Elice
1.Elice
2.[Elice] 01-01-파이썬 활용을 위한 기초적인 재료
파이썬 기초
3.[Elice] 01-02 특정 조건에 따라 작업을 수행하는 조건문
if 조건문에 대해 알아보기
4.[Elice] 01-03 반복되는 명령을 줄여주는 반복문
python-반복문 for, for-range
5.[Elice] 01-04 파이썬에서 자료를 담는 여러가지 방식
리스트 활용 []대괄호로 표현, list.append(d) : 자료 d를 리스트 마지막 원소 뒤에 추가. 오직 한 개의 자료만 넣을 수 있다. list.insert(i,d) : 인덱스 i에 자료 d를 추가. 오직 한 개의 자료만 넣을 수 있다.
6.[Elice] 01-05 같은 듯 다른 함수와 메서드
함수란?프로그래밍의 기본 틀, 컴퓨터에게 정보를 입력하고, 컴퓨터가 작업을 하고 컴퓨터가 작업 결과를 출력특정 기능을 수행하는 코드 or 그러한 코드의 집합함수의 종류내장 함수 : python내에 이미 만들어져있는 함수 ex) print(),len(),int(),max
7.[Elice] 02-01 파이썬의 여러가지 모듈과 패키지
모듈 코드의 길이가 길어질 때 모든 함수, 변수를 구현하는 것은 불가능 > 이미 만들어진 것을 활용하기 특정 목저을 가진 함수, 자료의 모임 모듈 불러오기 (import를 이용해서 불러옴) import something #어떠한 모듈 불러오기 사용하기 위해 함수/변수의 사용법 확인. ex)함수의 변수의 개수와 type을 파악한다. ...
8.[Elice] 02-02 데이터 분석을 위한 라이브러리
Numpy란? (library는 대표적으로 pandas, numpy, matplotlib 등이 있음) Numerical Python의 약자로 Python에서 대규모 다차원 배열을 다룰 수 있게 도와주는 라이브러리 대부분의 데이터는 숫자의 배열이기 때문에 numpy로 이를 분석 반복문 없이 배열 처리 가능 > 반복문을 사용하는 파이썬의 리스트...
9.[Elice] 02-03 데이터 조작 및 분석을 위한 Pandas 기본
series 데이터 pandas : 구조화된 데이터를 효과적으로 처리하고 저장, Array계산에 특화된 NumPy 기반으로 설계 Numpy + array가 보강된 형태, Data와 Index를 가진다. ex) import pandas as pd data = pd.Series([1,2,3,4]) pri...
10.[Elice] 02-04 Matplotlib 데이터 시각화
Matplotlib 그래프 Line plot Bar plot Histogram(도수 분포표)
11.[Elice] 03-00 인공지능/머신러닝 개론
인공지능 / 머신러닝 개론 빅 데이터의 등장, 기술의 발전(정보 처리 속도 증가)의 협작 머신러닝은 빅 데이터를 분석하는 강력한 툴 (by using prediction, pattern, recommendation system) 머신러닝? 프로그래밍을 하지 않고도 Train을 통해 컴퓨터가 스스로 분석하는 능력을 갖고 예측할 수 있도록 함. 일반적인 상황...
12.[Elice] 03-01 자료 형태의 이해
자료의 형태 머신러닝은 데이터라는 디지털 자료를 바탕으로 수행하는 분석 방식 자료의 형태를 파악함은 머신러닝을 사용하기 위한 필수 과정 (데이터의 구성 파악, 데이터 전 처리 형태를 대략적으로 짐작 가능) 범주형 자료(Qualitative data)의 요약 (순위형 자료, 명목형 자료) 범주형 자료가 숫자로 표현되었다고 해서 Numerical d...
13.[Elice] 03-02 데이터 전 처리하기
머신러닝을 위한 데이터 전 처리 이해하기 과정 크롤링 또는 DB데이터를 통하여 데이터 수집 데이터를 분석하고 train에 사용할 형태로 전 처리 머신러닝 모델을 사용하여 데이터 학습 학습된 머신러닝 모델을 test데이터를 사용하여 평가 머신러닝의 입력 형태로 데이터 변환 대부분의 머신러닝 모델은 숫자 데이터를 입력 받기 때문에 ...
14.[Elice] 03-03 지도학습 - 회귀
회귀 개념 알아보기 문제 정의 데이터 : 기온에 따른 판매량 가정 : 선형적인 관계를 갖는다 목표 : 기운에 따른 판매량 예측하기 해결 방안 회귀 분석 알고리즘 회귀분석이란? 데이터를 가장 잘 설명하는 모델을 찾아 입력값에 따른 미래 결과값을 예측하는 알고리즘 함수의 x(feature)에 대한 계수를 예측하면서 선의 기...
15.[Elice] 03-04 지도학습 - 분류(classification)
분류 개념 알아보기 label이 범주형인 경우 분류 알고리즘을 이용해서 풀이한다. 주어진 입력 값이 어떤 class(label은 분류에선 class)에 속할지에 대한 결과 값을 도출하는 알고리즘 어떠한 기준을 가지고 class를 구분한다. 분류 알고리즘 트리 구조 기반 : 의사 결정 나무, 랜덤포레스트 (특히 의사 결정 나무는 앙상블과 쓰일 ...
16.[Elice] 04-01 퍼셉트론
딥러닝 개론 딥러닝 : 머신러닝의 여러 방법론 중 하나로 인공신경망에 기반하여 컴퓨터에게 사람의 사고 방식을 가르치는 방법 인공신경망 : 생물학의 신경망에서 영감을 얻은 학습 알고리즘으로 사람의 신경 시스템을 모방함 2012년, IMAGE NET에서 AlexNet의 등장 ( GPU + Big data 의 합작 ) ex) 얼굴 인식 카메라, 기계 번역...
17.[Elice] 04-02 텐서플로우와 신경망
딥러닝 모델의 학습 방법 딥러닝 모델 : 다수의 Hidden Layer가 있는 모델을 의미 예측값과 실측값 간의 오차(Loss function)를 최소화하는 알고리즘을 적용 Loss function을 줄이면서 최적화를 진행 > Gradient descent(경사하강법)이용 Gradient 값은 각 가중치마다 정해지며, Back propogatio...
18.[Elice] 04-03 다양한 신경망
이미지 처리를 위한 데이터 전 처리 기술 예시 : 얼굴 인식 카메라, 화질 개선, 이미지 자동 태깅 컴퓨터는 이미지를 각 픽셀 값을 가진 숫자 배열로 인식 이미지 전처리 모두 같은 크기를 갖는 이미지로 통일 >가로 세로 픽셀 사이즈를 표현하는 해상도 통일 색을 표현하는 방식 통일(RGV, HSV, Gray-scale 등) 이미지...