방학 때 뭘 하면 좋을까 생각하던 때!!!sns에서 마주치게 된 혼공학습단 모집글..아직도 기억이 난다ㅎㅎ가끔 혼공뫄 핵심단어노트 공유? 그런거 올라올 때마다 좋아했었는데 진짜 마음먹고 공부할 수 있는 이런 이벤트? 기회가 있어서 너무너무 좋았다!오랜만에 서점가서 직접

7-1. 인공신경망 📌 패션 MNIST 데이터 준비 훈련 데이터는 총 60000개이며 28 * 28 의 형태로 돼있고, 훈련데이터의 타겟데이터는 60000개의 원소가 있는 1차원배열이다. 테스트 데이터는 총 10000개이며 28 * 28의 형태이고 타겟 데이터는

💡 비지도 학습 : 타겟이 없을때 데이터 패턴을 찾거나 구조를 파악하는 머신러닝군집 : 비슷한 샘플끼리 그룹으로 모으는 작업클러스터 : 군집 알고리즘에서 만든 그룹☞ 문제 : 타깃이 없을때 과일 이미지를 종류별로 분류하는 방법?과일사진데이터의 처음 100개는 사과,

데이터셋 불러오기null값 확인 : 데이터.info( )cf) 누락된 값은 데이터를 버리거나 평균값을 사용하되 훈련세트의 평균값을 테스트세트에 채워야 함.평균, 최대, 최솟값 확인 : 데이터.describe( )로지스틱 회귀로 와인 분류→ 0.512 $\\times$

문제 : 생선의 크기, 무게 등이 주어졌을때 럭키백에 들어간 생선의 확률을 알려주자! ① k-최근접 이웃 방법 이용 데이터준비 타깃데이터 : 생선의 종류 ▶ 다중분류 : 타깃데이터에 2개 이상의 클래스가 포함된 경우 이 경우에도 물고기의 종류가 7가지로, 타깃데

지도학습 ① 분류 : 샘플을 몇 개의 클래스 중 하나로 분류 ex) 도미와 빙어 ▶ "k-최근접 이웃 분류" 알고리즘 KNeighborsClassifier 라는 사이킷런 클래스 이용 예측하려는 샘플에 가장 가까운 샘플 k개를 선택 (ex.3개) 샘플들의 클래스를 확

인공지능 : 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술 일반인공지능 : 사람과 구분하기 어려운 지능을 가진 컴퓨터 시스템 약인공지능 : 특정분야에서 사람의 일을 도와주는 보조 역할 ex) 음성비서, 자율 주행 자동차, 음악추천