Python/머신러닝

머신러닝 & AI 첫걸음 시작하기_마지막

✅ Clustering이란 지도학습 y = f(x)에 대하여 입력변수 (X)와 출력 변수(Y)의 관계에 대하여 모델링 하는것 (Y에 대하여 예측 또는 분류) | 정답을 알려주어 학습 회귀 (Regression) : 데이터들의 특징을 기준으로 연속된 값을 예측 (결과 값은 실수형(float) 값) 분류 (Classification) : 데이터를 정해진 라벨에 따라 분류, (이진분류 / 다중분류) 비지도 학습 출력 변수(Y)가 존재하지 않고, 입력 변수(X)간의 관계에 대해 모델링 정답 라벨이 없는 데이터를 비슷한 특징끼리 군집화(Clustering)하여 결과를 예측, 지도 학습에서 적절한 특징을 찾아내기 위한 전처리 방법으로 활용되기도 함 군집분석 : 유사한 데이터끼리 그룹화 군집모델은 섞여 있는 데이터를..

2022. 6. 14. 10:48

Python/머신러닝

머신러닝 & AI 첫걸음 시작하기_4 주차

앙상블(Ensenble) 앙상블 알고리즘은 다양함을 컨셉으로 한다. 여러개의 머신러닝 모델을 이용해 최적의 답을 찾아내는 기법 여러 모델을 이용하여 데이터를 학습, 모든 모델의 예측 결과를 평균하여 예측함 여러개의 기본모델(예측모형)을 생성, 각 모델의 예측 결과를 종합하여 하나의 최종 예측 결과를 도출 최종적으로 예측 값들을 모은 후 회귀 목적으로 연속형 변수면 평균, 분류 문제면 다수결로 결과를 도출 부트스트랩(BootStrap) 모집단에서 독립적인 데이터 셋을 반복하여 얻지 않고, 원래 데이터 셋에서 관측치를 반복적으로 추출(반복 복원 추출)하여 데이터 셋을 얻는 방법. 이를 통해 데이터의 양을 임의적으로 늘이고, 데이터 셋의 분포가 고르지 않을 때 고르게 만드는 효과를 얻는다 배깅(Bagging)..

2022. 6. 7. 20:03

Python/머신러닝

머신러닝 & AI 첫걸음 시작하기_3주차

알고리즘 분류 비지도학습 - 군집화(K-means, SOM, 계층군집) - 차원축소(주성분분석, 선형판별분석) - 연관분석 - 자율학습 인공신경망 지도학습 - 회귀 - 로지스틱회귀 - 나이브 베이즈 - KNN - 의사결정나무(Disicion Tree) - 인공신경망 - 서포트벡터머신(SVM) - 랜덤포레스트 https://ratsgo.github.io/machine%20learning/2017/03/26/tree/ ✅ 실습 3주차 부터는 본격적으로 코딩을 실습을 해보고 각 알고리즘의 특성을 이해하려고 실습 위주의 학습을 진행, 구글 Colabs에서 실습을 하면서 알고리즘 옵션과 주석을 넣어 놓은 내용을 보면서 반복적으로 코딩 연습 - 각 알고리즘의 옵션에 대해 이론적으로 익히고 옵션 변경에 따라 달라지는..

2022. 5. 30. 21:10

Python/머신러닝

머신러닝 인강을 무료로 듣기 위한 여정

✅ 머신러닝 공부의 시작 정보보안 업무의 형태가 예전에는 단순하게 특정한 범위 안에서 하나의 이벤트나 사고를 방어하는 업무에서 이제는 복잡하게 엮여 있는 엄청난 범위의 네트워크 안에서 대량의 이벤트를 조사하는 형태로 완전히 바뀌었다. 1일 6백만건 이상의 이벤트 안에서 데이터의 유형을 시각화 하고 정상 이벤트인지 혹은 악성 이벤트 인지 파악이 필요 하였고 또한 백만건 이상의 이벤트를 다루는 데 있어서 엑셀은 부적합한 도구이고, 데이터 분석과 머신러닝 플랫폼을 통해 기계적으로 단순하게 사용하기 보다 근본적인 이해도를 높이는 것에 초점을 맞춰 공부를 시작하게 되었다. ✅ 돈이 없다 공짜 강의를 찾아서 머신러닝 / 인공지능 / 데이터분석의 열풍?으로 많은 온라인 강의가 생겨 났는데 몇개의 강의를 들어 봤는데 ..

2022. 5. 14. 23:05