혼공머신

@ 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 1. 인공지능(AI, artificial intelligence) 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술 인공지능은 강인공지능과 약인공지능으로 나눌 수 있음 2. 머신러닝(machine learning) 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 ...

@ 지도 학습과 비지도 학습 1. 지도 학습(supervised learning) > 입력과 타깃을 전달하여 모델을 훈련한 다음 새로운 데이터를 예측하는 데 활용 지도 학습에서는 데이터를 입력(input), 정답을 타깃(target), 이 둘을 합쳐 훈련 데이터(training data)라고 함. 데이터의 특성을 구분하는 특징을 특성(feature)라고 ...

k-최근접 이웃 회귀 > 회귀(regression)는 클래스 중 하나로 분류하는 것이 아니라 임의의 어떤 숫자를 예측하는 문제임. ex. 내년도 경제 성장률을 예측하거나 배달이 도착할 시간을 예측하는 것 ex. 주어진 문제처럼 농어의 무게를 예측하는 것 데이터 준비 데이터가 어떤 형태를 띠고 있는지 산점도로 그려보자. 하나의 특성을 사용하기 때문에 ...

혹시 머신러닝으로 럭키백의 생선이 어떤 타깃에 속하는지 확률을 구할 수 있는가? 데이터 준비하기 > 데이터프레임(dataframe)이란 판다스에서 제공하는 2차원 표 형식의 주요 데이터 구조임. 데이터프레임은 넘파이 배열과 비슷하게 열과 행으로 구성되어 있음. 데이터프레임은 통계와 그래프를 위한 메서드를 풍부하게 제공하며, 넘파이로 상호 변환이 쉽고 ...