촉촉한초코칩

https://colab.research.google.com/drive/1sfIIY16vBHCjrX5VPn4HrCZR5UYLzgpy#scrollTo=ALNT4WJfKtkt Ch07. 딥러닝을 시작합니다.패션 럭키백을 판매합니다!- 딥러닝의 핵심 알고리즘인 인공 신경망을 배운다.- 인공 신경망 라이브러리인 텐서플로와 케라스를 배운다.- 인공 신경망 모델의 훈련을 돕는 도구를 익힌다.  07-1 인공 신경망딥러닝과 인공 신경망 알고리즘을 이해하고 텐서플로를 사용해 간단한 인공 신경망 모델을 만든다. 목표 : 로지스틱 회귀 알고리즘의 정확도를 올려야 한다. MNIST 데이터셋 : 머신러닝과 딥러닝 배울 때 많이 사용하는 데이터셋 → Tensorflow를 사용하여 데이터를 불러와서 사용한다. (구글이 만든 딥러..

https://colab.research.google.com/drive/1sfIIY16vBHCjrX5VPn4HrCZR5UYLzgpy#scrollTo=D4p969zjRt35 Ch06. 비지도 학습비슷한 과일끼리 모으자!- 타깃이 없는 데이터를 사용하는 비지도 학습과 대표적인 알고리즘을 배운다.- 대표적인 군집 알고리즘인 k-평균을 배운다.- 대표적인 차원 축소 알고리즘인 주성분 분석(PCA)를 배운다.  06-1 군집 알고리즘흑백 사진을 분류하기 위해 여러 가지 아이디어를 내면서 비지도 학습과 군집 알고리즘을 이해한다. 문제 : 타깃을 모르는 사진을 종류별로 분류하기  비지도 학습 (Unsupervised Learning)타깃이 없을 때 사용하는 머신러닝 알고리즘 픽셀값을 이용해서 사진을 분류한다. #과일..

https://colab.research.google.com/drive/1sfIIY16vBHCjrX5VPn4HrCZR5UYLzgpy#scrollTo=D4p969zjRt35 Ch05. 트리 알고리즘화이트 와인 찾기- 성능이 좋고 이해하기 쉬운 트리 알고리즘을 배운다.- 알고리즘의 성능을 최대화하기 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 실습한다.- 여러 트리를 합쳐 일반화 성능을 높일 수 있는 앙상블 모델을 배운다.  05-1 결정 트리결정 트리 알고리즘을 사용해 새로운 분류 문제 다루기 문제 : 알코올 도수, 당도, pH 값으로 와인 종류 구별하기 import pandas as pdwine = pd.read_csv("https://bit.ly/wine_csv_data")#알코올 도수, 당도, pH, 타깃값 (0이면 ..

https://colab.research.google.com/drive/1sfIIY16vBHCjrX5VPn4HrCZR5UYLzgpy?authuser=0#scrollTo=SomJpD0y3yyq Ch04. 다양한 분류 알고리즘럭키백의 확률 계산하기- 로지스틱 회귀, 확률적 경사 하강법과 같은 분류 알고리즘을 배운다.- 이진 분류와 다중 분류의 차이를 이해하고 클래스별 확률을 예측한다.  04-1 로지스틱 회귀로지스틱 회귀 알고리즘을 배우고 이진 분류 문제에서 클래스 확률을 예측한다.  문제 : 럭키백에 포함된 생선의 확률 알려주기 럭키백의 확률 럭키백에 들어갈 수 있는 생선 : 7개 생선 특성(길이, 높이, 두께, 대각선 길이, 무게)이 주어졌을 때 7개 생선에 대한 확률 출력 → k-최근접 이웃 분류기 사..

https://colab.research.google.com/drive/1sfIIY16vBHCjrX5VPn4HrCZR5UYLzgpy?authuser=0#scrollTo=Jb4xq_tX_6uC Ch03. 회귀 알고리즘과 모델 규제지도 학습 알고리즘의 한 종류인 회귀 알고리즘 배우기다양한 선형 회귀 알고리즘의 장단점 이해   03-1 k-최근접 이웃 회귀지도 학습의 한 종류인 회귀 문제를 이해하고 k-최근접 이웃 알고리즘을 사용해 농어의 무게를 예측하는 회귀 문제 풀기 문제 : 농어의 길이, 높이, 두께를 측정한 데이터를 가지고 농어 무게 예측하기 지도학습 알고리즘 분류 : 샘플을 몇 개의 클래스 중 하나로 분류하는 문제 회귀 (Regression) : 임의의 어떤 숫자 예측하는 문제 → k-최근접 이웃 알..

https://gist.github.com/rickieparkhttps://colab.research.google.com/drive/1sfIIY16vBHCjrX5VPn4HrCZR5UYLzgpy?authuser=0#scrollTo=Jb4xq_tX_6uCCh 01 나의 첫 머신러닝 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 차이점머신러닝 기본 동작 원리  01-1 인공지능과 머신러닝, 딥러닝인공지능 (Artifical Intelligence): 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술 인공 일반지능(강인공지능) Artificial General Intelligence : 사람과 구분하기 어려운 지능을 가진 컴퓨터 시스템약인공지능 (Week AI) : 특정 분야에서 사람의 일을 도와주는 보..