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딥 러닝 차근차근 이론 정리. 1. 딥러닝 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 머신러닝 : 데이터를 이용해 앞 일을 예측. 인공지능의 큰 범주 안에 머신러닝 point : 딥러닝을 배우려면 머신러닝의 기초 개념을 알아야 한다. 1#-1. 딥러닝을 이용해 할 수 있는 것은???????? 수술 환자의 사망률 예측 아이리스 품종 분류 손글씨 판별 이미 다양한 곳에서 인공지능이 활용되고 있다. 2. 케라스와 텐서플로우 딥러닝은 케라스(keras)를 사용해 실행 시킨다. 케라스는 텐서플로(tensorFlow)가 먼저 설치되어 있어야 한다. 딥러닝 프로젝트 == '여행' 비유에 본다면 - 텐서플로는 목적지까지 빠르게 이동시켜주는 비행기 - 케라스는 비행기의 이륙 및 정확한 지점까지의 도착을 책임지는 파일럿 Sequential() 함수 ▶ 딥러닝의 .. 2021. 7. 2.
파이썬 머신러닝 이론에 대해 정리해 보자 머신 러닝을 위한 용어 정리 피쳐(Feature) 피처는 데이터 세트의 일반 속성 레이블(label,target) 타겟값 또는 결정값은 지도 학습 시 데이터의 학습을 위해 주어지는 정답 데이터 사이킷런으로 시작하는 머신러닝 1.데이터 세트 분리 데이터를 학습 데이터와 테스트 데이터로 분리 2.모델 학습 학습 데이터를 기반으로 ML 알고리즘을 적용해 모델을 학습시킵니다. 3.예측 수행 학습된 ML 모델을 이용해 테스트 데이터의 분류 (붓꽃 종류)를 예측 4.평가 이렇게 예측된 결괏값과 테스트 데이터의 실제 결괏값을 비교해 ML모델 성능을 평가 사잇킷런 기반 프레임워크 - Classifier(분류) 1. DecisionTreeclassifier 2. RandomForestclassifier 3.Gradien.. 2021. 6. 21.
파이썬 공공데이터 json형식 불러 온 후 DataFrame. import json #필요한 모듈 실행 import requests import pandas as pd 공공데이터 파일은 주로 XML과 json 파일 형식으로 되어있다. 이번에 기록할 내용들은 공공데이터 홈페이지에서 필요한 파일을 requests 를 이용해 불러오는 코드다. # base_url = farams를 제외한 기본 베이스 url을 넣는다. base_url = 'http://api.visitkorea.or.kr/openapi/service/rest/DataLabService/metcoRegnVisitrDDList?' # api 키는 공공데이터 자신의 고유의 키를 입력하면 됨 api_key = 'decodingKey'.encode('UTF-8') #decoding을 이용한 이유는 알 수 없는 오류.. 2021. 6. 17.
python 머신러닝 이론 정리. 1. 데이터 불러오기 2. 상황에 따라 데이터프레임으로 변형 데이터 전처리. 레이블 인코딩, 원-핫 인코딩, standardScaler(피처 스케일링과 정규화) 3. x_train, x_text, y_train, y_test 분리 4. 모델 선정 5. 모델 학습 cross_val_score(), 6. 예측 cross_val_score(), 7. 예측 정확도 평가 KFold 교차검증, stratified K 폴드 , cross_val_score(), GridSearchCV 데이터 전처리 설명 standardScaler (피처 스케일링) -표준화는 데이터의 피처 각각이 평균이 '0' 이고 분산이 1인 가우시안 정규 분포를 가진 값으로 변환하는 것을 의미. -평균을 제거하고 데이터를 단위 분산으로 조정한다. .. 2021. 6. 11.

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