한빛 미디어의 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝, Ch 01~02

 

책의 내용을 가급적 그림으로 이해할려고 인터넷 자료를 보고 정리합니다.

 

1. 인공지능

 

출처 : https://hongong.hanbit.co.kr/ai-%EB%AC%B4%EC%97%87%EC%9D%B8%EA%B0%80-%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%B0%A8%EC%9D%B4%EC%A0%90-%EC%B4%9D%EC%A0%95%EB%A6%AC/

 

* 퍼센트론 : 로지스틱 회귀의 초기 버전

* Lenet-5 : 얀 르쿤(현 구글,교수)  이 신경망 모델을 만들어 손글씨 숫자를 인식, 최초의 합성곱 신경망 (8장 학습 예정), ,

* AlexNet : 힌턴(현 페북)이 ImageNet에서 압도적인 성능으로 우승, 합성곱 신경망 사용, 이때 부터 합성곱신경망으로 이미지 분류로 널리 사

 

2. 머신러닝

 

머신러닝 :

  • 데이타에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구 하는 분야
    • 머신러닝 라이브러리인 사이킷런이 필요,
      • 사이킷런은 파이썬 라이브러리
        • 1~6장은 싸이런에 포함된 머신러닝 알고리즘을 학습

 

머신러닝 유형 :

  • 지도 학습 (Supervised Learning)
    • 정답이 있는 데이터를 활용해 데이터를 학습시키는 방법

지도학습의 머신러닝 알고리즘

  • 비지도 학습 (Unsupervised Learning)
    • 정답이 없는 데이터를 군집화하여 새로운 데이터에 대한 결과를 예측하는 방법

비지도학습 머신러닝 알고리즘 예시

 

  • 준지도 학습 (semi supervised)
    • 지도학습과 비지도 학습의 중간에 해당하는 기술로, 명확한 정답이 존재하나 정답이 있는 데이터를 구하기 힘들때 사용
  • 강화 학습(Reinforcement Learning)
    • 주어진 환경에서 어떤 행동을 취하고 이로써 어떤 보상을 얻으면서 학습을 진행
      • 개념 : 에이전트 , 환경, 상태, 행동, 보상
       

3. 딥러닝

 

머신러닝 라이브러리

  • 구글 : TensorFlow
  • 페북 : PyTorch

 

4. Colab vs VSCode

  • 머신러닝/딥러닝 라이브러리를 사용하여 파이썬 프로그램밍 개발툴 필요
  • colab : https://colab.research.google.com/
  • VS Code : MS제공하는 파이썬을 포함한 프로그램밍 개발툴

Colab 실행 예시

 

VS Code 실행 예시

 

5. Scikit-learn 라이브러

큰 틀에서 사용법

 

https://www.datacamp.com/cheat-sheet/scikit-learn-cheat-sheet-python-machine-learning

 

6. 마켓과 머신러닝.

Kneighbors 분류 사용법.

  • 분류에 사용되는 거리 측정 방법은 유클리드와 맨하튼 측정이 있음,
  • Manhattan Distance, 맨하탄 거리, L1 Distance (빨간색, 노란색,파란색)

  • Euclidean Distance, 유클리드 거리, L2 Distance, 최단 거리 (녹색)

 

 

 

2-1 훈련 세트와 테스트 세트

  • 훈련 세트와 테스트 세트를 분류하여 훈련할 때 사용하지 않은 데이트로 평가를 진행한다.
  • 훈련 세트와 테스트 세트에 샘플이  골고루 섞어 한쪽으로 치우지지 않도록 한다. (샘플링 편향,sampling bias)
    • array 인덱스를 np.random.shuffle()함수로 랜덤하고, 이를 배열 인덱싱(array indexing)한다
kn = kn.fit(train_input, train_target)  # 훈련데이타로 모델 훈련한다.
kn.score(test_input,test_target)       # 훈련된 모델을 평가한다.
kn.predict(test_input)                       # 훈련된 모델로 예측한다.

 

참고 자

 

https://m.hanbit.co.kr/channel/category/category_view.html?cms_code=CMS9940886850#

 

[AI, 표와 그림으로 알려 드립니다] 머신러닝을 사용해야 할 때와 사용하지 말아야 할 때

머신러닝 시스템이란 무엇인가?2016년 11월 구글은 다국어 신경망 기계 번역 시스템(MNMT)을 구글 번역에 통합했다고 발표했습니다. 이는 대규모 프로덕션 환경에 적용한 심층 인공 신경망의 초기

m.hanbit.co.kr

 

https://hongong.hanbit.co.kr/%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98%EC%9D%84-%EC%86%8C%EA%B0%9C%ED%95%A9%EB%8B%88%EB%8B%A4/

 

머신러닝 딥러닝 알고리즘을 소개합니다. : 인공지능 영역의 확장

머신러닝 알고리즘 지도학습, 비지도학습, 준지도학습, 강화학습과 딥러닝 알고리즘 ANN, DNN, CNN, RNN에 대해 정리했습니다. 딥러닝의 등장으로 머신러닝의 실용성이 강화되었고 인공지능의 영역

hongong.hanbit.co.kr

 

https://hongong.hanbit.co.kr/ai-%EB%AC%B4%EC%97%87%EC%9D%B8%EA%B0%80-%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%B0%A8%EC%9D%B4%EC%A0%90-%EC%B4%9D%EC%A0%95%EB%A6%AC/

 

 

[AI란 무엇인가] 인공지능 머신러닝 딥러닝 차이점 총정리 혼자 공부하는 책

[AI란 무엇인가] 인공지능 머신러닝 딥러닝 차이점 총정리 두 줄 요약: ‘인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 순서로 범위가 크다’ 라고 이해하시면 편합니다.인공지능은 머신러닝과 딥러닝을 포괄하

hongong.hanbit.co.kr

https://www.opsnow.com/ml-%EB%A8%B8%EC%8B%A0-%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EC%97%90-%EB%8C%80%ED%95%B4%EC%84%9C/

 

 

ML, 머신 러닝에 대해서! - OpsNow

오늘은 머신 러닝의 이런저런 것에 대해서 공유해 드리려고 합니다. 머신 러닝은 인공 지능의 한 영역으로 컴퓨터가 스스로 학습하는 것을 말합니다. 머신 러닝을 번역하면 기계 학습으로 번역

www.opsnow.com

 

 

 

 

https://medium.com/ddiddu-log/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EC%9D%98-%EC%B0%A8%EC%9D%B4-3-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-deep-learning-%EC%9D%B4%EB%9E%80-78555ef14ee3

 

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이: 3.딥러닝(Deep Learning)이란

딥러닝의 정의와 도약, 사례

medium.com

https://www.gttkorea.com/news/articleView.html?idxno=5448

 

[강승우의 머신러닝 이야기] 딥러닝의 표현 학습

머신러닝(Machine Learning)의 한 분야였던 ‘딥러닝’으로 이름지어진 신경망(Neural Network) 기술은 2012년 이미지넷 대회 우승으로 큰 주목을 받았다. 그리고, 10여년이 지나는 동안, 바둑을 두는 인공

www.gttkorea.com

 

 

'24년에는 이 책을 끝내자!!!

 

정해진 시간 : 주차별 정리는 토요일

 

https://discord.com/channels/@me

 

Discord - A New Way to Chat with Friends & Communities

Discord is the easiest way to communicate over voice, video, and text. Chat, hang out, and stay close with your friends and communities.

discord.com

 

https://hongong.hanbit.co.kr/%ed%98%bc%ea%b3%b5-%ea%b2%8c%ec%8b%9c%ed%8c%90/?uid=142&mod=document&pageid=1

 

[혼공학습단 11기] 스터디 활동과 도서별 커리큘럼 안내

  안녕하세요, 한빛미디어 혼공학습단의 🧙‍♀️혼공족장🧙‍♀️입니다. 혼공학습단 활동과 도서별 커리큘럼 안내 드립니다.   11기 활동 기간 1주차: 1월 2일 ~ 1월 7일 2주차: 1월 8일 ~ 1월 14

hongong.hanbit.co.kr

 

주차별 페북에 등록

https://www.facebook.com/groups/hongong

가상환경은 왜 쓸까?

아나콘다를 비롯한 파이썬은 가상환경을 제공하여 개발한 패키지를 쉽게 관리할 수 있도록 도와준다.

하나의 개발 컴퓨터에서 파이썬의 버전 또는 패키지를 프로젝트별 또는 주제별로 진행하는 경우 가상환경을 배포 환경에 구성하여 최총 배포 환경에 배포하는 경우 환경에 따른 수정문제를 해결 할 수 있다.

콘다에서 가상환경 구성하기

가상환경 생성, 가상환경 활성화, 가상환경 비활성화, 가상환경 삭제, 가상환경 확인을 위해 아나콘다 tool을 제공합니다. 가상환경에 사용되는 주요 명령어는 그림과 같읍니다.

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SQL Script 실행하기

DB 접속후 실행 하기

mysql> source /bin/test.sql # SQL query문이 있는 파일의 경로 입니다.

Shell에서 실행하기

$ mysql -u oops -p oops < /bin/test.sql 

DDL

Table 만들기

 32 CREATE TABLE Orders (
 33   orderid INTEGER PRIMARY KEY,
 34   custid  INTEGER ,
 35   bookid  INTEGER ,
 36   saleprice INTEGER ,
 37   orderdate DATE,
 38   FOREIGN KEY (custid) REFERENCES Customer(custid),
 39   FOREIGN KEY (bookid) REFERENCES Book(bookid)
 40 );

Insert

INSERT INTO Orders VALUES (1, 1, 1, 7500, STR_TO_DATE('2021-02-01','%Y-%m-%d'));

SELECT

SELECT [DISTINCT] select_expr 
    [FROM table_references] 
    [WHERE where_condition] 
    [GROUP BY {col_name |expr |position}]     
    [HAVING where_condition] 
    [ORDER BY {col_name |expr |position}]

where 구문 (검색조건들[LIKE 필터]

- 검색조건들

- where 조건과 패턴매칭 (Like 절)

- NULL

ORDER BY

SELECT ...
    FROM. ...
    WHERE ...
    ORDER BY column_name,...[ASC | DESC]  -- ASC : 오름차순 정렬, DESC : 내림차순 정령
    or
    ORDER BY column_no,...[ASC | DESC]
    ex.
    ORDER BY price, bookname   -- 가격순으로 검색하고, 가격이 같으면 이름순으로 검색한다. 
    ex.
    ORDER BY price DESC, bookname ASC

DISTINCT (중복제거 = 범주 값 추출)

SELECT [DISTINCT] 속성이름(들)...
    FROM. ...

ex. select DISTINCT custid from orders;
    select count(DISTINCT cousid) from orders;

조건제어 (CASE, IF)

  • 다중조건 CASE
    SELECT custid, saleprice AS '총구매액',
     CASE
        WHEN (saleprice >= 15000) THEN '최우수고객'
        WHEN (saleprice  >= 10000) THEN '우수고객'
        WHEN (saleprice  >= 5000 ) THEN '일반고객'
        ELSE '유령고객'
     END AS '고객등급'
    FROM Orders O
    GROUP BY custid;

+--------+--------------+-----------------+
| custid | 총구매액 | 고객등급 |
+--------+--------------+-----------------+
| 1 | 7500 | 일반고객 |
| 2 | 8000 | 일반고객 |
| 3 | 8000 | 일반고객 |
| 4 | 20000 | 최우수고객 |
+--------+--------------+-----------------+
```

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기본 Application

 

윈도우


 

https://ytdl-org.github.io/youtube-dl/index.html

  • brew install youtube-dl
  • youtube-dl [OPTIONS] URL [URL...]
  • mp3만 추출하기
    • OSX HOMEBREW 설치  -- > $ brew install ffmpeg
    • 유투브 동영상을 mp3로 다운로드후 변환  --> $ youtube-dl --extract-audio --audio-format mp3 <URL 주소>

 

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