메이플의 개발 스토리

1-3 마켓과 머신러닝 In [ ]: """# 마켓과 머신러닝 """ """## 생선 분류 문제 """ """### 도미 데이터 준비하기 """ Out[ ]: '### 도미 데이터 준비하기 ' In [ ]: import matplotlib.pyplot as plt bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41.0, 41.0] bream_weight = [242.0, 2..

안녕하세요. 메이플입니다. 해당 포스팅은 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 책을 교재로 스터디한 내용을 정리한 내용입니다. 보다 자세한 내용은 책을 참고해주시기 바랍니다. 아래 포스팅과 이어지는 글입니다. - [머신러닝 스터디] 인공지능, 딥러닝, 머신러닝이란? - [머신러닝 스터디] 맷플롯립을 통해 데이터의 산점도 출력 - [머신러닝 스터디] numpy 패키지 - [머신러닝 스터디] 사이킷런으로 K-NN 알고리즘 - [머신러닝 스터디] 훈련 세트와 테스트 세트 머신러닝 키워드 - 데이터 전처리(data preprocessing) : 머신러닝 모델에서 훈련 데이터를 주입하기 전에 가공하는 단계 - 표준점수(standard score) : 각 특성값이 평균에서 표준편차의 몇 배만큼 떨어져 있는지를 나타냄 - ..

안녕하세요. 메이플입니다. 해당 포스팅은 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 책을 교재로 스터디한 내용을 정리한 내용입니다. 보다 자세한 내용은 책을 참고해주시기 바랍니다. 아래 포스팅과 이어지는 글입니다. - [머신러닝 스터디] 인공지능, 딥러닝, 머신러닝이란? - [머신러닝 스터디] 맷플롯립을 통해 데이터의 산점도 출력 - [머신러닝 스터디] numpy 패키지 - [머신러닝 스터디] 사이킷런으로 K-NN 알고리즘 머신러닝 키워드 머신러닝 알고리즘의 분류 - 지도 학습(supervised learning) : 입력과 타깃을 전달하여 모델을 훈련한 다음 새로운 데이터를 예측하는데 활용 - 비지도 학습(unsupervised learning) : 타깃 데이터가 없음. 입력 데이터에서 어떤 특징을 찾는 데 주로 ..

안녕하세요. 메이플입니다. 해당 포스팅은 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 책을 교재로 스터디한 내용을 정리한 내용입니다. 보다 자세한 내용은 책을 참고해주시기 바랍니다. 아래 포스팅과 이어지는 글입니다. - [머신러닝 스터디] 인공지능, 딥러닝, 머신러닝이란? - [머신러닝 스터디] 맷플롯립을 통해 데이터의 산점도 출력 - [머신러닝 스터디] numpy 패키지 머신러닝 키워드 * 훈련 : 머신러닝 알고리즘이 데이터에서 규칙을 찾는 과정 * 모델(model) : 머신러닝 알고리즘을 구현한 프로그램이나 알고리즘을 구체화하여 표현한 것 * 정확도 : 정확한 답을 몇 개 맞혔는지 백분율로 나타낸 값. (정확히 맞힌 개수) / (전체 데이터 개수) k-최근접 이웃(k-Nearest Neighbors) 알고리즘 k-..

안녕하세요. 메이플입니다. 해당 포스팅은 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 책을 교재로 스터디한 내용을 정리한 내용입니다. 보다 자세한 내용은 책을 참고해주시기 바랍니다. 아래 포스팅과 이어지는 글입니다. - [머신러닝 스터디] 인공지능, 딥러닝, 머신러닝이란? - [머신러닝 스터디] 맷플롯립을 통해 데이터의 산점도 출력 numpy 넘파이는 파이썬의 대표적인 배열 라이브러리입니다. - array() : 리스트를 입력받아 numpy 배열을 생성 - {numpy 배열}.shape : (샘플 수, 특성 수)를 출력합니다. - seed() : 넘파이에서 난수를 생성하기 위한 정수 초깃값 지정 - arange() : 일정한 간격의 정수 또는 실수 배열을 만듬 (기본 간격은 1) - shuffle() : 주어진 배열을..

안녕하세요. 메이플입니다. 해당 포스팅은 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 책을 교재로 스터디한 내용을 정리한 내용입니다. 보다 자세한 내용은 책을 참고해주시기 바랍니다. 아래 포스팅과 이어지는 글입니다. - [머신러닝 스터디] 인공지능, 딥러닝, 머신러닝이란? 머신러닝 키워드 * 캐글은 전 세계에서 가장 큰 머신러닝 경연 대회 사이트입니다. 또한 많은 데이터와 참고 자료를 제공합니다. 해당 포스팅에 나온 데이터도 캐글에 공개된 데이터셋입니다. * 분류(classification) : 머신러닝에서 여러 개의 종류(또는 클래스) 중 하나를 구별하는 문제 * 이진 분류(binary classification) : 2개의 클래스 중에 하나를 고르는 문제 * 특성 : 데이터를 표현하는 하나의 설징 * 산점도 : x..

안녕하세요. 메이플입니다. 이번에 참여하게 된 머신러닝 스터디를 하면서 공부하게 된 내용을 블로그에 정리할 예정입니다. 스터디에서 교재로 사용한 책은 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝입니다. 인공지능(artificial Intelligence) 사람처럼 학습하고 추록할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기능 - 분류 강인공지능(Strong AI) 사람과 구분하기 어려운 지능을 가진 컴퓨터 시스템 인공일반지능 (artificail general intelligence)라고도 부른다. 현재 강인공지능에 가장 근접해 있는 것으로 IBM에서 만든 왓슨(Watsom)이 있다. 약인공지능(Weak AI) 특정 분야에서 사람의 일을 도와주는 보조 역할을 수행하는 인공지능 예를 들어 파둑만 두는 프로그램인 알파..