분류 전체보기 (25) 썸네일형 리스트형 [혼공머신] 14기 마무리 하며 회고 혼공단 14기!방학 1주까지 합쳐 총 7주간의 혼공단 일정이 마무리되었다. 1회 차에서 고해성사를 했듯이,나는 혼자서는 무엇인가를 잘 진행하지 않는다..라는 나를 잘 알기 때문에 스터디 등을 이용하여, 약간을 강제성을 첨가해 스스로 멱살을 잡고 자기 계발을 이어가고 있다. 이번에 첫 시도였던 혼공학습단.목적은 공부도 하고 싶었고, 블로그도 활성화하고 싶어 신청을 하게 되었다. 중간중간에 포기하고 싶은 유혹도 있었지만생각보다 시간도 빠르게 가고 다행히 완주까지 할 수 있었다. 아래는 지금 당장 혼공학습단 하면 생각나는 부분들이다. 혼공학습단? 그걸 왜 해?아무래도 사람들과 같이 진행하면서 더 열심히 하게 된다.모르는 부분들은 질문하며 같이 공부할 수 있다.공부하면서 들을 플레이리스트도 추천해 준다.공부하.. [혼공머신] 6주차 [6/6] 혼공머신도 벌써 마지막 주차! Ch.07 딥러닝을 시작합니다.패션 럭키백을 판매합니다.Ch.07-1 인공 신경망딥러닝과 인공 신경망 알고리즘을 이해하고 케라스를 사용해 간단한 인공 신경망 모델을 만들어 봅시다. 마케팅 팀에서 패션 상품의 주 고객층인 20대를 타깃으로 이전보다 럭키백의 정확도를 높여 럭키백 이벤트를 진행하고 싶어한다.패션 MNISTMNIST란?손으로 쓴 숫자(0~9) 이미지 데이터셋으로,딥러닝에서 가장 기초 실습용으로 많이 사용된다. 먼저 사용할 데이터가 필요하므로,케라스를 사용해 데이터를 불러오자.(케라스는 딥러닝 모델을 쉽게 만들 수 있게 도와주는 파이썬 라이브러리이다.) import keras(train_input, train_target), (test_input, test_targ.. [혼공머신] 5주차 [5/6] Ch.06 비지도 학습비슷한 과일끼리 모으자 이번에는 고객이 사고 싶은 과일 사진을 보내면,그중 가장 많이 요청하는 과일을 판매 품목으로 선정하고,1위로 선정된 과일 사진을 보낸 고객 중 몇 명을 이벤트 당첨자로 선정해보자. Ch.06-1 군집 알고리즘군집 알고리즘이란?비슷한 데이터를 자동으로 묶어주는 기법이다.쉽게 말해, 서로 비슷한 성질을 가진 것끼리 그룹(군집)으로 나눠주는 것!예시마트에서 물건을 분류하는 것과 같다. - 과일 코너에는 사과, 바나나, 오렌지 - 채소 코너에는 상추, 오이, 당근대표적인 알고리즘 - K-평균(K-Means) - DBSCAN - 계층적 군집어떤 곳에 많이 쓰일까? - 고객을 성향별로 그룹화 해서 마케팅 타겟팅 - 뉴스 기사나 문서 문류 - 이상 탐지(비정상적인 데이터.. [혼공머신] 4주차 [4/6] 혼공학습단도 벌써 4주차!! 생각보다 시간이 빠르다.5주차에는 한 주 휴가다!! 락앤롤!!Ch.05 트리 알고리즘화이트 와인을 찾아라! Ch.05-1 결정 트리오프라인에서 캔 와인을 판매하려고 신상 와인을 만들었다.그런데!! 입고 된 와인을 확인해보니 화이트 와인인지, 레드 와인인지 표기가 누락되었다. 캔에 정보에는 알코올 도수, 당도, pH 값이 있다.해당 값들로 와인 종류를 구별할 수 있을까? 로지스틱 회귀로 와인 분류하기지난 시간에 로지스틱 회귀는 어떤 일이 일어날지 말지를 확률로 예측하는 모델로,어떤 사람이 물건을 살지 말지와 같은 0~1의 값을 예측한다. 자 그럼 먼저 와인의 데이터들을 가지고 와보자!import pandas as pdwine = pd.read_csv('https://bit.ly.. [혼공머신] 3주차[3/6] 지난주에도 시간이 빠르다고 느꼈지만 벌써 혼공머신도 반!!Ch.04 다양한 분류 알고리즘럭키백의 확률을 계산하라!럭키백에 넣을 생선은 총 7개로,럭키백에 들어간 생선의 크기, 무게 등이 주어졌을 때 7개 생선에 대한 확률을 출력해야 한다.(길이, 높이, 두께 외에도 대각선 길이와, 무게 사용 가능!) K-최근접 이웃(K-NN) 알고리즘을 사용하면?시간 단축을 위해 결론부터 말하자면 X과정은 아래를 참고!!K-최근접 이웃은 주변의 이웃을 참고 하기 떄문에 이웃의 클래스 비율을 확률이라고 출력하면 되지 않을까? 먼저 생선에 대한 정보를 가져오자import pandas as pdfish = pd.read_csv('https://bit.ly/fish_csv_data')fish.head() 그럼 생선의 종류가 뭐.. [혼공머신] 2주차 생각보다 시간이 빠르게 흘러가 어느덧 벌써 2주차!마음은 예습을 해야지 생각하고 있지만 현실은 따라가기 바쁨! 아무 것도 모른 상태로 시작은 했지만, 생각보다 책의 흐름이 잘되어있어 나쁘지 않은 것 같다. Ch. 03 회귀 알고리즘과 모델 규제농어의 무게를 예측하라!챕터 02에서는 도미와 빙어를 두고, k-최근접 이웃 분류 알고리즘을 사용하여,선택한 대상의 주변을 참고하여 대상을 예측하는 알고리즘을 사용했었다. k-최근접 이웃 회귀Ch.03에서는 k-최근접 이웃 회귀 알고리즘을 이용하여 대상의 값을 예측해 본다.k-최근접 이웃 분류 vs k-최근접 이웃 회귀두 알고리즘은 입력 데이터와 가까운 k개의 이웃을 기준으로 예측한다는 공통점이 존재하지만,분류는 범주를 예측하고 (예를 들어 고양이와 강아지 중 어.. [혼공머신] 1주차 공부를 하기 위해 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 혼공학습단 14기에 신청했다.왜냐고 물으신다면.. 혼자서는 하지 않고 같이해도 하지 않으니까!혼공학습단 14기 일정은 아래와 같다. 사실 혼자공부하는 머신러닝 + 딥러닝을 하기전에 파이썬부터 해야 될 것 같지만 AI의 힘을 믿고 강행하였다.부디 무사 완주 하길 🙏 Ch.01 나의 첫 머신러닝머신러닝이란 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도, 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야사이킷런이 대표적인 머신러닝 라이브러리이다.딥러닝은 인공 신경망이라고도 하며, 텐서플로와 파이토치가 대표적인 라이브러리인공지능은 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 시스템을 만드는 기술로 강인공지능과 약인공지능으로 나눌 수 있다. 생선 분류 문제도미.. Think Change: AI 시대 정보 보호 목차글을 시작하며: 이 책의 가치 004저자의 글 010제1부 정보보호의 지위 제1장 정보보호가 필요해진 이유 021 제2장 정보보호의 법률화 시대 035제2부 업무 현장의 실상 제1장 보안인식이 없는 업무 현장의 현실 060 제2장 정보보호 분야에서 나타나는 특이한 현상들 098 제3장 사람의 생각을 흔드는 공격의 폭발적 증가 111제3부 기업의 모든 구성원에게 필요한 보안인식 제1장 대표이사와 C-레벨 임원이 반드시 갖추어야 할 보안인식 130 제2장 CISO와 정보보안 부서가 만들어내고 지켜내야 할 보안인식 189 제3장 기업의 모든 임직원이 받아들여야 할 가장 기본적인 보안인식 232제4부 정보보호 인식제고와 보안문화 제1장 정보보호 인식제고 기법 .. 이전 1 2 3 4 다음
