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메이플의 개발 스토리
넘파이 튜토리얼 https://ml-ko.kr/homl2/tools_numpy.html tools_numpy 0, 1, 2(깊이, 높이, 너비) 축을 1, 2, 0 (깊이→너비, 높이→깊이, 너비→높이) 순서로 바꾼 ndarray를 만들어 보겠습니다: ml-ko.kr 판다스 튜토리얼 https://ml-ko.kr/homl2/tools_pandas.html tools_pandas 저장 & 로딩¶ 판다스는 DataFrame를 여러 가지 포맷으로 저장할 수 있습니다. CSV, Excel, JSON, HTML, HDF5, SQL 데이터베이스 같은 포맷이 가능합니다. 예제를 위해 DataFrame을 하나 만들어 보겠습니다: ml-ko.kr
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. 이전에 제가 주피터 노트북을 설치하고 실행하는 방법에 대해 포스팅한 적 있습니다. 최근에 파이썬 스터디를 하면서 새로운 사실을 알게 됐습니다. 꼭 컴퓨터에 주피터 노트북을 설치하지 않더라도 구글에서 제공하는 구글 코랩을 통해서 주피터 노트북을 실행할 수 있더라고요. 정확히는 구글 코랩(Google Colaboratory)은 구글이 대화식 프로그래밍 환경인 주피터를 커스터파이징한 것입니다. 구글 계정만 있으면 누구사 사용할 수 있는 웹 브라우저 기반의 파이썬 코드 실행 환경인거죠. 때문에 개개인의 PC보다 더 좋은 성능과 접근성을 제공하고 있습니다. 그래서 저처럼 사람들이 딥러닝을 사용하는데 많이 쓰이고 있습니다. 굳이 보안이나 네트워크의 이유로 접속하지 못하는 상황이 아니라면 ..
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..
안녕하세요. 메이플입니다! 저는 평소에 팀 메신저로 오류 상태를 보고한다든가 실행화면을 공유하기 위해서 캡처할 일이 많은 편인데요. 회사에서 사용하는 있는 캡처 도구를 여러분에게도 추천해드리고 싶어서 이렇게 글을 작성하게 됐습니다. 제가 사용하고 있는 캡처 도구는 픽픽(PicPick)입니다! 참고로 픽픽은 기업에서도 무료로 사용할 수 있을뿐만 아니라 다양한 캡처 기능이 있는 유용한 프로그램입니다 :) 1. 다운로드 https://picpick.app/ko/download/ 픽픽 홈페이지에 들어가서 다운로드 받으시면 됩니다. 2. 설치 홈페이지에서 다운로드가 완료됐다면 아래와 같은 파일이 생성됩니다. 파일을 누르면 아래와 같은 설치화면이 뜹니다. 설치 시 별다른 설정없이 설치하시면 됩니다. 3. 단축키 설..