100.daum.net백과사전머신러닝기계학습(Machine Learning)이란? 인공지능의 한 분야이다. 1959년 아서사무엘은 기계학습을 “컴퓨터에 명시적인 프로그램 없이 배울 수 있는 능력을 부여하는 연구 분야” 라고 정의하였다. 즉 사람이 학습하듯이 컴퓨터에도 데이터들을 줘서 학습하게 ...백과사전 검색 더보기출처: 국립중앙과학관：사물인터넷 과학관
namu.wiki기계학습 - 나무위키확률론/베이지언 통계학을 배워야 한다. 수리통계학: 가설검정, 회귀분석, 여러 가지 확률 분포들이 머신러닝 기법에 등장한다. 이를 개념적으로 아는 것뿐만 아니라 직접 수리적으로 다룰 수 있어야 한다...개요상세관련과목프로그래밍 언어정의알고리즘응용 학문대학, 취업, 창업에서의 기계학습2024.05.09웹문서 검색 더보기머신러닝 기반 스마트 크루즈 컨트롤 - 나무위키경북대학교/대학원/데이터사이언스대학원 - 나무위키upnomore.tistory.com영차영차..Ch2. 사이킷런으로 시작하는 머신러닝01 사이킷런 소개와 특징사이킷런(scikit-learn): 파이썬 머신러닝 라이브러리 중 가장 많이 사용되는 라이브러리 파이썬 기반의 다른 머신러닝 패키지 사이킷런 스타일의 API를 지향할 정도로 쉽고 가장 파이썬스러운 API를 제공한다 머신러닝을 위한 매우 다양한 알고리즘과 개발을 위한 편리한 프레임워크와 API를 제공한다 오랜 기간 실전 환경에서 검증됐으며, 매우 많은 환경에서 사용되는 성숙한 라이브러리이다.03 사이킷런의 기반 프레임워크 익히기Estimator 이해 및 fit(), predict() 메서드 사이킷런은 ML 모델 학습을 위해 fit()을, 학습된 모델의 예측을 위해 predict() 메서드를 제공한다. 사이킷런은 분류 알고리즘을 구현한 클래스를 Classifier로, 회귀 알고리즘을 구현한 클래스를 Regressor로 지칭한다. Classifier와 Regressor를 합쳐서 지도학습의 모든 알고리즘을 구현한 클래스를 통칭하여 Estimator 클래스라고 부른다. 사이킷런에서 비지도학습인 차원 축소, 클러스터링, 피처 추출 등을 구현한 클래스 역시 대부분04 Model Selection 모듈 소개학습/테스트 데이터 세트 분리 - train_test_split() 테스트 데이터 세트를 이용하지 않고 학습과 예측을 동일한 데이터 세트로 수행한 결과다. 예측 결과가 100% 정확한 이유는 이미 학습한 학습 데이터 세트를 기반으로 예측했기 때문이다. 따라서 예측을 수행하는 데이터 세트는 학습을 수행한 테스트 데이터 세트여야한다. train_test_split()의 선택적 파라미터 test_size 전체 데이터에서 테스트 데이터 세트 크기를 얼마로 샘플링할 것인지 정한다. 디폴트는 0.25 train_size 전체 데이터에서05 데이터 전처리결손값, 즉 NaN, Null 값은 허용되지 않는다. 사이킷런의 머신러닝 알고리즘은 문자열 값을 입력값으로 허용하지 않는다. 데이터 인코딩 머신러닝을 위한 대표적인 인코딩 방식은 레이블 인코딩과 원-핫 인코딩이 있다. 레이블 인코딩: 카테고리 피처를 코드형 숫자 값으로 변환하는 것이다. 사이킷런의 레이블 인코딩은 LabelEncoder를 객체로 생성해 fit()과 transform()을 호출해 수행한다. fit()을 이용해 숫자 값으로 변환한다. 문자열 값이 어떤 숫자 값으로 인코딩 됐는지 확인하기 위해 LabelEncoder 객체06 사이킷런으로 수행하는 타이타닉 생존자 예측필요한 라이브러리를 임포트 하고 탑승자 파일을 데이터프레임으로 로딩한다. 데이터프레임의 info() 메서드를 통해 로딩 데이터 칼럼 타입 확인이 가능하다. 머신러닝 알고리즘은 Null 값을 허용하지 않으므로 fillna() 함수를 사용해 Null 값을 평균 또는 고정값으로 변경한다. Age의 경우 평균 나이, 나머지 칼럼은 N 값으로 변경한 후에 Null 값이 있는지 확인한다. 남아있는 문자열 피처에 대해 확인한다. Cabin의 경우 선실 번호 중 선실 등급을 나타내는 첫 번째 알파벳이 중요해보인다. 앞 문자만 추출한다. 성별이 생42사이킷런(scikit-learn): 파이썬 머신러닝 라이브러리 중 가장 많이 사용되는 라이브러리 파이썬 기반의 다른 머신러닝 패키지 사이킷런 스타일의 API를 지향할 정도로 쉽고 가장 파이썬스러운 API를 제공한다 머신러닝을 위한 매우 다양한 알고리즘과 개발을 위한 편리한 프레임워크와 API를 제공한다 오랜 기간 실전 환경에서 검증됐으며, 매우 많은 환경에서 사용되는 성숙한 라이브러리이다.2024.05.06블로그 검색 더보기Ch1. 파이썬 기반의 머신러닝과 생태계 이해kingle1024.tistory.com엄지월드[1차시] 머신러닝 기초 개념 / Google Colab 소개24인공지능(Artificial Intelligence) : 컴퓨터가 인간과 같이 생각할 수 있도록 만드는 기법을 연구하는 학문 머신러닝(Machine Learning) : 데이터에 기반한 학습을 통해 인공지능을 구현하는 기법들을 지칭. 딥러닝(Deep Learning) : 머신러닝 기법 중 하나인 인공신경망(Artificial Neural Networks) 기법의 은닉층...2024.05.09ktbaek.tistory.comZeroToInfinityUpstage AI Lab 3기 - ML 프로젝트 기본 이론 : 머신러닝31인공지능 학습, Machine Learning(기계학습)이 시작되었다. 패스트캠퍼스 인터넷 강의와 온라인 Zoom 실시간 강의가 9일간 하루 8시간씩 번갈아 진행된다. 머신러닝은 다양한 산업 분야에서 혁신을 주도하고 있으며, 데이터 기반 의사결정과 자동화의 핵심 기술이다. 머신러닝의 기본 개념부터 시작하여, 실제 프로젝트...국비지원패스트캠퍼스UpstageAILab패스트캠퍼스AI부트캠프업스테이지패스트캠퍼스패스트캠퍼스업스테이지에이아이랩패스트캠퍼스업스테이지부트캠프6시간전jaehyeong.tistory.com재형이의 성장통 일지머신 러닝 시스템 아키텍쳐 설계ML pipelineData Ingestion과 Data Analysis(EDA)는 Data Mesh 아키텍쳐와 비슷하다 https://jaehyeong.tistory.com/entry/%EB%B9%85%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%8B%9C%EC%8A%A4%ED%85%9C-%EC%84%A4%EA%B3%84-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%A7%A4%EC%89%AC 빅데이터 시스템 아키텍쳐 설계 (데이터 매쉬) 데이터 분석을 해서 insight를 얻으려는 이유? → 돈을 벌기 위해서 Data AnalTrainingTPUs are fast, inexpensive, and designed to scaleModel Evaluation이전 모델과 비교 AI의 원칙 중 하나가 왜 이런 결과가 나왔는지를 설명할 수 있어야 한다는 것이 있다 예를 들어 쿠팡에서 어떤 상품이 잘 팔릴지 예측하는 모델을 만들었다고 할 때, A 상품이 잘 팔릴 것이라고 예측을 했다. 그리고 이걸 보고를 한다고 할 때, 상대는 듣고 A 상품이 왜 잘팔리는지 분명히 물어볼 것이다. 왜냐하면 그거에 맞게 마케팅 전략을 짜야하니까. 그래서 설명할 수 있어야 한다. 여러가지 기법이 있는데 그 중에서 Feature Attribution 이라는 기법을 많이 사용한다. 결과가 도출되는데 어떤 컬럼이 가장Deployment아무리 accuracy가 잘 나온다고 하더라도 실서비스에 올라가기 위해서는 responsible과 경제성이 뒷받침이 되어야 한다 예를 들어 모델을 정말 잘 만들었고 성능이 1QPS(1초에 하나 serving)이고 장비는 A100 gpu를 사용한다고 가정해보자 가격 ㅎㄷㄷ 만약에 동시에 100명에게 서비스를 제공하려면? 35,700,000 X 100 = 3,570,000,000 gpu 값만 36억이 들어간다. 경제성이 떨어진다 그래서 모델을 축소시키는 기법을 사용하기도 한다 모델의 정확도가 90% 정도인데 경제성이 떨어지면 모델을 축MLOps지금까지 기본적인 ML 파이프라인이었다 하지만 여기에 더 추가적인 프로세스를 추가할 수 있다 Data ingestion 단계에서 필요한 것은 원하는 때에 필요로 하는 사람이 필요한 데이터를 가져올 수 있게 해주어야 한다 → Data Catalog 데이터들을 다 등록해두고 Search해서 찾을 수 있게 해줌. 그리고 Access Control 기능이 지원되야 한다. (PII 정보 같은건 training하는데 별로 필요 없는 정보이니까 막아야 함) 필요한 데이터를 찾아서 전처리하고 featuring을 끝낸 후에 나온 정제된 데이터를 나참고) 데이터 라벨링그냥 전문 업체를 사용하자. 너무 노가다임 클라우드웍스 https://www.crowdworks.ai/ko/ AI에 필요한 모든 데이터 솔루션ㅣ크라우드웍스 크라우드웍스는 데이터 중심의 인공지능 기술을 통해 사람과 인공지능이 함께 성장하는 새로운 미래를 만들어갑니다. www.crowdworks.ai 아니면 머신러닝 모델을 이용해서 라벨링하는 방법도 있다. 예를 들어 ChatGPT 같은 걸 이용해서 text를 classfication 해서 라벨링하는 방법이 있다. 배달앱을 운영 중인데 댓글을 카테고리화하고 모델을 만들고 싶은 경우에 C24그냥 전문 업체를 사용하자. 너무 노가다임 클라우드웍스 https://www.crowdworks.ai/ko/ AI에 필요한 모든 데이터 솔루션ㅣ크라우드웍스 크라우드웍스는 데이터 중심의 인공지능 기술을 통해 사람과 인공지능이 함께 성장하는 새로운 미래를 만들어갑니다. www.crowdworks.ai 아니면 머신러닝 모델을 이용해서 라벨링하는 방법도 있다. 예를 들어 ChatGPT 같은 걸 이용해서 text를 classfication 해서 라벨링하는 방법이 있다. 배달앱을 운영 중인데 댓글을 카테고리화하고 모델을 만들고 싶은 경우에 C공부설계AILLM머신러닝아키텍쳐MLOps2024.04.08통합웹 더보기
서비스 안내스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다.자세히보기taekyounglee1224.tistory.comTaeKyoung's DataDive[머신러닝] 앙상블 (Ensemble)앙상블이란?앙상블 기법이란 여러 개의 분류기를 생성하고 그 예측을 결합함으로써 보다 더 좋은 최종 예측을 도출하는 기법을 말한다. 앙상블 학습의 목표는 다양한 분류기의 예측 결과를 결합함으로써 단일 분류기보다 예측 신뢰성을 높이는 것이다.1. Voting앙상블 기법에는 여러 가지 알고리즘이 있는데, 우선 보팅(Voting) 알고리즘부터 살펴보자. 보팅이란 서로 다른 알고리즘을 가진 분류기가 동일한 데이터셋을 가지고 각자 예측을 수행하여 최종 결과를 결정하는 방식이다. 이때, 각 분류기가 예측한 결과를 가지고 '투표' 방식으로 최종 결과를 결정하기 때문에 Voting이라고 불린다. 이 투표 방식에는 두 가지 방식이 있는데, Hard Voting과 Soft Voting이 있다. 1.1. Hard Voting Hard Voting이란 다수의 분류기가 예측한 결과값 자체를 최종 결과값으로2. Bagging배깅 (Bootstrap Aggregating)이란 서로 같은 알고리즘을 가진 분류기가 서로 다른 데이터 샘플링을 이용해 최종 결과를 도출하는 방식이다. from sklearn.svm import SVC from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.datasets import make_classification X,y = make_classification(n_samples = 100, n_features = 4, n_informative = 2, n_redundant3. BoostingBoosting이란 여러 개의 약한 모델을 순차적으로 학습-예측하면서 잘못 예측한 데이터에 가중치를 부여해 오류를 개선해 나아가는 방식이다. 3.1. AdaBoost 1. 첫번째 약한 학습기가 첫번째 분류기준(D1)으로 분류 2. 잘못 분류된 것들에 대해 가중치 부여 3. 두번째 약한 학습기가 두번째 분류기준(D2)으로 분류 4. 잘못 분류된 것들에 다시 가중치 부여 이 과정을 n번 반복하고 더 이상 가중치가 갱신이 안 될 때 까지 학습 [예제 코드] from sklearn.ensemble import AdaBoostClasifie참고문헌파이썬 머신러닝 완벽 가이드" target="_blank" rel="noopener" data-mce-href="http://파이썬 머신러닝 완벽 가이드">http://파이썬 머신러닝 완벽 가이드 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 예스24 자세한 이론 설명과 파이썬 실습을 통해 머신러닝을 완벽하게 배울 수 있다!『파이썬 머신러닝 완벽 가이드』는 이론 위주의 머신러닝 책에서 탈피해, 다양한 실전 예제를 직접 구현해 보면서 www.yes24.com [앙상블 실습 코드] 앙상블" target="_blank" rel="noopener" da6파이썬 머신러닝 완벽 가이드" target="_blank" rel="noopener" data-mce-href="http://파이썬 머신러닝 완벽 가이드">http://파이썬 머신러닝 완벽 가이드 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 예스24 자세한 이론 설명과 파이썬 실습을 통해 머신러닝을 완벽하게 배울 수 있다!『파이썬 머신러닝 완벽 가이드』는 이론 위주의 머신러닝 책에서 탈피해, 다양한 실전 예제를 직접 구현해 보면서 www.yes24.com [앙상블 실습 코드] 앙상블" target="_blank" rel="noopener" daBoosting앙상블보팅부스팅VOTINGGBMbagging랜덤 포레스트배깅XGBoost2024.04.29티스토리 검색 더보기brunch.co.kr김동민런닝머신과 머신러닝런닝머신들어서 런닝을 시작했다. 평소에도 체력이 저질이라 헬스를 하고 있었지만 그럼에도 살이 빠지지 않고 있던 터에 여자친구가 새로운 자극을 주게 되어(ㅈㅂ이라며 놀림) 시작하게 되었다. 평소에 상체세트 2개, 하체 1개 루틴의 3분할 식 운동을 하고 있었기에 달리기 따위 뭐 얼마나 힘들겠냐며 시작했으나 런닝머신 위에서의 내 모습은 그녀가 말한 ㅈㅂ마냥 기계 위에서 쿵쿵거리며 헐떡이기 바빴다. 하루 많게는 1시간 30분씩 운동하던 나인데 꼴랑 1분 뛰고 1분 걷는 5개 세트조차도 너무나 버거웠다. 내가 할 수 있을까? 나도 3K,머신러닝내가 살면서 이 단어와 마주하고 관계된 일을 하게 되리라 생각해 본 적 없다. 나는 소위 말하는 수포자였고 솔직하게 얘기하자면 수학이 싫어서 미대로 도망친 것이 약 68.74% 정도 진심인 사람이었다. 22년에서 23년 동안 새로 나오던 기술들...라고 해봐야 스테이블 디퓨전으로 친구들 가상 여자친구 만들어주기, 미드저니로 가상 동화 만들기나 하며 놀던 게 다였다. 거기에 Chat GPT3 무료 들어가서 심심이처럼 놀다 보니 씨잘데기 없이 전문성 하나 없는 수박 겉핥기 지식만 늘어나있던 상태였다. 근데 그런 내가 어쩌다 대표님...생활생활, 습관사람들은 이상하게 생각하는 게 있다. 내가 4년 동안 운동했다고 말로만 들으면 헬창인 줄 알다가 정작 만나보면 그냥 일반인이네 하며 넘기는 거다. 근데 웃긴 건 소위 말하는 몸 뿜뿜 하시는 헬창분들은 정말 하루(까진 아니더라도 반나절 가까이)를 거기에 다 태울 정도로 어마무지하게 열심히 하신다. 시간과 노력이 모두 배어있듯이. 나는 그 정도는 당연히 아니다. 분할해 둔 루틴에 맞춰 하루 1시간 내외 운동하며 내 건강을 챙기는 정도의 운동인이었다. 보이는 건 근육빵빵맨들에 비해 형편없을지 몰라도 4년이란 시간은 물...벚꽃마라톤여자친구 말로는 이런 벚꽃마라톤은 부담 갖지 말고 뛰어도 되는... 대충 꽃맞이 마라톤 같은 것이라 하였다. 첫 마라톤을 준비하던 나의 당시 페이스는 무려 07:30 이였는데 나는 이 속도도 엄청 빠르다고 생각했다(ㅋㅋ). 페이스도 페이스이지만 일단 30분가량을 안 쉬고 뛸 수 있을지가 많이 걱정됐었는데 기존의 러닝 훈련은 인터벌 식으로 최종적으로 나중에 30분을 연달아 달릴 수 있는 체력을 기르는 시스템이다. 다만 내가 이 훈련의 중반부였던지라 연달아 30분을 뛰어본 적이 없어 공포감에 몸을 덜덜 거리고 있었는데 가서 준3들어서 런닝을 시작했다. 평소에도 체력이 저질이라 헬스를 하고 있었지만 그럼에도 살이 빠지지 않고 있던 터에 여자친구가 새로운 자극을 주게 되어(ㅈㅂ이라며 놀림) 시작하게 되었다. 평소에 상체세트 2개, 하체 1개 루틴의 3분할 식 운동을 하고 있었기에 달리기 따위 뭐 얼마나 힘들겠냐며 시작했으나 런닝머신 위에서의 내 모습은 그녀가 말한 ㅈㅂ마냥 기계 위에서 쿵쿵거리며 헐떡이기 바빴다. 하루 많게는 1시간 30분씩 운동하던 나인데 꼴랑 1분 뛰고 1분 걷는 5개 세트조차도 너무나 버거웠다. 내가 할 수 있을까? 나도 3K,러닝AI강의2024.05.25브런치스토리 검색 더보기story.kakao.com구미시청구미시청 - 카카오스토리2수업장소 : 구미어린이과학체험관 잼랩(양포도서관 내) 수업내용 - AI에 대한 이해력 제고와 빅데이터 머신러닝 활용 방법에 대한 이해 - 오렌지 프로그램을 이용해 빅데이터 활용법을 익히고 사회 현상이나 문제...2024.05.02카카오스토리 검색 더보기
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