머신러닝 [수업 6째주 20일차] 머신러닝-11 오늘은 이미지를 읽어 딥러닝 모델을 만드는 것을 해 보았다. 구글 드라이브에 이미지 자료를 넣어 그 이미지를 우선 읽어 오는 작업부터 했다. 그런다음 '훈련용','검증용', '테스트용' 폴더를 새로 만들고, 있으면 삭제하고 생성하는 것을 만든다. 학습을 하고, 이걸 검증하는 역활이 'validation'이고, 'train'과 같이 사용이 되고, 여기서 나온 모델로 남은 'test' 로 돌려 ... 딥러닝python머신러닝Jupyter대구 A.i. 스쿨Jupyter [머신러닝] Supervised Learning , Unsupervised Learning ( 지도 학습, 비 지도 학습 ) 지도 학습 ( Supervised Learning ) 비 지도 학습 ( Unsupervised Learning ) Predictive Learning 으로도 불리는 지도 학습은 Training set 으로 입출력의 쌍을 받습니다. 즉, input으로 들어오는 feature vector와 output으로 나가는 class 혹은 label을 Training set으로 받습니다. Training ... machine learning머신러닝지도 학습비 지도 학습machine learning 2022 국제인공지능대전(AI EXPO) 부스 운영 회고록 제 소개를 간단히 하자면 인공지능 동아리 전 모딥의 부장으로 활동하였고 ML Research를 주로 공부하고 있습니다. 지난 4월 13일부터 15일까지 코엑스에서 국제인공지능대전에서 대마고 대표로 부스 운영을 하게 되었습니다. 이는 국제인공지능대전에서 부스를 운영한 경험에 대한 회고록입니다. 당장 취업준비로 인해 포트폴리오, 이력서 작성 및 면접 준비를 해야했던 저에게는 부담스러울 수 밖에 ... 모딥딥러닝Computer Vision머신러닝AI EXPO인공지능국제인공지능대전MoDeepAIAI 머신러닝 야학 1일차 결정 결정 = 비교 + 선택 집으로 가는 길: 500m vs. 같은 물건: 5000원 vs. 비교하기 어려울 때 대소관계 파악 어려운 경우 비교 대상이 너무 많은 경우 무게, 속도 면에서 뛰어난 A vs. 인류의 결정 능력 향상 더 빠르고 정확한 결정을 할 수 있도록 돕는다 머신러닝에 필요한 능력 머신러닝으로 문제를 해결해보고 난관에 봉착했을 때, 코딩과 수학을 배워보도록 하자 🤖 Teach... 머신러닝 야학생활코딩모델ML머신러닝ML [Data Handling] Numpy의 axis 복습 팀원들과 스터디를 진행하다가 axis에 관한 질문이 나와서 다시 한 번 정리해보았다. 모든 operation function을 실행할 때, 기준이 되는 dimension 축 새로 생기는 것이 0이 됨 1. axis=0 (index) 행 방향으로 동작 ➡ 작업 결과가 행으로 나타남 2. axis=1 (columns) 열 방향으로 동작 ⬇ 작업 결과가 열로 나타남 array([[ 1, 2, 3,... 머신러닝을 위한 파이썬넘파이머신러닝파이썬넘파이 의사결정나무 - 모델 구조 스무고개와 같이 특정 질문들을 통해 정답을 찾아가는 모델 최상단 뿌리마디Root Node 에서부터 마지막 끝마디Terminal Node까지 아래 방향으로 진행 예측할 수 있게 질문을 만들고 그 질문에 답함으로써 예측하는 것 질문 하나로 안될 경우 중간 마디Internal Node를 추가 즉, 중간에 질문을 추가해서 모든 데이터를 나눈다. 2개 이상의 feature 데이터의 경우 X1, X2 ... 파이썬머신러닝AI엘리스AI 이커머스 산업의 AI 혁신 1. 맞춤형 상품 추천 2. 추천 알고리즘 미리 설정한 규칙 기반 추천이 아닌 고객 데이터에 따른 인공지능형 추천 알고리즘 대표적: 유튜브 추천 알고리즘 대부분의 조회수가 추천 영상으로 발생 이번 실습에서는 넷플릭스 데이터를 살펴보고 인공지능 모델을 학습하는 과정을 수행해 보겠습니다. 유튜브 영상을 보고 있던 중 나도 모르게 새로운 영상을 추천 받으며 보고 있지 않나요? 웹상에서 운영되는 영... 파이썬머신러닝AI엘리스AI 웹/앱 서비스 분야 AI 혁신 연령/성별, 지역, 트래픽 소스, 방문페이지, 제품 등의 측정 기준을 통해서 사용자의 특성 분석 => 사용자의 유지 이탈, 집단 간 상이한 행동 패턴 분석 가능 예) 구글 애널리틱스(웹) / 구글 파이어베이스(앱) 행동데이터 사용자가 서비스를 사용하며 겪게 되는 행동을 데이터화 한 것 A/B테스트 웹사이트 내 히트맵 분석 실습1 실습2. 손글씨 분류 딥러닝 모델 실습3. 분할된 이미지의 숫자... 파이썬머신러닝AI엘리스AI [스파르타코딩클럽] 가장 쉽게 배우는 머신러닝 3주차 개발일지 💡 딥러닝의 태동을 불러온 XOR 문제에 대해 알아보자. 위와 같은 문제를 풀기 위해서는 논리 회귀로 쉽게 만들 수 있는 직선 하나만 있으면 된다. 이 수식을 아래와 같이 그림으로 나타낼 수 있고, 이런 모양을 Perceptron(퍼셉트론)이라고 한다. Marvin Minsky는 한개의 퍼셉트론으로는 XOR 문제를 풀 수 없고, MLP를 써야하는데 당시 기술로는 불가능하다고 주장했다. 이렇게... 스파르타코딩클럽머신러닝머신러닝 자연어 처리를 위한 데이터 전처리 1. 우리 주변의 자연어 처리 예시 2. 자연어 처리 과정 자연어 전 처리 3. 자연어 전 처리 방법 4. 오류 교정(Noise Canceling) 자연어 문장의 스펠링 체크 및 띄어쓰기 오류 교정 또한 요새 인터넷에서 사용하는 자연어에서는 슬랭이나 줄임말같은 것이 굉장히 많이 쓰이기 때문에 이런 말들에 대해서 표준어로 어느 정도 변환을 해주어야 모델의 성능을 높일 수 있기 때문에, 오류 교... 머신러닝AI엘리스파이썬딥러닝AI #3 파이썬 기반 머신러닝을 위한 SW의 설치 * 아나콘다 설치 next 쭉쭉 누르기 경로를 재설정해주었다. 설치가 생각보다 오래 걸린다. 뭔가 잔뜩 설치되었다. 설치가 제대로 되었나 확인 주피터로 들어간다. 해당 코드를 입력. 에러가 뜨지 않으면 성공. * Visual Studio Build Tools 설치 해당 링크에서 밑으로 내리다보면 을 설치하면 되겠다. 난 Visual Studio 2019가 설치되어 있기에 설치하지 않았다.... python머신러닝python
[수업 6째주 20일차] 머신러닝-11 오늘은 이미지를 읽어 딥러닝 모델을 만드는 것을 해 보았다. 구글 드라이브에 이미지 자료를 넣어 그 이미지를 우선 읽어 오는 작업부터 했다. 그런다음 '훈련용','검증용', '테스트용' 폴더를 새로 만들고, 있으면 삭제하고 생성하는 것을 만든다. 학습을 하고, 이걸 검증하는 역활이 'validation'이고, 'train'과 같이 사용이 되고, 여기서 나온 모델로 남은 'test' 로 돌려 ... 딥러닝python머신러닝Jupyter대구 A.i. 스쿨Jupyter [머신러닝] Supervised Learning , Unsupervised Learning ( 지도 학습, 비 지도 학습 ) 지도 학습 ( Supervised Learning ) 비 지도 학습 ( Unsupervised Learning ) Predictive Learning 으로도 불리는 지도 학습은 Training set 으로 입출력의 쌍을 받습니다. 즉, input으로 들어오는 feature vector와 output으로 나가는 class 혹은 label을 Training set으로 받습니다. Training ... machine learning머신러닝지도 학습비 지도 학습machine learning 2022 국제인공지능대전(AI EXPO) 부스 운영 회고록 제 소개를 간단히 하자면 인공지능 동아리 전 모딥의 부장으로 활동하였고 ML Research를 주로 공부하고 있습니다. 지난 4월 13일부터 15일까지 코엑스에서 국제인공지능대전에서 대마고 대표로 부스 운영을 하게 되었습니다. 이는 국제인공지능대전에서 부스를 운영한 경험에 대한 회고록입니다. 당장 취업준비로 인해 포트폴리오, 이력서 작성 및 면접 준비를 해야했던 저에게는 부담스러울 수 밖에 ... 모딥딥러닝Computer Vision머신러닝AI EXPO인공지능국제인공지능대전MoDeepAIAI 머신러닝 야학 1일차 결정 결정 = 비교 + 선택 집으로 가는 길: 500m vs. 같은 물건: 5000원 vs. 비교하기 어려울 때 대소관계 파악 어려운 경우 비교 대상이 너무 많은 경우 무게, 속도 면에서 뛰어난 A vs. 인류의 결정 능력 향상 더 빠르고 정확한 결정을 할 수 있도록 돕는다 머신러닝에 필요한 능력 머신러닝으로 문제를 해결해보고 난관에 봉착했을 때, 코딩과 수학을 배워보도록 하자 🤖 Teach... 머신러닝 야학생활코딩모델ML머신러닝ML [Data Handling] Numpy의 axis 복습 팀원들과 스터디를 진행하다가 axis에 관한 질문이 나와서 다시 한 번 정리해보았다. 모든 operation function을 실행할 때, 기준이 되는 dimension 축 새로 생기는 것이 0이 됨 1. axis=0 (index) 행 방향으로 동작 ➡ 작업 결과가 행으로 나타남 2. axis=1 (columns) 열 방향으로 동작 ⬇ 작업 결과가 열로 나타남 array([[ 1, 2, 3,... 머신러닝을 위한 파이썬넘파이머신러닝파이썬넘파이 의사결정나무 - 모델 구조 스무고개와 같이 특정 질문들을 통해 정답을 찾아가는 모델 최상단 뿌리마디Root Node 에서부터 마지막 끝마디Terminal Node까지 아래 방향으로 진행 예측할 수 있게 질문을 만들고 그 질문에 답함으로써 예측하는 것 질문 하나로 안될 경우 중간 마디Internal Node를 추가 즉, 중간에 질문을 추가해서 모든 데이터를 나눈다. 2개 이상의 feature 데이터의 경우 X1, X2 ... 파이썬머신러닝AI엘리스AI 이커머스 산업의 AI 혁신 1. 맞춤형 상품 추천 2. 추천 알고리즘 미리 설정한 규칙 기반 추천이 아닌 고객 데이터에 따른 인공지능형 추천 알고리즘 대표적: 유튜브 추천 알고리즘 대부분의 조회수가 추천 영상으로 발생 이번 실습에서는 넷플릭스 데이터를 살펴보고 인공지능 모델을 학습하는 과정을 수행해 보겠습니다. 유튜브 영상을 보고 있던 중 나도 모르게 새로운 영상을 추천 받으며 보고 있지 않나요? 웹상에서 운영되는 영... 파이썬머신러닝AI엘리스AI 웹/앱 서비스 분야 AI 혁신 연령/성별, 지역, 트래픽 소스, 방문페이지, 제품 등의 측정 기준을 통해서 사용자의 특성 분석 => 사용자의 유지 이탈, 집단 간 상이한 행동 패턴 분석 가능 예) 구글 애널리틱스(웹) / 구글 파이어베이스(앱) 행동데이터 사용자가 서비스를 사용하며 겪게 되는 행동을 데이터화 한 것 A/B테스트 웹사이트 내 히트맵 분석 실습1 실습2. 손글씨 분류 딥러닝 모델 실습3. 분할된 이미지의 숫자... 파이썬머신러닝AI엘리스AI [스파르타코딩클럽] 가장 쉽게 배우는 머신러닝 3주차 개발일지 💡 딥러닝의 태동을 불러온 XOR 문제에 대해 알아보자. 위와 같은 문제를 풀기 위해서는 논리 회귀로 쉽게 만들 수 있는 직선 하나만 있으면 된다. 이 수식을 아래와 같이 그림으로 나타낼 수 있고, 이런 모양을 Perceptron(퍼셉트론)이라고 한다. Marvin Minsky는 한개의 퍼셉트론으로는 XOR 문제를 풀 수 없고, MLP를 써야하는데 당시 기술로는 불가능하다고 주장했다. 이렇게... 스파르타코딩클럽머신러닝머신러닝 자연어 처리를 위한 데이터 전처리 1. 우리 주변의 자연어 처리 예시 2. 자연어 처리 과정 자연어 전 처리 3. 자연어 전 처리 방법 4. 오류 교정(Noise Canceling) 자연어 문장의 스펠링 체크 및 띄어쓰기 오류 교정 또한 요새 인터넷에서 사용하는 자연어에서는 슬랭이나 줄임말같은 것이 굉장히 많이 쓰이기 때문에 이런 말들에 대해서 표준어로 어느 정도 변환을 해주어야 모델의 성능을 높일 수 있기 때문에, 오류 교... 머신러닝AI엘리스파이썬딥러닝AI #3 파이썬 기반 머신러닝을 위한 SW의 설치 * 아나콘다 설치 next 쭉쭉 누르기 경로를 재설정해주었다. 설치가 생각보다 오래 걸린다. 뭔가 잔뜩 설치되었다. 설치가 제대로 되었나 확인 주피터로 들어간다. 해당 코드를 입력. 에러가 뜨지 않으면 성공. * Visual Studio Build Tools 설치 해당 링크에서 밑으로 내리다보면 을 설치하면 되겠다. 난 Visual Studio 2019가 설치되어 있기에 설치하지 않았다.... python머신러닝python