AICE Associate
1.[AICE Associate] 데이터 획득하기
책: AICE Associate01) 넘파이 이용하기Numpy수치 데이터를 다루는데 활용하는 파이썬 라이브러리데이터 분석할 때 n차원 행렬 자료 구조인 np.array를 사용해 배열이나 행렬 계산 등을 실행np.array -> ndarray \- 넘파이를 통해 생성되
2.[AICE Associate] 데이터 구조 확인하기
책: AICE Associate01) 데이터 살펴보기02) 데이터 프레임 기본 정보 확인하기DataFrame.describe 파라미터
3.[AICE Associate] 기초 데이터 다루기
책 예제, 임의로 예제 만든 것 섞어서 사용합니다. > 책: AICE Associate Chapter 04 기초 데이터 다루기 Section 01 필요 데이터 선택하기 01) 칼럼명으로 데이터 선택하기 +) df[]와 df[[]]의 차이 팬시 인덱싱(Fancy
4.[AICE Associate] 데이터 이해하기
책 예제 사용합니다.책: AICE Associate책 예제 데이터탐색적 데이터 분석(EDA; Exploratory Data Analysis)는 데이터를 탐색하고 이해하는 것으로 시작한다.데이터 탐색으로 어떤 칼럼을 분석해야할지, 어떤 특성을 제거하고 남길지에 대한 정제
5.[AICE Associate] 데이터 전처리하기
책 예제 사용합니다.책: AICE Associate책 예제 데이터01) 결측치 파악하기(1) 결측치 존재 여부 확인하기(2) 결측치 수 확인하기2) 결측치 처리하기결측치 처리 방법1\. 결측치가 포함된 레코드 제거2\. 결측치가 포함된 칼럼 제거3\. 결측치 대체(1)
6.[AICE Associate] 지도학습으로 AI 모델링하기
책 예제 사용합니다.책: AICE Associate책 예제 데이터01) 사이킷런 라이브러리02) 선형 회귀(1) 선형 회귀 이해하기선형 회귀 알고리즘$$y(w, x) = w{0}+w{1}x{1}+...+w{p}x\_{p}$$$x$ = 독립변수 $w$ = 가중치 $y$
7.[AICE Associate] 비지도학습으로 AI 모델링하기
책 예제 사용합니다.책: AICE Associate책 예제 데이터01) 주성분 분석(1) 주성분 분석 이해하기(2) 주성분 분석 실습하기1) 합성 데이터 생성하기2) 데이터셋 표준화하기데이터셋의 모든 특성 중요도를 동일하게 취급하기 위해 PCA를 적용하기 전 데이터셋에
8.[AICE Associate] 모델 성능 향상하기
책 예제 사용합니다. > 책: AICE Associate > 책 예제 데이터 Chapter 10 모델 성능 향상하기 Section 01 모델 하이퍼파라미터 튜닝 이해하기 01) 그리드 서치 (1) 그리드 서치 이해하기 (2) 그리드 서치 실습하기 GridSearch