딥러닝

[colab] 6. 머신러닝

이제 다음에 다룰 데이터(Iris 데이터와 Titanic 데이터)부터는 실제로 우리가 알고리즘을 사용하여 데이터에 대한 가설을 검증하는 등의 과정을 거칠 것이다. 그전에 머신러닝에 대해 간단히 개념을 짚고 넘어가야겠다. 우선, 현재 데이터 처리가 원초인? 분야에서 많이 거론되는 분야에 대해 적어보겠다. - 인공지능(AI) : 사람의 지능을 모방하여, 사람이 하는 것과 같은 복잡한 일을 할 수 있도록 기계를 만드는 것 - 머신러닝 : 기본적으로 알고리즘을 이용해 데이터를 분석 및 학습하며, 학습한 내용을 기반으로 판단이나 예측하는 것 - 딥러닝 : 인공신경망에서 발전한 형태의 인공지능. 머신러닝 중 하나의 방법론 머신러닝은 데이터(Data)를 기반으로 (알고리즘을 이용해) 패턴(Model)을 학습하여 결과..

클래스와 넘파이, 그리고 matplotlib

『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』도서를 공부하고 복습하는 내용입니다. A = np.array([[1,2], [3,4]]) A.shape# (2,2) A.dtype# dtype('int64') 1. 클래스 ▶ int, str 등의 자료형은 파이썬이 기본으로 제공하는 내장된 자료형이다. ▶ 새로운 클래스를 정의할 수 있는데, 그때 그 클래스만의 전용 함수(메서드)와 속성을 정의할 수 있다. ▶ class 라는 키워드를 사용하여 클래스를 정의한다. ⑴ 클래스 정의 class 클래스 이름: def __init__(self, 인수 ...):# 생성자 ... def 메서드1(self, 인수 ...):# 메서드1 ... def 메서드2(self, 인수 ...):# 메서드2 ... ▶__init__ 클래스를 초기화하는 방..