 모델은 합법일까, 불법일까
        • (특강) 이준엽 - Full Stack ML Engineer
        • (특강) 박은정 - AI 시대의 커리어 빌딩
        • (특강) 오혜연 - AI Ethics
    • Competition
      • (DACON)한국어 문장 관계 분류 경진대회
        • Day1(2.14, 월)
        • Day2(2.15, 화)
        • Day3(2.16, 수)
        • Day4(2.17, 목)
      • 2021 인공지능 데이터 활용 경진대회
        • 역량평가
          • Day1 (9.28, 화)
          • Day2 (9.29, 수)
          • Day3 (9.30, 목)
        • 예선
          • Data 분석
          • NSML
          • What We Have Done?
    • ETC
      • 인터뷰 대비
        • Computer Science
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        • window에서 설치하기
      • code block
      • 공부할 것 임시보관
      • Transformer to T5
      • Hugging Face Tutorial
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        • Ch2. Using Transformers
        • Ch3. Fine-tuning a model with the Trainer API
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  • TIL : Ops
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  • TIL : Computer (CS)
    • Error
      • TextEncodeInput must be Union[TextInputSequence, Tuple[InputSequence, InputSequence]]
    • Algorithm
      • Theory
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        • 기능개발
    • ETC
      • Github 커밋 히스토리 삭제
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  1. TIL : Computer (CS)
  2. Error

TextEncodeInput must be Union[TextInputSequence, Tuple[InputSequence, InputSequence]]

데이터에 결측치가 발생했을 때, 발생.

train_dataset = train_dataset.dropna(axis=0)

PreviousErrorNextAlgorithm

Last updated 3 years ago

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