Machine Learning
[네이버 부스트코스] 모두를 위한 데이터 사이언스
텐서플로우를 통한 데이터 예측 네이버 부스트코스 모두를 위한 데이터 사이언스 머신러닝의 과정 데이터 수집 데이터 전처리 Feature Engineering : Feature Seletion / Feature Extraction / Feature Transform & Scaling 모델링 : 초개매개변수 조정 예측 평가 텐서플로우 활용 실습 1. 학습 데이터 준비 데이터셋 로드 import pandas as pd import seaborn as sns df = sns.load_dataset('mpg') df.shape df.head() mpg는 sns에 저장되어있는 자동차 연비 데이터 결측치 확인 df.isna() # 결측치 확인 df.isna().sum() # 결측치 개수 확인 # 결측치 개수가 많지 않..
[모두를 위한 딥러닝] 02_Linear Regression
모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 by Sung Kim, 김성훈 교수님 링크 https://www.youtube.com/watch?v=Hax03rCn3UI&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&index=4 https://www.youtube.com/watch?v=mQGwjrStQgg&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&index=5 02. Linear Regression ※ 회귀문제 예시 : 공부시간에 따른 시험 성적 예측 (Linear) Hypothesis 선형 회귀 모델은 선형 가정을 기반으로 결과값을 추론한다. 선형 가정 : 'x값에 따라 y값이 결정된다'는 관계를 선으로 나타낼 수 있다는 가정 선형모델 : H(x) = Wx..
[모두를 위한 딥러닝] 01_Machine Learning Basics
모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 by Sung Kim, 김성훈 교수님 링크 https://www.youtube.com/watch?v=qPMeuL2LIqY&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm https://www.youtube.com/watch?v=-57Ne86Ia8w&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&index=3 01. Machine Learning 용어와 개념 설명 머신러닝이란? 반응형 프로그램의 한계를 극복하기 위함. ex) 스팸메일의 구분을 위해 일일히 케이스를 분류하기 어려움. 개발자가 케이스를 지정해주는 것이 아닌 프로그램 자체가 학습하는 영역을 갖는 프로그램 학습방법에 따라 Supervised learning : tr..