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Study/AI

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AI와 데이터 분석을 위한 python 프로그래밍 기초 #3 matplotlib 주로 2차원 도표를 위한 데스크톱 패키지 현재 IPython과 통합되어 과학계산 컴퓨팅을 위한 다양한 기능을 갖춤 다양한 GUI 백엔드를 지원하고 있으며 다양한 벡터 포맷과 래스터 포맷으로 도표 저장 가능 matplotlib 관련 IPython 매직 명령어 matplotlib을 주피터 노트북이나 ipython에서 사용하는 경우에는 아래와 같은 설정 필요 기본 파이썬 해석기나 IDLE에서는 plt.show()를 해야 matplotlib 창이 보인다. Figure와 서브 플롯 Figure 객체: 그래프를 그릴 캔버스 역할을 하고 사용자의 상호작용을 처리한다. figsize(w, h)와 같이 크기를 설정할 수 있다. AxesSubplot 객체: 서브 플롯 객체이다. Figure 객체 안에 ..
AI와 데이터 분석을 위한 python 프로그래밍 기초 #2 어제 배웠던 내용 간단하게 복습 mutable: List, Dict Immutable: Str, Tuple dict 자료형 타입 key:value가 매핑되는 형태로 데이터가 저장됨 - key 등록이 되어 있는 경우 - key 등록이 되어 있지 않은 경우 d.get(k) >>> for k in lst: ... d[k] = d.get(k,0)+1 ... >>> print(d) {1: 1, 2: 1, 3: 2, 4: 1} 반복문과 함께 쓰는 함수들 enumerate(iterable object, start=0) #반복 객체에 번호를 매김 zip(iterable object1, iterable object2, iterable object3) # 반복 객체의 쌍을 묶음 map(function, iterable o..
AI와 데이터 분석을 위한 python 프로그래밍 기초 #1 인공지능의 개요 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계 머신러닝의 사용 - 분류 - 예측 - 패턴탐지 데이터의 속성 - 숫자로 측정된 특성 수치(numeric) - 범주로 측정된 특성 범주적(categorical): 구간을 통해서 구분 (high / medium / low) - 명목적(nominal): 이름이 있는 데이터 (예: 남성/여성) 범주형 변수가 순서화된 리스트 크게는 수치형 or 범주형으로 분류 기계 학습 알고리즘의 종류 - 지도 학습기(supervised learner) 예측 모델(predictive model) : 정답을 알려주는 것 (target lable) / 이렇게 label을 붙이는 것이 레이블링 - 자율 학습기(unsupervised learner) 기술 모델(descriptive m..
머신러닝 공부 #3 04. 머신러닝 4-1. 머신러닝이란? 4-2. 머신러닝 첫걸음 4-3. 이미지 내부의 문자 인식 4-4. 외국어 문장 판별하기 4-5. 서포트 벡터 머신(SVM) 4-6. 랜덤 포레스트 4-7. 데이터를 검증하는 방법 4-3. 이미지 내부의 문자 인식 이번 절에서 배울 내용 이미지 내부의 문자 인식 MNIST 데이터를 이용한 손글씨 숫자 인식 알고리즘과 툴 MNIST 손글씨 숫자 데이터 sckit-learn 라이브러리 SVM 알고리즘 손글씨 숫자 인식하기 MNIST - 손글씨 숫자 데이터 4개의 파일을 내려받고 GZip 압축을 해제하는 프로그램을 만들어봅시다. import urllib.request as req import gzip, os, os.path savepath = "./mnist" baseu..
머신러닝 공부 #2 04. 머신러닝 4-1. 머신러닝이란? 4-2. 머신러닝 첫걸음 4-3. 이미지 내부의 문자 인식 4-4. 외국어 문장 판별하기 4-5. 서포트 벡터 머신(SVM) 4-6. 랜덤 포레스트 4-7. 데이터를 검증하는 방법 머신러닝 첫걸음 머신러닝 프레임워크 scikit-learn scikit-learn은 다양한 분류기를 지원하며, 머신러닝의 결과를 검증하는 기능도 가지고 있습니다. 또한 분류, 회귀, 클러스터링, 차원 축소처럼 머신러닝에서 자주 사용되는 다양한 알고리즘을 지원합니다. 또한 머신러닝을 바로 테스트해볼 수 있게 샘플 데이터도 제공합니다. scikit-learn은 pip 명령어를 사용해 패키지를 설치할 수 있음 pip3 install -U scikit-learn scipy matplotlib s..
머신러닝 공부 #1 '파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문' 책으로 공부 04. 머신러닝 4-1. 머신러닝이란? 4-2. 머신러닝 첫걸음 4-3. 이미지 내부의 문자 인식 4-4. 외국어 문장 판별하기 4-5. 서포트 벡터 머신(SVM) 4-6. 랜덤 포레스트 4-7. 데이터를 검증하는 방법 4-1. 머신러닝이란? 머신러닝을 간단하게 설명하면 "수많은 데이터를 학습시켜 거기에 있는 패턴을 찾아내는 것"이라고 할 수 있습니다. 일단 패턴을 찾으면 그러한 패턴을 기반으로 데이터를 분류하거나 미래를 예측할 수 있습니다. 머신러닝 개요 머신러닝(machine learning)이란 인공지능 연구 과제 중 하나, 인간의 뇌가 자연스럽게 수행하는 "학습"이라는 능력을 컴퓨터로 구현하는 방법입니다. 어느 정도 규모가 있는 샘..

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