분류 전체보기153 머신러닝 딥러닝 AI의 개념 및 차이점 이해하기 ChatGPT 등 계속되는 AI의 발전으로 이 분야는 계속 뜨거운 관심을 받고 있다. 인공지능 분야에 대해 이야기할 때 AI, 머신러닝, 딥러닝 이 세 가지 용어가 자주 사용된다. 하지만 그 차이점에 대해서는 잘 인식하지 못하는 경우가 많아서 용어가 올바르지 않게 사용되는 경우도 있다. 이 포스팅에서는 이 세 가지 용어의 개념과 차이점에 대해 설명해보고자 한다. AI (Artificial Intelligence - 인공지능) AI(인공지능)은 세가지 중 가장 폭넓은 카테고리이다. 단순 반복적인 일이 아닌 사람의 지능이 필요하다고 인식되어 왔던 일들을 컴퓨터가 하는 것으로 대체되고 있는 분야를 통틀어 칭하는 용어다. 예를 들면 언어를 이해하는 일, 결정을 내리는 일, 복잡한 패턴을 찾아내고 이해하는 일 같.. 2023. 2. 2. [파이썬 독학] 판다스 데이터 프레임 기초 - 데이터 로드, 조건부 필터링, merge, 클리닝, 플랏 그리기 파이썬 판다스 데이터프레임은 데이터 분석에서 쓰이는 가장 기본적인 데이터 구조이다. 2차원 구조로 되어있고 데이터를 저장하고 조작할 수 있다. 이 포스팅에서는 데이터 프레임 사용을 위한 기초를 다양한 예제와 함께 다뤄볼 예정이다. 데이터 로드하기 데이터를 코드에서 직접 만들어서 데이터프레임에 넣어주는 방법과 엑셀이나 csv 같이 외부 파일을 로드하여 데이터프레임에 넣는 방법이 있다. 먼저 외부 데이터를 로드하는 방법은 다음 코드와 같은 방법으로 가능하다. import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') 데이터를 코드에서 직접 만들어 데이터 프레임에 로드하는 방식은 다음 코드를 참고하면 된다. import pandas as pd data = {'Name': ['Joh.. 2023. 2. 1. Classification Decision Tree (결정트리) 개념 - Information gain, impurity, Entropy 이해 Decision Tree(결정트리)는 Classification을 하기 위해 트리를 그려 마지막 leaf node에서 class가 구분되도록 하는 모델이다. Classification이 어떤 방식에 의해 결정이 됐는지 확인하기가 직관적이고 시각화하기 편리해서 많이 사용되는 모델이다. 트리를 그리는 방법 Decision Tree는 제일 처음에 데이터의 속성값들 중에서 하나를 선택해 가장 최상단의 루트 노드로 설정을 하고 그다음 차례대로 그 밑에 노드를 어떤 것을 둘지 결정해 나가며 트리를 그린다. 어떤 순서대로 속성을 선택하여 노드를 두는지 알아보기 위해서는 다음 두 가지 개념을 이해해야 한다. Impurity(불순도)와 Entropy(엔트로피) Impurity(불순도)란 구분된 데이터가 얼마나 서로 다른.. 2023. 2. 1. 파이썬 아직도 설치해서 쓰시나요? 구글 코랩 써보세요. (colab) 이번 포스팅에서는 파이썬과 쥬피터노트북을 직접 설치해서 쓰는 것보다 훨씬 편리하고 장점이 많은 구글 코랩(Colab) 사용하는 방식에 대해 소개해드리고자 합니다. 어떻게 사용하고 얼마나 유용한지 그리고 어떻게 공유하는지에 대해서도 알려드릴게요. 파이썬과 쥬피터 노트북 설치 후 코딩했던 경험 파이썬을 처음 시작할 때 파이썬 설치하고 쥬피터 노트북 설치해서 썼었는데요. 처음 쓰는 패키지 쓸 때마다 프롬프트에서 pip 써서 설치해 줘야 되고, 무거운 거 돌릴 때면 노트북이 터질 것 같더라고요. 특히나 저는 머신러닝이나 딥러닝을 많이 돌리기 때문에 컴퓨터 사양이 그렇게 안 좋은 것은 아님에도 불구하고 윙윙 소리가 크게 나면서 아 이러다 사망하는 거 아닌가 걱정이 되었습니다. 그러다가 다른 방법이 없을까 하고 검.. 2023. 1. 31. 이전 1 ··· 33 34 35 36 37 38 39 다음
