머신러닝

[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..

머신러닝 개념과 파이썬 기초 문법

개강 전에 머신러닝의 개념과 데이터 수집 및 분석 방법을 배워보고자 강의를 듣기 시작했다! 강의를 들으면서 정리한 내용을 올려보겠다. 데이터 처리를 위해서 Python을 이용할 것이다! ▶Beautiful soup이라는 라이브러리를 이용해서 스크레이핑 / 크롤링 방법(데이터 처리기술) ▶이 기술을 활용해서 머신러닝에서 활용할 데이터를 수집하는 방법을 하게 됨 # 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 개념 ▶머신러닝은 인공지능의 한 종류 ▶인공 지능 ; 컴퓨터가 인간처럼 생각하는 것 ▶머신 러닝 ; 기계가 학습능력이 있어서 인간처럼 컴퓨터가 스스로 학습하는 것 ; 기계가 배울수있도록 하기위해서는 주어진 데이터가 있어야 학습할 수 있음 (그 데이터를 추출하기 위한 기술 : 스크레이핑, 크롤링) ; 인공지능의 한 종류..