카테고리27 Support Vector Machine(SVM)을 활용한 타이타닉 생존자 예측 Support Vector Machine을 이용하여 타이타닉 생존자 예측하기 오늘은 Support Vector Machine 이용하여 타이타닉호의 생존자를 예측해보도록 하겠습니다. 이번에도 Kaggle에서 가져온 데이터를 사용해 보도록 하겠습니다. Library 불러오기 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSea.. 2023. 3. 16. Python 기초(Python의 역사) 안녕하세요. 오션라이트에이아이 백승기연구원입니다. 이번 글에서는 Python에 대한 기초적인 내용을 다뤄보도록 하겠습니다. 파이썬의 역사 파이썬은 1991년 네덜란드계 소프트웨어 엔지니어인 귀도 반 로섬이 발표한 고급 프로그래밍 언어로, 플랫폼에 독립적이며 인터프리터식, 객체지향적, 동적 타이핑 대화형 언어이다. (출처) 파이썬의 특징 1. 스크립트 언어(Script Language) 파이썬은 컴파일 과정 없이 인터프리터(Interpreter)가 소스코드를 한 줄씩 읽어 들여 곧바로 실행하는 스크립트 언어입니다. 즉, 별도의 컴파일 과정이 없이도 실행결과를 확인하고 수정하면서 코드를 작성할 수 있습니다. ※ 컴파일 언어와 스크립트 언어의 차이점 ●컴파일 언어(Compile Language) ●컴파일 언어.. 2023. 3. 14. 바삭한 인공지능(RNN 알고리즘) 목차 1. 머리글 2. RNN(순환신경망)이란? 3. 입력과 출력의 길이를 다르게 설정하는 순환신경망 4. RNN을 활용한 예시 5. 마치며 안녕하세요. 오션라이트에이아이 백승기연구원입니다. 머리글 이번 글에서는 RNN(Recurrent Neural Network)에 대해서 알아보도록 하겠습니다. RNN(순환신경망)이란? RNN(Recurrent Neural Network)는 순환신경망이라고 하며, 입력과 출력을 시퀀스 단위로 처리하는 신경망을 뜻합니다. Hidden Layer의 메모리 셀이서 나온 결과값이 다음 순서의 Hidden Layer의 메모리셀에 입력되는 방식으로 이루어져 있습니다. 다시 말해서 지금까지의 신경망들은 입력층에서 출력층으로 향하는 단방향 이동을 하였지만, 순환신경망의 경우에는 결과.. 2023. 3. 2. 바삭한 인공지능(CNN 알고리즘의 종류) 목차 1. 머리글 2. CNN 알고리즘의 종류 3. Layer를 깊게 쌓을수록 성능이 향상된다는 것을 확인한 VGGNet 4. VGGNet-16의 구조 5. Layer를 깊게 쌓으면서도 성능을 보장하는 ResNet 6. 제한된 컴퓨터 환경에서도 사용가능한 MobileNet의 출현 7. EfficientNet 8. 마치며 안녕하세요. 오션라이트에이아이 백승기연구원입니다. 머리글 이번 글에서는 CNN(Convoulutional Neural Network)의 알고리즘 종류에 대해서 알아보겠습니다. CNN 알고리즘의 종류 CNN에는 여러가지 알고리즘이 있고, 기존 알고리즘에서 향상된 성능을 가진 알고리즘들이 끊임없이 생겨나고 있습니다. CNN의 알고리즘들은 ILSVRC(Imagenet Large Scale Vi.. 2023. 2. 15. Random Forest (Titanic 생존자 예측) Random Forest를 이용한 Titanic 생존자 예측하기 오늘은 Random Forest를 이용하여 타이타닉호의 생존자를 예측해보도록 하겠습니다. 이번에도 Kaggle에서 가져온 데이터를 사용해 보도록 하겠습니다. Library 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import pandas_profiling import matplotlib.pyplot as plt import plotly.express as px import seaborn as sns sns.set() import os from sklearn import preprocessing from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.m.. 2023. 2. 9. Decision Tree Code Example(Titanic 생존자 예측) Decision Tree를 이용한 Titanic 생존자 예측하기 오늘은 Desicion Tree를 이용하여 타이타닉호의 생존자를 예측하는 코드를 작성해 보도록 하겠습니다. 지난번과 마찬가지로 데이터는 Kaggle에서 가져왔습니다. 학습환경은 Jupyter Notebook에서 작성하였습니다. Library Import 하기 import os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import re import numpy as np from sklearn import tree from sklearn.model_selection import train_test_split # Figures inline and set v.. 2023. 2. 8. Multiple Linear Regression Code Example Multiple Linear Regression Code Example 이번 글에서는 Y를 결정하는 X의 요인이 하나가 아닌 여러개인 데이터에서 Y를 예측하는 다중선형회귀 코드에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 이번에도 학습 환경은 Jupyter Notebook을 사용하였습니다. 필요한 라이브러리 import하기 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import hvplot.pandas #jupyter notebook을 실행한 브라우저에서 바로 그림을 볼 수 있게 하는 코드입니다. %matplotlib inline 데이터를 읽어들입니다. #데이터 경로의 경우 사용자의 환경에 맞게.. 2023. 2. 8. 바삭한 인공지능(Convolutional Neural Network) 목차 1. 머리글 2. CNN(Convolutional Neural Network) 3. Zero Padding 4. Pooling 5. Fully Connected Layer 6. CNN의 프로세스 7. 마치며 안녕하세요. 오션라이트에이아이 백승기연구원입니다. 머리글 이번 글에서는 Deep Learning의 알고리즘 중 CNN(Convolutional Neural Network)에 대하여 알아보겠습니다. CNN(Convolutional Neural Network) CNN(Convolutional Neural Network)는 합성곱 신경망이라고 하며 Convolution 연산을 통해서 이미지의 공간적인 정보를 유지하며 이미지 분류에서 높은 성능을 보이는 구조입니다. 이미지가 픽셀마다 가지고 있는 특성들.. 2023. 1. 31. 바삭한 인공지능(딥러닝) 목차 1. 머리글 2. 딥러닝이란? 3. 머신러닝과 딥러닝의 차이점 4. 뇌의 신경망과 인공신경망 5. 딥러닝 알고리즘의 종류 6. DNN(Deep Neural Network) 7. 마치며 안녕하세요. 오션라이트에이아이 백승기연구원입니다. 머리글 오늘은 딥러닝(Deep Learning)에 대해서 알아보겠습니다. 딥러닝이란? 딥러닝은 인공신경망(Artificial Neural Network)를 사용해서 컴퓨터를 학습시키는 알고리즘을 말합니다. 인공신경망은 사람의 신경망, 즉 뇌의 뉴런이 신호를 처리하는 원리에서 착안하여 만든 신경망입니다. 머신러닝과 딥러닝의 차이점 그림 1. 과 같이 머신러닝은 데이터에 대한 특성을 사람이 미리 정해놓고 학습을 시켜 예측을 하는 반면, 딥러닝은 데이터의 특성을 학습을 통해.. 2023. 1. 27. 이전 1 2 3 다음
