머신러닝2 [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] 딥러닝: 머신러닝의 깊은 곳을 파헤치다 서론 딥러닝은 인공지능 분야에서 놀라운 발전을 이루어낸 최신 기술 중 하나입니다. 이 기술은 인간의 뇌 구조와 유사한 인공신경망을 통해 데이터를 분석하고 예측하는 방법을 이용합니다. 이러한 기술은 많은 산업 분야에서 활용되고 있으며, 앞으로도 계속해서 발전해 나갈 것으로 기대됩니다. 1. 딥러닝이란 무엇인가? 딥러닝 개념 소개 머신러닝과 딥러닝의 차이점 딥러닝의 장단점 2. 딥러닝의 작동 원리 인공신경망의 구조와 동작 원리 활성화 함수에 대한 이해 경사 하강법의 의미 3. 딥러닝의 응용 분야 이미지 인식 기술 음성 인식 기술 자연어 처리 기술 4. 딥러닝의 장점 및 단점 장점 단점 5. 결론 1. 딥러닝이란 무엇인가? 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망을 이용해 데이터를 학습하고 예측하는 기술입니.. 2023. 4. 3. 이전 1 다음
