딥러닝5 [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. [Deep learning] Deep learning의 기초 1. Deep & Machine learning 머신러닝: 기계를 학습시킴으로써 인공지능의 성능을 보다 향상시킨 기술이다. 사람이 직접 필요한 데이터를 넣으면, 기계는 이를 학습하여 인간보다 더 정확하고 올바른 결과를 도출해낸다. 딥러닝: 머신러닝과 유사하지만, 머신러닝처럼 사람이 데이터를 선정해 학습시킬 필요가 없이 아무 데이터나 넣어도 기계 스스로가 학습하여 필요한 특성을 찾아나가는 기술이다. 2 . 딥러닝 프레임 워크 : 이미 검증된 수 많은 라이브러리와 사전 학습까지 완료된 다양한 딥러닝 알고리즘을 제공. 이를 빠르고 손쉽게 사용할 수 있도록 해줌. 응용 프로그램을 개발하기 위한 여러 라이브러리나 모듈 등을 효율적으로 사용할 수 있도록 하나로 묶어 놓은 일종의 패키지. 1. Theano : 최초의.. 2023. 4. 19. [Deep learning] 객체 감지 YOLO (You Only Look Once) 버전 비교 YOLO(You Only Look Once)는 객체 감지(Object Detection) 분야에서 매우 빠르고 정확한 딥러닝 모델 중 하나입니다. YOLO는 이미지나 비디오 내에서 여러 객체의 위치와 클래스를 식별하고 분류할 수 있습니다. YOLO는 이미지를 그리드(grid)로 나눈 후, 셀(cell)마다 여러 개의 바운딩 박스(bounding box)를 예측합니다. 이러한 예측은 단 한 번의 순방향 패스(forward pass)를 통해 이루어지기 때문에 매우 빠르며, 일반적으로 다른 객체 감지 모델들보다 높은 성능을 보입니다. YOLO는 매우 복잡한 이미지나 밀집한 객체들도 정확하게 식별할 수 있는 특징을 가지고 있습니다. 또한, 객체 감지와 객체 분류를 동시에 수행하므로, 다른 모델들보다 간단하며 경.. 2023. 4. 4. [Deep learning] 데이터 전처리 방법 및 기술 데이터 전처리는 데이터 분석에 앞서 데이터를 수집하고 정리하는 과정입니다. 이 과정에서 데이터에 있는 결측치나 이상치를 처리하고, 데이터를 정제하며, 분석에 필요한 형식으로 변환합니다. 이번 글에서는 데이터 전처리의 필요성과 주요 기술에 대해 알아보겠습니다. 데이터 전처리의 필요성 데이터 전처리는 데이터 분석에 있어서 가장 중요한 과정 중 하나입니다. 이는 데이터가 현실 세계에서 수집되기 때문입니다. 현실 세계에서 수집된 데이터는 다양한 형태와 품질을 가지고 있기 때문에 이를 분석하기 전에 데이터를 전처리하여야 합니다. 이를 통해 데이터 분석의 정확성과 유효성을 높일 수 있습니다. 데이터 전처리 기술 데이터 전처리 기술은 데이터 분석에 있어서 매우 중요합니다. 아래는 데이터 전처리 기술 중 일부입니다. .. 2023. 4. 3. 이전 1 2 다음
