📒 Today I Learn/🐍 Python

240612 Today I Learn딥러닝 이론머신러닝 vs. 딥러닝💡 머신러닝과 딥러닝은 모두 데이터로부터 가중치를 학습하여 패턴을 인식하고 결정을 내리는 알고리즘 개발과 관련된 인공지능(AI)의 하위 분야이다.머신러닝: 데이터 안의 통계적 관계를 찾아내며 예측이나 분류류를 하는 방법딥러닝: 머신러닝의 한 분야로 신경세포 구조를 모방한 인공 신경망*을 사용함.* 인공신경망 : 인간의 신경세포를 모방하여 만든 망(Networks). 인공신경망의 가장 작은 단위를 퍼셉트론이라고 한다.Gradient Descent💡 경사 하강법(Gradient Descent)인공신경망 오차함수의 최솟값*을 찾아가는 최적화 기법회귀 문제의 경우 가중치(weight)를 이리 저리 움직이면서 최소의 MSE를 도출하는 것.함수..

240612 Today I Learn머신러닝머신러닝 알고리즘의 종류지도 학습 (Supervised Learning)비지도 학습 (Unservised Learning)강화 학습 (Reinforcement Learning)머신러닝 모델  성능 평가 지표정확도 Accuracy = (True Positive +True Negative)/TotalAccuracy 가 만능일 수 없는 이유어떤 회사에서 100명중 2명을 암환자로 예측하는 모델을 만들고 싶을 때, accuracy를 가장 높게 할 수 있는 방법은 무엇일까?바로 100명의 환자를 모두 암환자라고 분류하는 모델을 만드는 것이다. 100명의 환자를 모두 암환자로 분류하는 모델의 정확도는 무려 98%가 된다. 그렇다면 이 회사는 '저희 모델은 98%의 정확도로..

240611 Today I Learn비지도 학습 💡 비지도학습답을 알려주지 않고 공부시키는 방법- 연관규칙- 군집화 K-Means Clustering💡 K-Means Clustering주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 알고리즘으로, 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식으로 동작한다.장점 : 일반적이고 적용하기 쉬움단점거리 기반으로 가까움을 측정하기 때문에 차원이 많을 수록 정확도가 떨어짐반복 횟수가 많을 수록 시간이 느려짐몇 개의 군집(K)을 선정할지 주관적임평균을 이용하기 때문에(중심점) 이상치에 취약함좋은 군집화란?실루엣 값이 높을수록(1에 가까움)개별 군집의 평균 값의 편차가 크지 않을 수록 좋은 군집화이다.군집화 실습 - iris데이터 및 라이브러리를 불러오기# 기본 라이브러..

240610 Today I Learn의사결정나무와 랜덤 포레스트더보기# 라이브러리 및 데이터 불러오기import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plttitanic = pd.read_csv('TITANIC/train.csv')# 전처리#Pclass: LabelEncoderfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoderle1 = LabelEncoder()titanic['Pclass'] = le1.fit_transform(titanic['Pclass'])#Sex: LabelEncoderle2 = LabelEncoder()titanic['Sex'] = le2.fit_transform(titanic['Sex'])#Age: 결측치-> 평균..

240611 Today I Learn지도학습 vs. 비지도학습 지도 학습비지도 학습목표새로운 데이터의 결과를 예측많은 양의 새로운 데이터에 대한 통찰력을 얻는 것사용 데이터레이블이 지정된 데이터세트레이블이 지정되지 않은 데이터세트정확성비교적 높음→ 단, 데이터에 적절하게 레이블을 지정하기 위해서는 데이터분석가의 적절한 주관이 필요.비교적 부정확복잡성비교적 낮음비교적 높음→ 대규모 훈련 세트, 통계 라이브러리가 필요함.활용 분야감정 분석, 일기 예보 및 가격 예측이상 감지, 추천 엔진, 고객 페르소나 및 의료 영상사용되는 기법선형 회귀(Linear Regression)로지스틱 회귀(Logistic Regression)나이브 베이즈(Naive Bayes)K-최근접 이웃(k-Nearest Neighbors)서..

240610 Today I Learn회귀분석이란?💡 회귀분석독립변수(x)로 종속변수(y)를 예측하는 분석기법으로 추세선*을 찾는것이 목적이다. 가지고있지 않은 데이터에 대한 예측을 하고 싶을 때 사용한다. *추세선 y = a+bx회귀분석의 단계독립변수(x), 종속변수(y) 설정 및 가설(귀무 vs. 대립)설정x(게임시간, 독립변수), y(전기세, 종속변수)대립가설 : 게임시간은 전기세와 관련이 있을 것이다.→ 귀무가설 : 게임시간은 전기세와 관련이 없을 것이다.데이터 경향성 확인 → 산점도를 간단하게 그려보기데이터가 어떻게 분포해있는지 확인하기.어디에 데이터들이 많이 분포해 있는지 확인하기.정합성 검증 & 결과 해석회귀모델(회귀식)이 얼마나 설명력을 갖는지? - 얼마나 정확한지?회귀모델이 통계적으로 유..