머신러닝4 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. K-Nearest Neighbor Code Example(K-NN - Titanic 생존자 예측) K-NN을 이용한 Titanic의 생존자 예측하기 오늘은 K-NN을 이용해 타이타닉호의 생존자를 예측하는 코드를 작성해보도록 하겠습니다. 데이터는 (Kaggle)에서 가져왔습니다. 실험환경은 이전과 같이 Jupyter Notebook에서 작성하였습니다. Library Import, 데이터 불러오기 import numpy as np import pandas as pd %matplotlib inline 데이터 불러오기 #경로의 경우 사용자의 환경에 맞게 설정해 주셔야 합니다. data=pd.read_csv('C:/Users/User/Downloads/train.csv') data 불러온 데이터를 한번 살펴보겠습니다. Pclass - 승선자의 사회-경제적 지위(낮을수록 높은 지위를 가지고 있음) SibSp -.. 2023. 1. 19. 바삭한 인공지능(ML 이란? / 회귀와 분류) 목차 1. 머리글 2. 머신러닝이란? 3. 머신러닝의 알고리즘 분류 4. 지도학습(Supervised Learning) 5. 지도학습 - 회귀(Regression) 6. 지도학습 - 분류(Classification) 7. 분류 알고리즘의 종류 8. 마치며 안녕하세요. 오션라이트에이아이 백승기연구원입니다. 머리글 이번에는 머신러닝(Machine Learning, ML)에 대해서 좀 더 알아보도록 하겠습니다. 머신러닝이란? 머신러닝은 주어진 데이터의 상관관계를 컴퓨터가 학습한 후 그 결과를 토대로 새로운 데이터에 대한 관계를 예측하는 능력을 가지게 하는 것을 말합니다. 다음은 Tom Mitchell의 머신러닝에 대한 정의 입니다. Tom Mitchell(1998) - Machine Learning is We.. 2023. 1. 11. 바삭한 인공지능(AI, ML, DL에 대하여...) 목차 1. 머리글 2. 인공지능(AI)이란? 3. 머신러닝(ML)이란? 4. 딥러닝(DL)이란? 5. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계 6. 우리 주변의 인공지능? 7. 마치며 안녕하세요. 오션라이트에이아이 백승기연구원입니다. 오늘부터 인공지능에 관련된 정보와 기술을 다루는 내용을 작성하고자 합니다. 머리글 먼저 인공지능(AI)과 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)에 대해서 간략하게 설명하고 세 가지 개념의 관계에 대해서 얘기해 보겠습니다. 인공지능(AI)이란? 인공지능(AI)은 Artificial Inteligence의 약자로 컴퓨터나 기계장치에 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 언어 이해능력 등을 구현한 기술입니다. 인공지능은 사람이 컴퓨터에다가 지식이나 기술을 입력하고 컴퓨터는 상황에 따라 입력.. 2023. 1. 11. 이전 1 다음
