Chapter 01-1
인공지능과 머신러닝, 딥러닝
- 인공지능 (Artificial Intelligence)
사람처럼 학습 및 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술
강인공지능 (Strong AI), 약인공지능 (Week AI)
현실에서 마주하는 인공지능은 약인공지능 ex) 알파고
- 머신러닝 (Marchine Learning)
규칙을 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙 학습하는 알고리즘 연구 분야
대표적인 머신러닝 라이브러리는 사이킷런 (Scikit-learn)
- 딥러닝 (Deep Learning)
머신러닝 알고리즘 중 인공신경망을 기반으로 한 방법들을 통칭
Chapter 01-2
코랩과 주피터 노트북
- 구글 코랩 (Colab)
웹 브라우저에서 무료로 파이썬, 머신러닝을 테스트하고 저장할 수 있는 서비스
클라우드 기반의 주피터 노트북 개발 환경
- 셀 (cell)
코랩에서 실행할 수 있는 최소 단위
텍스트 셀, 코드 셀 존재
- 노트북
코랩의 프로그램 작성 단위
코랩 노트북은 구글 클라우드에서 실행된다.
Chapter 01-3
마켓과 머신러닝
- 분류 (classification)
머신러닝에서 여러 개의 종류(클래스) 중 하나를 구별해 내는 문제
이진 분류(binary classification)은 2개의 클래스 중 하나를 고르는 문제
- 특성 (feature)
데이터의 특징
- 산점도 (scatter plot)
x축과 y축으로 이루어진 좌표계에 점으로 표시된 그래프
matplotlib 패키지의 scatter() 함수 사용
일직선에 가까운 형태로 나타나는 경우 선형(linear)적이라고 말한다.
- k-최근접 이웃 알고리즘 (k-Nearest Neighbors)
가장 가까운 이웃을 참고하여 정답을 예측하는 알고리즘
scikit-learn 패키지의 KNeighborsClassifier 클래스 사용
- 훈련 (training)
모델에 데이터를 전달하여 규칙을 학습하는 과정
사이킷런의 fit() 메서드 사용
훈련의 평가(정확도)는 사이킷런의 score() 메서드 사용
새로운 데이터의 정답 예측은 사이킷런의 predict() 메서드 사용
코랩 실습 화면
- 실행 화면
[[25.4, 242.0], [26.3, 290.0], [26.5, 340.0], [29.0, 363.0], [29.0, 430.0], [29.7, 450.0], [29.7, 500.0], [30.0, 390.0], [30.0, 450.0], [30.7, 500.0], [31.0, 475.0], [31.0, 500.0], [31.5, 500.0], [32.0, 340.0], [32.0, 600.0], [32.0, 600.0], [33.0, 700.0], [33.0, 700.0], [33.5, 610.0], [33.5, 650.0], [34.0, 575.0], [34.0, 685.0], [34.5, 620.0], [35.0, 680.0], [35.0, 700.0], [35.0, 725.0], [35.0, 720.0], [36.0, 714.0], [36.0, 850.0], [37.0, 1000.0], [38.5, 920.0], [38.5, 955.0], [39.5, 925.0], [41.0, 975.0], [41.0, 950.0], [9.8, 6.7], [10.5, 7.5], [10.6, 7.0], [11.0, 9.7], [11.2, 9.8], [11.3, 8.7], [11.8, 10.0], [11.8, 9.9], [12.0, 9.8], [12.2, 12.2], [12.4, 13.4], [13.0, 12.2], [14.3, 19.7], [15.0, 19.9]]
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
[[ 25.4 242. ]
[ 26.3 290. ]
[ 26.5 340. ]
[ 29. 363. ]
[ 29. 430. ]
[ 29.7 450. ]
[ 29.7 500. ]
[ 30. 390. ]
[ 30. 450. ]
[ 30.7 500. ]
[ 31. 475. ]
[ 31. 500. ]
[ 31.5 500. ]
[ 32. 340. ]
[ 32. 600. ]
[ 32. 600. ]
[ 33. 700. ]
[ 33. 700. ]
[ 33.5 610. ]
[ 33.5 650. ]
[ 34. 575. ]
[ 34. 685. ]
[ 34.5 620. ]
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[ 35. 700. ]
[ 35. 725. ]
[ 35. 720. ]
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[ 38.5 955. ]
[ 39.5 925. ]
[ 41. 975. ]
[ 41. 950. ]
[ 9.8 6.7]
[ 10.5 7.5]
[ 10.6 7. ]
[ 11. 9.7]
[ 11.2 9.8]
[ 11.3 8.7]
[ 11.8 10. ]
[ 11.8 9.9]
[ 12. 9.8]
[ 12.2 12.2]
[ 12.4 13.4]
[ 13. 12.2]
[ 14.3 19.7]
[ 15. 19.9]]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
0.7142857142857143
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확인문제 4
18 0.9795918367346939
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