개발자 파헤치기26 [python] 아나콘다(Anaconda) 사용해서 가상환경 구축하기 아나콘다는 데이터 과학 및 기계 학습을 위한 강력한 툴입니다. 이를 사용하여 개발 환경을 쉽게 설정할 수 있으며, 다양한 패키지를 간편하게 관리할 수 있습니다. 소개 아나콘다란 무엇인가? 아나콘다는 파이썬을 기반으로 한 오픈 소스 배포판으로, 데이터 분석 및 과학 계산을 위한 다양한 도구와 라이브러리를 제공합니다. 이는 파이썬의 기본 라이브러리 외에도 데이터 과학 분야에서 자주 사용되는 패키지들을 미리 설치하여 제공하는데, 이는 데이터 분석 및 기계 학습 프로젝트를 시작하는 데 매우 유용합니다. 아나콘다의 역사 아나콘다는 Continuum Analytics에서 개발되었으며, 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 현재는 Anaconda, Inc.에 의해 유지보수되고 있으며, 개발자 .. 2024. 4. 3. [python] scikit-learn이란? | 기본 함수 활용 및 예시 | fit_transform, train_test_split, cross_val_score scikit-learn은 파이썬의 머신러닝 라이브러리로, 데이터 분석 및 머신러닝 모델을 쉽게 구축하고 평가할 수 있도록 다양한 도구와 알고리즘을 제공합니다. 데이터 전처리, 모델 선택, 평가 등 다양한 작업을 지원하여 머신러닝 프로젝트를 효율적으로 진행할 수 있습니다. scikit-learn은 오픈 소스 프로젝트로 무료로 사용할 수 있으며, 다양한 커뮤니티와 개발자들에 의해 지속적으로 업데이트되고 발전되고 있습니다. 데이터 불러오기 scikit-learn에서 제공하는 내장 데이터셋을 활용하여 데이터를 불러올 수 있습니다. 예를 들어, 붓꽃(iris) 데이터셋을 불러오는 방법은 다음과 같습니다. from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X =.. 2024. 4. 2. [자율주행] PID 제어의 기본 원리 ( 최적 제어 시스템 ) PID 제어는 현대 제어 시스템에서 핵심적인 역할을 하는 피드백 제어 알고리즘으로, 제어 과정에서 발생하는 오차를 줄이고 안정성을 확보하는 데 중요한 도구입니다. 이 글에서는 PID제어, 그 중에서도 P gain, I gain, D gain의 의미와 PI제어, PD제어, PID제어의 장단점과 특징에 대해 자세히 살펴보겠습니다. PID 제어의 기본 원리 PID제어는 세 가지 주요 구성 요소로 이뤄져 있습니다. 1. P Gain (비례 증폭) 비례 증폭은 현재 오차에 비례하여 제어 출력을 결정합니다. 빠른 응답과 안정된 시스템을 위해 필요하며, 과도한 P Gain은 오버슈팅을 초래할 수 있습니다. 2. I Gain (적분 증폭) 적분 증폭은 누적된 과거 오차에 비례하여 제어 출력을 조절합니다. 정적 오차를 .. 2023. 12. 8. [자율주행] Kalman Filter의 기초와 원리(칼만필터) 소개 안녕하세요! 오늘은 칼만필터에 대해 알아보는 시간을 가져보려고 합니다. 칼만필터는 제어 이론에서 중요한 기술로, 상태 추정(state estimation)과 잡음의 제거 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 이 기술을 이해하면 다양한 실생활 문제에 적용할 수 있고, 특히 로봇 공학, 항공우주 분야 등에서 많은 응용이 이루어지고 있습니다. 1. 칼만필터란 무엇인가요? 칼만필터(Kalman filter)는 러시아 출신 미국의 수학자 루돌프 칼만(Rudolf Kalman)이 개발한 제어 이론의 필터링 기술입니다. 이 필터링 기술은 주어진 시간대에 측정된 데이터와 이전 시간대의 추정값을 사용하여 현재의 상태를 추정하는 데 사용됩니다. 칼만필터는 불확실성과 잡음이 포함된 데이터를 정확하게 추정하는 데 특화되어 있.. 2023. 7. 25. 이전 1 2 3 4 ··· 7 다음
