S05L05 – 언더 샘플링 및 오버 샘플링
html 머신러닝에서 데이터 밸런싱 이해하기 목차 소개 균형 잡힌 데이터의 중요성 불균형 데이터로 인한 문제점 데이터 분할 전의 모범 사례 데이터 밸런싱 기법 imblearn 라이브러리 사용하기 고급 기법 결론 소개 다시 오신 것을 환영합니다! 오늘의 논의에서는 머신러닝의 중요한 측면인 데이터…
Chand Sheikh
S05L04 – 테스트 및 훈련 데이터 분할과 피처 스케일링
html 머신러닝에서 데이터 분할 및 특성 스케일링 이해하기 목차 데이터 분할: 학습 세트와 테스트 세트 테스트 세트란 무엇인가? 학습 세트란 무엇인가? 일반적인 분할 비율 scikit-learn을 사용한 데이터 분할 구현 특성 스케일링: 표준화와 정규화 왜 특성 스케일링이 필요한가? 표준화 vs. 정규화…
S05L03 – 특징 선택 및 범주형 데이터 인코딩
html 머신러닝에서 특징 선택 및 인코딩의 이해 목차 특징 선택: 데이터 간소화 인코딩: 범주형 데이터 변환 모든 것을 종합하기 결론 특징 선택: 데이터 간소화 특징 선택이란 무엇인가? 특징 선택은 예측 작업에 크게 기여하는 데이터셋에서 가장 관련성 높은 변수(특징)를 식별하고 유지하는…
S05L02 – 결측 데이터 처리
Python에서 누락된 데이터 처리: Scikit-Learn의 SimpleImputer를 활용한 종합 가이드 목차 누락된 데이터 이해하기 누락된 데이터 처리 전략 1. 행 또는 열 제거 2. 누락된 값 대체 Scikit-Learn의 SimpleImputer 사용하기 단계별 구현 최고의 실천 방법 및 고려사항 결론 누락된 데이터 이해하기…
S04L05 – 항등행렬, 행렬 역의 특성, 전치 행렬
html 행렬의 주요 개념 이해: 항등 행렬, 역행렬, 전치 행렬 목차 항등 행렬 정의 및 성질 검증 예제 역행렬 역행렬 이해하기 스칼라 용어에서의 역수 행렬 역수의 예시 행렬의 전치 전치란 무엇인가? 전치의 중요성 요약 다시 돌아오신 것을 환영합니다, 친구 여러분!…
S04L04 – 벡터 곱셈
머신 러닝을 위한 행렬 연산에서 벡터 곱셈 이해: 종합 가이드 목차 행렬 곱셈 소개 벡터 곱셈이란? 행렬 곱셈 vs. 벡터 곱셈: 비교 분석 실제 예제: 자동차 연비 예측 가설 정의 가설을 행렬로 변환 벡터 곱셈 수행 결과 분석 머신 러닝에서의…
S04L03 – 행렬 곱셈
행렬 곱셈 이해하기: AI 및 머신 러닝의 기본 개념 목차 행렬 곱셈의 기초 곱셈 행렬 계산하기 파이썬에서 행렬 곱셈 구현하기 결론 행렬 곱셈의 기초 행렬 곱셈의 핵심은 두 개의 행렬을 포함합니다: 하나는 크기가 \(3 \times 2\)인 행렬과 다른 하나는 크기가…
S04L02 – 행렬 연산 및 스칼라 연산
html 기본 행렬 연산 이해하기: 덧셈, 뺄셈 및 스칼라 연산 목차 1. 행렬 덧셈 및 뺄셈 2. 스칼라 연산 결론 1. 행렬 덧셈 및 뺄셈 정의: 행렬 덧셈과 뺄셈은 두 행렬을 결합하여 각 대응 요소를 더하거나 빼는 연산입니다. 그러나 이러한…
S04L01-행렬
html 행렬의 이해: 기계 학습의 기초 목차 소개 행렬이란? 기계 학습에서 행렬의 중요성 행렬의 차원과 형태 행렬의 인덱싱 행렬의 유형 결론 소개 다시 오신 것을 환영합니다, 친구들! 기계 학습 분야에서 행렬은 중요한 역할을 합니다. 모델을 구축하든, 데이터 작업을 수행하든, 복잡한…
S39L06 – 파이프라인을 통한 텍스트 분류기 구축 계속
안전한 텍스트 분류기 구축: 파이썬을 활용한 파이프라인 및 LinearSVC 목차 텍스트 분류 소개 데이터셋 개요 환경 설정 데이터 전처리 TF-IDF를 이용한 벡터화 머신러닝 파이프라인 구축 모델 학습 모델 성능 평가 예측 수행 결론 추가 자료 텍스트 분류 소개 텍스트 분류는…
S39L05 – 텍스트 분류기 구축하기
html Scikit-Learn을 사용한 효과적인 텍스트 분류기 구축: 종합 가이드 메타 설명: Scikit-Learn을 활용한 NLP 텍스트 분류에 뛰어들어 보세요. 텍스트 데이터 전처리, CountVectorizer 및 TfidfVectorizer 활용, LinearSVC 모델 학습 방법을 배우고, 견고한 텍스트 분류기를 구축하는 과정에서 흔히 발생하는 문제를 극복하는 방법을…
S39L04 – 단어 빈도 역문서 빈도
TF-IDF 이해하기: 용어 빈도-역 문서 빈도를 통한 텍스트 분석 강화 자연어 처리(NLP) 분야에서 텍스트 데이터를 효과적으로 분석하고 이해하는 것은 매우 중요합니다. 다양한 기술 중에서 용어 빈도-역 문서 빈도(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF)는 텍스트를 의미 있는 수치적 표현으로 변환하는 강력한 도구로…
S39L03 – 텍스트를 문서 용어 행렬로
html 문서-용어 행렬 이해하기: 포괄적인 가이드 빅 데이터와 인공지능 시대에 텍스트 데이터를 수치 형식으로 변환하는 것은 다양한 머신 러닝 애플리케이션에서 매우 중요합니다. 이러한 변환을 달성하기 위한 기본적인 기술 중 하나는 문서-용어 행렬(Document Term Matrix, DTM)입니다. 자연어 처리(NLP), 텍스트 분류 또는…
S39L02 – 기계 학습을 이용한 텍스트 분류, 문제점
html 머신러닝을 이용한 감성 분석의 이해: 종합 가이드 오늘날의 디지털 시대에서 고객의 감정을 이해하는 것은 제품과 서비스를 향상시키기 위해 노력하는 기업에게 매우 중요합니다. 자연어 처리(NLP)의 핵심 측면인 감성 분석은 리뷰, 소셜 미디어 게시물, 피드백 양식과 같은 텍스트 데이터를 분석하여 공공…
S39L01 – NLP는 정확히 무엇인가요?
자연어 처리(NLP) 이해하기: 심층 가이드 목차 자연어 처리(NLP)란 무엇인가? NLP가 중요한 이유는? 자연어 처리의 응용 언어 번역 챗봇 문법 검사기 이메일 필터링 및 스팸 감지 감정 분석 음성-텍스트 변환 및 텍스트-음성 변환 자막 생성 비하인드 스토리: NLP의 작동 원리 NLP에서의…
S38L04 – 상한 신뢰 구간 알고리즘 계속
상한 신뢰 경계(UCB) 알고리즘 마스터하기: 포괄적인 가이드 안녕하세요. 상한 신뢰 경계(Upper Confidence Bound, UCB) 알고리즘에 대한 심층적인 탐구에 오신 것을 환영합니다. 이 알고리즘은 멀티 암드 배니트(multi-armed bandits)와 강화 학습(reinforcement learning) 분야에서 핵심적인 전략입니다. 데이터 과학자, 머신러닝 애호가 또는 알고리즘 도구…
S38L03 – 상위 신뢰 경계 알고리즘
html 다중 무장 도박사 문제에서 상한 신뢰 경계(UCB) 이해하기 메타 설명: 다중 무장 도박사 문제를 해결하는 중요한 방법인 상한 신뢰 경계(UCB) 알고리즘의 복잡한 내용을 파고듭니다. UCB가 탐색과 활용의 균형을 맞춰 다양한 응용 분야에서 의사 결정을 최적화하는 방법을 배워보세요. 목차 소개…
S38L02 – 탐색 전용, 활용 전용 프로세스
탐색과 활용의 균형: 최적의 의사결정을 위한 전략 목차 탐색과 활용 소개 활용 전용 전략 탐색 전용 전략 올바른 균형 찾기: 상한 신뢰 구간(UCB) 접근 방식 UCB를 넘어서: 탐욕적 메커니즘과 미래 방향 결론 참고문헌 키워드 메타 설명 자주 묻는 질문 저자…
S38L01-왜 강화 학습인가
html 강화 학습 이해하기: 다중 무장 도박사 문제 탐구 저자: Chand Sheikh 날짜: 2023년 10월 목차 강화 학습 소개 탐험 대 활용 딜레마 활용 전용 전략 다중 무장 도박사 문제 소개 다중 무장 도박사 문제란 무엇인가? ‘다중 무장 도박사’라는 용어의…
S37L02 – 보너스 비디오 – 강화 학습
강화 학습 탐구: 고급 코딩 프로젝트에 대한 통찰 목차 AIMA 리포지토리 내장 예제 및 시뮬레이션 왕자와 공주 게임 미로 내비게이션 예제 성 문제 이해하기 실습 데모 보조 자료 마지막 생각 AIMA 리포지토리 구글에서 AIMA 리포지토리 (Artificial Intelligence: A Modern Approach)를…
S37L01-강화 학습 – 기초
html 강화 학습 이해하기: 개념, 응용 및 구현 목차 강화 학습이란 무엇인가? 강화 학습의 작동 원리 강화 학습의 실제 응용 자율 주행 자동차 룸바 로봇 강화 학습의 실용적인 예제 길 찾기: 왕자와 공주 시나리오 환경 인지형 에이전트를 활용한 게임 개발…
S36L07 – 덴드로그램
html 덴드로그램을 활용한 클러스터링 이해: 종합 가이드 목차 요약: 클러스터링에서 ELBO 방법 덴드로그램이란 무엇인가? 덴드로그램 만들기: 단계별 안내 덴드로그램 해석하기 덴드로그램을 활용한 클러스터링 구현 실제 적용: 마케팅 전략 클러스터링에서 덴드로그램 사용의 장점 결론 요약: 클러스터링에서 ELBO 방법 덴드로그램에 대해 깊이…
S36L06 – 시각화
파이썬에서 K-평균 클러스터링 이해하기: 단계별 가이드 목차 데이터셋 소개 요약: 엘보우 방법 K-평균으로 예측하기 Matplotlib을 사용한 클러스터 시각화 클러스터 해석하기 특정 클러스터 데이터 추출하기 실제 적용: 타겟 마케팅 결론 및 다음 단계 다시 만나 반갑습니다, 친구들! 이 가이드에서는 파이썬을 사용한…
S36L05 – 파이썬에서의 K-평균 클러스터링
Python에서 K-평균 클러스터링 구현: 단계별 가이드 클러스터링은 데이터 포인트를 그들의 고유한 유사성을 기반으로 그룹화할 수 있게 해주는 비지도 머신 러닝의 기본적인 기술입니다. 다양한 클러스터링 알고리즘 중에서 K-평균은 그 단순성과 효율성으로 돋보입니다. 이 기사에서는 Python의 scikit-learn 라이브러리를 사용한 K-평균 클러스터링 구현…
S36L04 – 엘보우 방법
html K-평균 클러스터링 마스터하기: 엘보우 방법을 사용하여 최적의 K 값을 결정하는 방법 데이터 과학과 기계 학습 분야에서 K-평균 클러스터링은 가장 널리 사용되는 비지도 학습 알고리즘 중 하나로 두드러집니다. 이는 데이터를 뚜렷한 그룹으로 분할하는 강력한 도구로, 시장 세분화, 이미지 압축, 패턴…