728x90 반응형 개발노트/머신러닝19 [python] np.random.seed 란? 개발 환경 --------------------------------- OS : Mac 개발 툴 : colab 개발 언어 : python --------------------------------- 이번 포스팅에서는 np.random.seed에 대해 보겠다. np.random.seed를 검색해서 들어왔으면 np를 알겠지만 혹시나 모르는 사람이 있을 수 있으니! np는 numpy를 줄여서 말한다. 아래와 같이 import하여 줄여 np로 사용한다. import numpy as np np.random.seed(0)은 일정한 결과를 얻기 위해 사용한다. 예제 np.random.rand() 에 값을 넣어 난수를 생성해보겠다. np.random.seed() 생략 [첫번째 시도] np.random.rand(10) .. 2023. 3. 11. [머신러닝]K-최근접 이웃 알고리즘 - 예제 개발 환경 --------------------------------- OS : Mac 개발 툴 : colab 개발 언어 : python --------------------------------- 이번 포스팅에서는 K-최근접 이웃 알고리즘 예제다. 아래 링크는 K-최근접 이웃 알고리즘 개념이다. 한번 읽고 예제를 보는 것이 도움될 것 같다. https://jpointofviewntoe.tistory.com/127 이번 포스팅을 포함하여 한동안은 사이킷 런 패키지에 대한 글을 다룰것이다. k-최근접 이웃 알고리즘은 사이킷런 패키지에서 구현한 KNeighborClassifier 클래스이다. 1. KNeighborClassifier 클래스를 import한다. from sklearn.neighbors impo.. 2023. 3. 10. K-최근접 이웃 알고리즘 개념 정리하기 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor)은 머신러닝에서 사용되는 분류(Classification) 알고리즘이며 가장 간단한 머신러닝 알고리즘이다. 훈련 데이터셋을 그냥 저장하는 것이 모델을 만드는 과정의 전부고 유사한 특성을 가진 데이터는 유사한 범주에 속하는 경향이 있다는 가정하에 사용한다 k-최근접 이웃 알고리즘은 n개의 특성을 가진 데이터는 n차원의 공간에 점으로 개념화 할 수 있다. K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor) 그림 예제 간단한 그림을 그려보았다. 그림을 상세히 그리지 않았는데 대충 눈에만 안보이는 x축의 특성 수치와 y축의 특성 수치가 있다고 봅시다. 노랑점과 파랑점으로 표시하여 분류를 나타냈으며 빨간별은 아직 분류가 되지 않은 새로운 데이터이다. k-최근접 이.. 2023. 3. 10. [머신러닝] 머신러닝에 대한 개념보기 이번 포스팅에서는 머신러닝과 인공 신경망, 딥러닝의 개념에 관해 간단히 정리하려합니다. 수박 겉핥기 식으로,,, 머신러닝(machine learning) 머신러닝은 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야이자 인공지능 하위 분야 중에서 지능을 구현하기 위한 소프트웨어를 담당하는 핵심분야다. 머신러닝과 그 구성요소인 딥러닝, 신경망은 모두 AI의 세부 하위집합이다. AI는 의사 결정과 예측을 수행하기 위해 데이터를 처리한다. AI는 머신러닝 알고리즘으로 데이터를 처리할 뿐 아니라 추가 프로그래밍 없이도 데이터를 학습하면서 지능화한다. 사이킷 런(scikit-learn) 파이썬 기반의 대표적인 머신러닝 라이브러리이며 머신러닝을 위한 다양한 알고리즘, 프.. 2023. 3. 9. [머신러닝] 맷플롯립 (matplotlib) 사용하기 개발 환경 --------------------------------- OS : Mac 개발 툴 : colab 개발 언어 : python --------------------------------- 머신러닝을 위해 python 언어를 공부하며 python에서 제공하는 데이터분석 관련 패키지들을 사용해보려 합니다. 맷플롯립(matplotlib) 패키지는 파이썬에서 과학계산용 그래프를 그리는 대표적인 패키지입니다. 이번 포스팅에서는 맷플롯립(matplotlib) 패키지를 import하고 scatter() 함수를 사용해보겠습니다. 먼저 산점도를 그릴 데이터를 준비해야합니다. 아래 데이터는 도미의 길이와 무게 데이터이며 첫번째 도미의 길이는 25.4 무게는 242.0으로 보시면 됩니다. bream_length .. 2023. 3. 9. [머신러닝] 빅데이터란 이번 포스팅 부터는 한동안 머신러닝과 딥러닝에 대해 작성해보려고 합니다. 챗봇에 발을 담궈보니 머신러닝과 딥러닝을 병행하여 공부하면 좋을 것 같습니다. 일단 몇권의 책과 함께 시작하려 합니다.. 이 주제에 관한 포스팅은 제가 본 책들을 기반으로 한 요약 포스팅입니다. 지금 인터넷에 돌아다니는 컨텐츠들은 평생을 다 보아도 볼 수 없을 만큼의 방대한 양이며, '콘텐츠 홍수의 시대'에 우리는 살고 있습니다. 이 시대에 플랫폼 회사들은 사용자의 관심에 기반을 둔 추천 서비스를 운영하지 않으면 수익을 내기 힘든 구조가 되었습니다. 빅데이터란 정확히 어떤 것일까 빅데이터는 조직이 의사결정을 내리고 프로세스와 정책을 향상하며 고객 중심 제품과 서비스, 경험을 구축하는데 사용됩됩니다. 정확히 어떤 기술이냐고 묻는다면 .. 2023. 3. 8. [chatbot] chatbot #개념 및 필요지식 정리 #1. chatbot - chatbot은 사용자 인터페이스를 대화방식으로 구성하여 입력된 문자열을 해석하고 입력된 문자열에 적절한 답을 학습된 데이터에서 선택하여 출력하는 구조의 시스템 #2. chatbot의 종류 가. 작업 지향적(선언적) 챗봇 - 하나의 기능을 수행하는 데 초점을 맞춘 단일 목적 프로그램 - NLP을 사용하고 ML은 거의 사용하지 않음 - 사용자 문의에 대해 자동화된 대화형 응답을 생성 - 이 챗봇과의 상호작용은 매우 특정적이고 구조화되어 있음 나. 데이터 기반의 예측형(대화형) 챗봇 - 작업지향적 챗봇보다 개인화된 경험과, 정교한 상호작용을 제공 - 맥락을 인지하고 NLU, NLP, ML을 활용해 매순간 학습 - 예측 인텔리전스 및 분석을 적용하여 사용자의 프로필 및 과거 행동을 기.. 2023. 3. 4. 이전 1 2 다음 728x90 반응형
