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파이썬(Python), 머신러닝, 딥러닝21

딥러닝을 위해 필요한 3가지 딥러닝을 위해 필요한 3가지를 뽑아보자면, 1) 데이터, 2) 컴퓨터, 3) 프로그램 입니다. 1) 데이터 딥러닝은 데이터를 이용해 예측 또는 판별을 수행하는 것을 말하며, 이는 아래와 같이 설명할 수 있습니다. 주어진 데이터를 대상 알고리즘을 ‘학습’ 시키는 용으로 사용(학습용 데이터 / Training data)하여, 주어진 데이터를 잘 예측해낼 수 있는 최적의 알고리즘을 찾아내고, 이렇게 만들어진 알고리즘을 이용하여 새로운 테스트용 데이터(실험용 데이터 / 테스트 데이터 / Test data)를 얼마나 잘 예측해낼 수 있는지 판단해보는 것이, 머신러닝(딥러닝을 포함) 입니다. 특히, 분류(Classification) 문제의 경우에는, 사용되는 데이터에 이름표가 있는지(Data labeling)에 따.. 2022. 6. 11.
딥러닝(Deep learning)이란? 딥러닝 vs 머신러닝 vs 인공지능(AI) 바야흐로 딥러닝의 전성시대가 도래했습니다. 최근 도입되는 신기술들에 딥러닝이 도입되지 않은 부분을 찾기 힘들며, 어딜가든 딥러닝에 대한 이야기를 접하게 됩니다. 최근 몇년 사이에 부쩍언급되며 급 부상한 딥러닝이지만, 사실 최근에 개발된 개념이 아닌 수십년간 지속해 온 노력의 결정체 중 하나가 딥러닝입니다. 1. 딥러닝 vs 머신러닝 vs 인공지능(AI) 인공지능(AI)와 머신러닝(ML), 그리고 딥러닝의 관계는 아래 그림과 같이 표현할 수 있습니다. 인공지능이 가장 큰 범주이며, 그 안에 머신러닝이 있고, 머신러닝 안에 우리가 알아보고자하는 딥러닝이 있다고 정리해볼 수 있습니다. 조금 더 풀어서 설명해보면, 사람이 할 수 있는 것과 유사한 판단을 컴퓨터가 해낼 수 있게끔 ‘인공지능(Artificial I.. 2022. 6. 11.
파이썬 누락 데이터 제거 (dropna) / dropna / python 파이썬(Python)에서 누락 데이터를 제거하는 법에 대해서 알아보겠습니다. Array 형태의 데이터에서는 특정 부분만을 제거하면 쉽게 문제가 해결되지만, 데이터셋의 경우에는 누락데이터 부분만을 제거할 수는 없는데요 (행렬에서 특정 부분만 구멍뚫린 것 처럼 만들수는 없으니..) 파이썬 누락 데이터 제거 1 2 3 4 5 6 import pandas as pd #데이터프레임 만들기 위해 pandas 모듈 import import numpy as np #데이터 내에 NaN 값 넣기 위해서 numpy 모듈 import dt=[[1,2,3,4],{5,6,7,8},[9,np.NaN,11,12],[13,14,15,16]] data = pd.DataFrame(dt) #4x4 matrix 만들기 print(data) .. 2021. 11. 26.
머신러닝이란? / 머신러닝 / 머신러닝 기법 머신러닝이란? - 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 학습하는 능력을 갖추게 하는 연구분야 - 머신러닝은 데이터를 통해 다양한 패턴을 감지하고, 스스로 학습할 수 있는 모델 개발에 초점 머신러닝의 분류 - 지도 학습(Supervised Learning) * 주어진 입력으로부터 출력 값을 예측하고자 할때 사용 * 입력과 정답 데이터를 사용해 모델을 학습 시킨 후 새로운 입력 데이터에 대해 정확한 출력을 에측하도록 하는 것이 목표 * 지도 학습 알고리즘의 학습 데이터를 만드는 것이 많은 사람들의 노력과 자원이 필요하지만, 높은 성능을 기대! - 분류와 회귀 * 지도 학습은 크게 분류(Classification)와 회귀(Regression)으로 구분 * 분류는 입력 데이터를 미리 정의된 여러개의 클래스 중 하나.. 2021. 11. 19.
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