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Python45

[DL]_텐서, 텐서 하는 그 텐서가 뭔데? 딥러닝에 대해서 공부할 때에는 다음의 책과 함께 했습니다. 챕터 1에서는 인공지능과 머신러닝, 그리고 딥러닝에 대한 자세한 설명과 흐름을 얘기해주어 비교적 친숙하게 학습을 시작할 수 있었습니다. 감사합니다! 딥러닝 실습은 구글에서 제공하는 Colaboratory에서 하겠습니다. 하기전에 항상 다음과 같이 세팅을 GPU로 바꿔주세요. 신경망을 위한 데이터 표현 텐서(tensor) : 다차원 배열. 임의의 차원 개수를 가지는 행렬의 일반화된 모습 텐서에서는 차원을 종종 축이라고 부릅니다. 이번 포스팅에서는 텐서에 대해 알아보겠습니다. 스칼라(랭크-0 텐서) 스칼라(scalar) : 하나의 숫자만 담고 있는 텐서 스칼라 텐서, 랭크-0 텐서, 0D 텐서라고도 부름 넘파이에서 float32나 float64 타입.. 2023. 8. 28.
[DL]_나도 신경망을 만들 수 있다고? - 기본 예제 실습 딥러닝에 대해서 공부할 때에는 다음의 책과 함께 했습니다. 챕터 1에서는 인공지능과 머신러닝, 그리고 딥러닝에 대한 자세한 설명과 흐름을 얘기해주어 비교적 친숙하게 학습을 시작할 수 있었습니다. 감사합니다! 딥러닝 실습은 구글에서 제공하는 Colaboratory에서 하겠습니다. 하기전에 항상 다음과 같이 세팅을 GPU로 바꿔주세요. 신경망과의 첫 만남 책의 2장에 해당하는 부분을 실습해보겠습니다. 흑백 손글씨 숫자 이미지(28 * 28 픽셀)을 10개의 범주(0~9)로 분류를 해보겠습니다. 우리는 MNIST 데이터셋을 사용할 것입니다. 딥러닝계의 "Hello World" 1980년대 미국 국립표준기술연구소에서 수집한 6만 개의 훈련 이미지와 1만 개의 테스트 이미지로 구성됨 클래스와 레이블 머신 러닝에서.. 2023. 8. 27.
[ML]_하이퍼 파라미터 튜닝(GridSeachCV) 이 공부는 다음 멋진 책과 함께 합니다. 위키북스와 저자님 너무나도 감사합니다. GridSeachCV - 교차 검증과 최적 하이퍼 파라미터 튜닝을 한 번에 결정 트리 알고리즘의 여러 가지 최적화 파라미터를 순차적으로 적용해 붓꽃 데이터를 예측 분석하는 데 GridSeachCV를 이용해보겠습니다. from sklearn.datasets import load_iris # 예제 데이터 불러오기 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 결정트리 머신러닝 알고리즘 중 하나 from sklearn.model_selection import train_test_split # 훈련 데이터 / 테스트 데이터 from sklearn.metrics import accuracy_.. 2023. 8. 27.
[ML]_파라미터도 있는데 하이퍼 파라미터는 또 뭐야? 이 공부는 다음 멋진 책과 함께 합니다. 위키북스와 저자님 너무나도 감사합니다. 분석 모형을 선정하고 나면 모형에 적합한 변수를 선택하여야 합니다. 이때 우리는 Parameter(매개변수)와 Hyper Parameter(초매개변수)를 선정하여야 합니다. 이 둘에 대해 한 번 알아보겠습니다. Parameter(매개변수) 모델 내부에서 확인이 가능한 변수로 데이터를 통해서 산출이 가능한 값 예측을 수행할 때 모델에 의해 요구되어지는 값들 parameter가 모델의 성능을 결정 parameter는 측정되거나 데이터로부터 학습 사람에 의해 수작업으로 측정되지 않음(임의로 조정 불가) 종종 학습된 모델의 일부로 저장 예 인공신경망에서의 가중치 서포트 벡터 머신에서의 서포트 벡터 선형 회귀나 로지스틱 회귀 분석에서.. 2023. 8. 27.
[ML]_머신러닝에서의 교차 검증 - K 폴드 vs. Stratified K 폴드 이 공부는 다음 멋진 책과 함께 합니다. 위키북스와 저자님 너무나도 감사합니다. 교차 검증 교차 검증은 데이터 편중을 막기 위해 별도의 여러 세트로 구성된 학습 데이터 세트와 검증 데이터 세트에서 학습과 평가를 수행하는 것입니다. 머신러닝에서 사용되는 데이터 세트를 학습 데이터와 테스트 데이터로 나눕니다. 학습 데이터 세트를 다시 분할하여, 학습 데이터 세트와 학습된 모델의 성능을 일차 평가하는 검증 데이터 세트로 나눕니다. 모든 학습/검증 과정이 완료된 후 테스트 데이터 세트로 최종적으로 성능을 평가합니다. 데이터가 적을 때 사용합니다. K 폴드 교차 검증 데이터 샘플링에서 생길 수 있는 이슈를 줄이고자 학습과 검증 평가를 반복적으로 수행하는 것입니다. 사이킷런에서는 K 폴드 교차 검증 프로세스를 구현.. 2023. 8. 22.
[ML]_머신 러닝의 시작, 사이킷런 이 공부는 다음 멋진 책과 함께 합니다. 위키북스와 저자님 너무나도 감사합니다. 이번 포스팅에서는 머신러닝을 수행할 때 자주 만나는 친구들(?)의 정체를 밝혀보겠습니다. 머신러닝의 코드를 하나 하나 음미할 수 있는 포스팅이 되길 바랍니다! 모델 학습 & 예측 메서드 모든 사이킷런 클래스에서 머신러닝 모델 학습을 위해서 fit()을, 학습된 모델의 예측을 위해서는 predict() 메서드를 사용합니다. 사이킷런에서는 분류 알고리즘을 구현한 클래스를 Classifier로, 회귀 알고리즘을 구현한 클래스를 Regressor로 지칭합니다. 사이킷런에서는 매우 많은 유형의 Classifier와 Regressor 클래스를 제공합니다. Classifier와 Regressor를 합쳐서 Estimator 클래스라고 부릅.. 2023. 8. 22.
[ML]_붓꽃 품종 예측하기 이 공부는 다음 멋진 책과 함께 합니다. 위키북스와 저자님 너무나도 감사합니다. 이 책은 코드와 자세한 설명이 함께 있어 찬찬히 한 장 한 장 넘기며 공부하기 좋습니다. 맨 앞 챕터에서는 파이썬의 기본 문법과 라이브러리에 대한 예제 코드도 함께 나와 있습니다. **분류**하기 우리는 붓꽃 데이터셋으로 붓꽃의 품종을 분류할 것입니다.(Classification) 붓꽃 데이터셋은 꽃잎의 길이와 너비(Sepal length, Sepal width), 꽃받침의 길이와 너비(Petal length, Petal width)로 붓꽃의 품종(Setosa, Vesicolor, Virginica)를 예측할 것입니다. 이때, 꽃잎의 길이와 너비, 꽃받침의 길이와 너비를 피처(feature), 붓꽃의 품종을 레이블(label.. 2023. 8. 21.
[ML]_머신러닝, 같이 할래요? 머신러닝? 내가 그걸 어떻게 알아? 몇 년 전에 처음 '머신러닝'이란 말을 들었을 때에는 너무나 단순하게 단어만 있는 그대로 해석하고 으잉? 했었습니다. 전 그랬습니다. ㅎㅎ 지금은 '머신러닝'이라는 단어는 굉장히 익숙하고 대략적으로 뭔지는 압니다. 기계학습. 뭔가 인공지능 같고 그런 것. 근데 나는 못하는 것 이렇게만 생각했는데 이제 머신러닝이 뭔지 맛 좀 제대로 보려고 합니다. 이 공부는 다음 멋진 책과 함께 합니다. 위키북스와 저자님 너무나도 감사합니다. 이 책은 코드와 자세한 설명이 함께 있어 찬찬히 한 장 한 장 넘기며 공부하기 좋습니다. 맨 앞 챕터에서는 파이썬의 기본 문법과 라이브러리에 대한 예제 코드도 함께 나와 있습니다. 그래서 머신러닝이 뭔데?? 일반적으로는 애플리케이션을 수정하지 않고.. 2023. 8. 17.
[Crawling]_서울열린데이터광장에서 API로 데이터 수집하기 오늘은 '서울열린데이터광장'에서 데이터를 가져와 가공하는 연습을 하겠습니다. 서울열린데이터광장? 서울열린데이터광장은 서울시 시정활동 과정에서 수집된 다양한 데이터를 공유하는 곳입니다. 누구나 무료로 데이터를 이용하고, 재사용할 수 있습니다. 데이터에 대한 라이선스 정보도 함께 게시하고 있습니다. 데이터 수집 및 가공하는 실습을 진행하기 너무나도 좋은 우리나라입니다. ㅎㅎㅎ 데이터 수집 전 필수로 할 일! 인증키 발급 API로 데이터를 가져오기 위해서는 인증키가 꼭 있어야 합니다. 우선 우리가 실습할 데이터를 검색하겠습니다. 거기서 인증키를 발급받을 수 있어요! '서울시 공동주택 아파트 정보'를 검색합니다. 스크롤을 조금 내리다보면 Open API 항목이 보입니다. 클릭! 오른쪽 위에 '인증키 신청'을 누.. 2023. 8. 15.
[Streamlit]_쉽고 예쁘게 웹을 꾸밀 수 있다고!? - All about **Columns**(1) Streamlit 포스팅은 BOOKK에서 발간한 "Streamlit으로 프로젝트 한방에 끝내기 with 파이썬"이라는 책을 참고하여 저의 공부 내용을 올립니다. 저자님께 감사드립니다. 또한 streamlit doc의 코드도 일부 변형하였습니다. 감사합니다, Streamlit! st.column_config Column st.column_config 클래스는 데이터 표현이나 상호작용을 구성하는 강력한 도구입니다. st.dataframe이나 st.data_editor와 함께 쓰이면서 다양한 데이터 타입으로 컬럼을 조정할 수 있습니다. import pandas as pd import streamlit as st # column data_df = pd.DataFrame( { "widgets" : ["st.sel.. 2023. 8. 15.
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