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[머신러닝 야학 2기] 2일차 - 표를 다루는 도구 '판다스' https://opentutorials.org/course/4570/28971 표를 다루는 도구 '판다스' - 생활코딩 수업소개 '판다스'를 이용하여 데이터 다루는 방법을 배우는 수업입니다, 모델을 학습시키기 위하여 파일로부터 데이터를 읽어들이고, 독립변수와 종속변수를 분리하여 데이터 준비합니다. opentutorials.org 표를 다루는 도구 '판다스' (강의) 지도학습을 진행하기 위해서는 첫번째로 과거의 데이터가 필요하다. 그런데 우리가 가진 데이터는 대부분 파일 형태로 되어있고 이를 활용하기 위해서는 프로그래밍으로 읽는 과정이 필요하다. 먼저, 변수(Variable)에 대해서 알아보도록 하자 X = 1 X = 2 이렇게 X에 값은 지정하는 값에 따라서 달라진다. 여기서 X가 바로 변수이다. 프로그.. 2021. 1. 5.
[머신러닝 야학 2기] 1일차 - 지도학습의 빅픽쳐 opentutorials.org/course/4570/28967 지도학습의 빅픽쳐 - 생활코딩 수업소개 지도학습의 전체 과정을 4단계로 구분하여 이해하고 그림과 설명으로 프로세스 전반을 알아보는 수업입니다. 강의 머신러닝 프로세스 opentutorials.org 지도학습의 빅픽쳐 지도학습의 과정에 대해서 알아보겠다. 먼저 지도학습을 시작하기 위해서는 1. 과거의 데이터가 필요하다. 예를들어서 우리가 레모네이드 카페를 운영한다고 생각을 해보자. 우리는 가게를 운영할때 만약 레몬을 많이 준비하면?? 버려야 하고! 레몬을 적게 준비하면 손님을 놓치게 되는 일이 생겨버린다. 따라서 그 날에 맞는 판매량을 예측하는것이 필요하고 그것이 우리의 목표다. 온도 판매량 20 40 21 42 22 44 23 46 다음과 .. 2021. 1. 4.
[머신러닝 야학 2기] 1일차 - 목표와 전략 opentutorials.org/course/4570/29045 목표와 전략 - 생활코딩 수업소개 Tensorflow 1 수업의 목표와 전략을 설명드리는 수업입니다. 강의 opentutorials.org 목표와 전략 딥러닝을 코드로 구현하는 방법을 제대로 익히기 위해서는 원리, 수학, 코딩, 데이터 등과 같은 많은 지식이 필요하다. 실제로 딥러닝 입문과 관련된 강이들의 목차들은 다음과 같이 구성되어 있다. 1. 파이썬 기초 2. 데이터 입문 3. 머신러닝 이해하기 4. 딥러닝의 원리 5. 딥러닝 구현 이 목차를 보면 굉장히 난이도가 높은 과정으로 느껴지게 된다. 하지만 이 머신러닝 야학에서는 이러한 복잡한 과정이라는 다른 방식으로 강의를 진행하고자 한다. 강의에서는 스마트폰을 예시로 비유하여 설명을 하고.. 2021. 1. 4.
[머신러닝 야학 2기] 1일차 - 오리엔테이션 opentutorials.org/course/4570/28965 오리엔테이션 - 생활코딩 수업소개 딥러닝이라는 이름으로 유명해진 인공신경망과 이를 구현하는 것을 도와주는 도구 텐서플로우 라이브러리를 소개하면서, 텐서플로우 라이브러리부터 전체 AI까이 이어지는 계층구조 opentutorials.org 오리엔테이션 1. 머신러닝이란? 기계를 학습시켜 인간의 판단능력을 기계에 위임하는 능력이다. 우리가 머신러닝으로 해결해야 할 문제에는 두가지 종류가 있다. - 회귀: 숫자로된 결과를 예측 - 분류: 카테고리로된 결과를 예측 2. 머신러닝 알고리즘 예시) Decision Tree, RandomForest, KNN, SVM, Neural Network 이중에서 우리가 수업에서 사용하는 것은 Neural Netwo.. 2021. 1. 4.
머신러닝 야학 2기 www.youtube.com/user/egoing2 생활코딩 일반인에게 프로그래밍을 알려주는 온라인/오프라인 활동 입니다. 채널 공개키 : MIGfMA0GCSqGSIb3DQEBAQUAA4GNADCBiQKBgQDbU/jgeYLWbmUB5pk/wlqMs+2qsOOPgN2ydxOsrWe8JJUXzj5ovsUmjfBSwLjajT6SyO00ulne3zja2PzEZC2wnJCgvZ6lr/ZLvA9yUqmrKRNa www.youtube.com 내가 평소에 많이 보는(?) 사실 많이 보지는 않지만 구독을 하고 있는 유튜브가 있는데 바로 "생활코딩"이다. 도움이 되는 영상이 많이 있어서 구독을 해놓고 가끔(?) 보고 있다. 개인적인 생각으로 코딩에 있어서 어려운 부분들을 쉽게 잘 설명해준다고 생각한다. 오늘부터 머신러닝.. 2021. 1. 4.
GAN(Generative Adversarial Network) GAN이란? GAN은 Generative Adversarial Network의 약자로 "생성 모델"을 뜻하는데 즉 생성 모델이 그럴듯한 가짜를 만들어내는 모델입니다. GAN을 설명할때 다루는 대표적인 예시는 바로 "지폐 위조범& 경찰"에 관한 이야기 입니다. 위조 지폐범이 위조 지폐를 생성하게 되면 경찰은 이 지폐가 진짜인지 아닌지를 구별하게 됩니다. 이 과정을 반복하게 되면 위조 지폐범이 계속해서 더 진짜 같은 위조 지폐를 만든다는 것입니다. GAN의 구성요소 GAN은 다음과 깉이 Generator(생성기)와 Discriminator(판별기)로 구성되어 있습니다. 이 둘을 서로 경쟁적으로 대립시켜(Adversarial) 학습을 시키는 신경망입니다. [Discriminator(판별기)] 판별기의 역할은 .. 2020. 11. 26.

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