# 머신러닝

177개의 포스트
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Parkinsons Telemonitoring Using Deep Learning

This article is about the term project I carried out in the machine learning course. I chose the data set of parkinsons telemonitoring.

약 3시간 전
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결측값 처리 방법 특징

추후에 이 사이트를 참고하며 블로깅할 예정

어제
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머신러닝에 대해....

회사에서 평소 관심있던 ai에 대해 공부할 수 있는 좋은 기회를 제공해주었기에 블로그에 정리를 하며 머신러닝에 대해 공부해 보려 한다.머신 러닝이란?데이터로부터 새로운 지식을 발견해 내는 알고리즘을 연구하는 인공지능의 한 분야로, 데이터로부터 지식을 습득해 새로운 지식

어제
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XGBoost with breast_cancer

XGBoost를 가지고 위스콘신 유방암 데이터를 분석해보자.'malignant' 'benign'1 3570 212Name: target, dtype: int64(455, 30) (114, 30)파이썬 래퍼 XGBoost는 train, test 데이터 세트를

2일 전
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[ML] 3편 - Linear tasks : classification(분류)-2. 생성모델, 식별모델 접근법

2편에 이어 3편에서도 선형 데이터 처리의 일종인 선형 분류(Linear classification)에 대해 알아보려고 한다. 지도학습 머신러닝 모델에서는 linear task를 다룰 때 공통적으로 다음 수식을 가진다고 지난 포스트에서 언급을 했었다. $\\hat{yj

2일 전
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앙상블(Ensemble)_2

부스팅은 여러개의 분류기가 순차적으로 학습하는데, 이전에 학습한 분류기가 예측이 틀린 데이터에 대해서 올바르게 예측할 수 있게 다음 분류기에게 가중치를 부여하면서 학습과 예측을 진행한다.부스팅의 대표적인 알고리즘은AdaBoostGradient Boost가 있다.AdaB

3일 전
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앙상블(Ensemble)_1

앙상블(Ensemble)이란 여러개의 분류기를 생성하고 예측값을 결합해서 보다 정확한 예측값을 도출하는 기법이다. 강한 ML모델 하나보다 약한 ML모델 학습기를 여러개 결합한 것이 더 성능이 좋다는 생각으로 만들어낸 기법이다.

3일 전
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[2021/01 W02] 1주일 회고...

배웠던 것들파이썬에서 텍스트 데이터 처리 방법인코딩과 디코딩 : 문자열을 바이트로 변환 / 바이트를 문자열로 변환문자열 다루기 : startswith, endswith, trimming, strip, upper, lower, capitalize, isupper, isl

4일 전
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결정 트리(UCI 머신러닝 데이터)

파이썬 머신러닝 완벽가이드에서의 UCI 데이터 분석 내용이다.이번 데이콘에서 이와 비슷한 내용의 대회가 있었다.https://dacon.io/competitions/official/235689/overview/이번 내용을 학습하고 저 대회도 한번 공부해보려고

4일 전
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[AIFFEL] 5. 딥러닝의 정의와 내재적 표현 (Internal Representation)

간단히 AI>머신러닝>딥러닝이라 생각하면 된다.AI: 기계를 지능적으로 만드는 과학머신러닝: 데이터를 이용하여 기계를 학습시키고 판단이나 예측을 하는 기술의 총칭딥러닝: 인공신경망을 이용한 머신러닝딥러닝의 대가인 조슈아 벤지오 (Yoshua Bengio)는 딥러닝을 다

4일 전
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[ML] 2편 - Linear tasks : classification(분류)-1.판별함수 접근법

지난 1편에서 supervised learning과 unsupervised learning이라는 머신러닝 학습 종류가 있다는 것을 배웠다. 연구 분야, 프로젝트에 따라 다르지만 보통 주로 정답 label이 있는 supervised learning, 지도학습을 많이 사용

5일 전
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🌲결정트리(Decision Tree)

지도학습 중에 앙상블(Ensemble)의 기본 알고리즘으로 사용하는 일반적인 ML 모델은 결정 트리이다. 앙상블은 예측성능이 떨어지는 알고리즘을 결합해 확률적 보완과 오류가 발생한 부분에 가중치를 계속 업데이트하면서 예측 성능을 향상시킨다. 이에 결정트리가 약한 학습기

5일 전
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[ML] 1편 - 머신러닝 소개와 학습종류

머신러닝 소개 1. AI, Machine Learning, and Deep Learning 머신러닝 얘기를 하기 전에 용어들에 관해 살펴보자. 우리는 살면서 위 세 가지 용어 중 적어도 하나는 들어봤을 것이다. AI, Machine Learning, Deep Le

5일 전
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머신러닝 개념(1)

복잡한 데이터에서 특정 규칙을 발견해내는데 특화유동적인 데이터에도 대응이 가능대량의 데이터를 읽은 뒤 패턴을 발견해내면서 대응하는 큰 특징이 있다.인간은 본인의 경험이나 책에 의존하지만, 머신러닝은 발생되는데이터에 대해서 즉각 변화한다. 그래서 유튜브 알고리즘이 계속

5일 전
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linear regression이용한 학습방법을 알아보기.

지난 시간에는 머신러닝을 배워야하는 이유와 지도학습 비지도학습에 대해 알아보았다. 이번 시간에는 지도학습의 종류 중 regression에 대해 알아보도록 하겠다. 지도학습의 종류regression : 예를 들어 0~100 까지의 넓은 결과값을 같는것중 하나를 예측bin

6일 전
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머신러닝을 배워야하는 이유, 머신러닝 개념

개발을 explicit 으로 진행할경우, 특정 조건에선 특정 출력되도록 개발자가 일일이 조건을 주어야한다. 문제는, 스팸메일이나, 자율주행차 등 무수히 많은 불특정 입력을 받게된닫면 어떻게 될까? 개발자가 너무 많은 조건을 주어야 하고, 그 결과 값 또한 실수가

6일 전
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[TIL] 머신러닝_딥러닝

머신러닝(Machine Learning) 머신러닝은 주어진 데이터로부터 패턴을 학습해서 원하는 값을 예측하는 것이 목표이다.

6일 전
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TensorFlow.js 기존 모델 이용

머신러닝, 딥러닝... 많이는 들어봤는데 AI 인공지능과 관련된건가? 하고 깊이 생각해본적 없이그냥 지나쳤는데 스터디원 중 한분이 생활코딩 머신러닝 강좌를 언급해 주셨다.교양 좀 쌓아서 머신러닝 말만 나오면 고개라도 끄덕여보자는 심정으로 나도 듣게됐다.오 생각보다 재밌

7일 전
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실시간 얼굴 인식 프로그램 - 2차 구현 : 정확도 높여보기

라즈베리 파이를 이용해 얼굴 인식 프로그램을 만든 블로그에서 하라는대로 하면 정확도가 높지 않다. parameter를 변경하는 것만으로도 충분하지 않다.어떻게 해야할까?scaleFactor, minNeighbor 수정dataset 개수 늘이기 (50 → 100)다른 분

7일 전
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