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목록STUDYING/머신러닝&딥러닝 (16)
좌충우돌 개발자의 길
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도미? 빙어? 길이가 25cm이고 무게가 150g인 도미를 빙어로 예측한다??? → 확인해보자 넘파이로 데이터 준비 fish_data = np.column_stack((fish_length, fish_weight)) .column_stack((fish_length, fish_weight)) : 두 배열을 나란히 세운 다음, 열로 붙여주기 → fish_length가 첫번째 열(세로로 첫번째)로 들어가고, fish_weight가 두번째 열로 들어감 .row_stack( ) : column_stack과 반대로 붙여줌 concatenate( ) : 일렬로 붙여줌 fish_target = np.concatenate((np.ones(35), np.zeros(14))) np.ones(35) == [1]*35 : 1로..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150.fwebp.q85/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/bA5FH1/btq9ynAnZeZ/JOsJ60ClvXN5y5zAxaSGaK/img.png)
지난 3장의 머신러닝 모델 문제점 마치 수학 연습 문제에서 나왔던 문제가 그대로 수학시험 문제로 나오는 것과 동일하다!! 머신러닝 분류 지도 학습 : 입력과 타깃 데이터를 사용해 학습하는 알고리즘 훈련데이터에 입력, 타깃이 포함됨 비지도 학습 : 타깃 데이터만 있고 입력은 없을 때 강화 학습 : 모델이 어떤 행동을 수행한 후 주변의 환경에서 피드백을 받아 개선해 나감 평가를 위한 데이터 만들기 또다른 데이터 준비하기 이미 준비된 데이터 중 일부 떼어내서 활용하기 ( 일반적으로 가장 많이 사용되는 유형) 테스트 세트(평가에 사용하는 데이터)와 훈련 세트(훈련에 사용되는 데이터)로 나눠서 구하기 #슬라이싱으로 데이터 나눠서 훈련과 테스트 데이터로 나누기 train_input = fish_data[:35] t..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150.fwebp.q85/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/4rVoC/btq9AikBux8/UwURnDQ8QArVNJguBFVuVK/img.png)
기본 용어 샘플 : 각각의 데이터들 (ex/ 25.4cm, 500g) 특성 : 데이터의 속성 (ex/길이, 무게) scatter 연속 사용 scatter 연속 사용시, 하나의 산점도에 중첩하여 나타나게 되어 있음 즉, 하나의 그래프에 두개의 데이터가 동시에 들어간다 각 데이터마다 색깔을 달리해서 보여준다 smelt_length = [9.8, 10.5, 10.6] smelt_weight = [9.7, 9.5, 7.2] plt.scatter(bream_length, bream_weight) plt.scatter(smelt_length, smelt_weight) plt.xlabel('length') plt.ylabel('weight') plt.show() 출력결과 도미와 빙어 데이터 합치기 사이킷런이 기대하는..
코랩은 무엇인가? 코랩은 파이썬으로 입력된거 실행시켜 볼 수 있는 구글 프로그램 장점 뭐 설치하지 않고 웹으로 들어가서 확인이 가능하다 colab에서 라이브러리 대부분 다 지원해주고 있음 import tensorflow import sklearn 사이트 : https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb?utm_source=scs-index# Google Colaboratory colab.research.google.com 여러가지 기능 control + enter : 코드 실행 alt + enter : 코드 실행 후 새로운 셀이 뜸 shift _ enter : 새로운 셀을 실행하지 않고 그냥 아래로 내려감 드라이브 저장 하면 구글 드라이브에 텍스트와 ..
머신러닝은 인공지능의 하위 머신러닝 알고리즘 라이브러리 사이트 https://scikit-learn.org/stable/ 딥러닝은 머신러닝의 하위로 머신러닝 알고리즘 중 인공신경망을 사용한다 딥러닝 알고리즘 라이브러리 사이트 사이트 tensorflow
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150.fwebp.q85/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/bJEp5m/btq9fdEn9Zq/2BnB51og0tM8gwUr0pSDU1/img.png)
더보기 🎉스터디 내용 정리 목록🎉 https://ksumin-dev.tistory.com/56 1강 : 인공머신? 머신러닝? 딥러닝? 머신러닝은 인공지능의 하위 머신러닝 알고리즘 라이브러리 사이트 https://scikit-learn.org/stable/ 딥러닝은 머신러닝의 하위로 머신러닝 알고리즘 중 인공신경망을 사용한다 딥러닝 알고리즘 라이 ksumin-dev.tistory.com https://ksumin-dev.tistory.com/57?category=1031634 2강 : colab 사용하기 코랩은 무엇인가? 코랩은 파이썬으로 입력된거 실행시켜 볼 수 있는 구글 프로그램 장점 뭐 설치하지 않고 웹으로 들어가서 확인이 가능하다 colab에서 라이브러리 대부분 다 지원해주고 있음 imp ksumi..