데이터공부기록

대표적인 파이썬 ML 라이브러리 특징 1. 쉽고 가장 파이썬스러운 API 제공 2. 머신러닝을 위한 매우 다양한 알고리즘과 개발을 위한 편리한 프레임워크와 API 제공 3. 오랜기간 실전 환경에서 검증되었으며, 매우 많은 환경에서 사용되는 성숙한 라이브러리 설치 1. Anaconda를 설치하면 기본적으로 사이킷런도 함께 설치됨 2. 별도 설치시엔 pip와 conda 명령어를 통해 설치 3. conda 명령어로 설치 시엔 사이킷런 구동에 필요한 넘파이나 사이파이 등의 다양한 라이브러리를 동시 설치가 가능 용어정리 1. 하이퍼 파라미터 (1) 머신러닝 알고리즘별 최적의 학습을 위해 직접 입력하는 파라미터들을 통칭 (2) 알고리즘의 성능을 튜닝 2. Estimator 클래스 (1) 지도학습의 모든 알고리즘(분..

머신러닝 정리 2021. 6. 6. 18:50

배경: 현실세계의 매우 복잡한 조건으로 인해 기존의 소프트웨어 코드만으로는 해결하기 어려웠던 많은 문제점들을 해결하기 위해 필요성 대두 머신러닝(Machine Learning) 1. 애플리케이션을 수정하지 않고도 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 결과를 예측하는 알고리즘 기법을 통칭 2. 머신러닝 알고리즘: 데이터를 기반으로 통계적인 신뢰도를 강화하고 예측 오류를 최소화하기 위한 다양한 수학적 기법을 적용해 데이터 내의 패턴을 스스로 인지하고 신뢰도있는 예측 결과를 도출 3. 머신러닝이 데이터를 관통하는 패턴을 학습하고, 이를 기반한 예측을 수행하면서 데이터 분석 영역에 새로운 혁신을 가져옴 4. 데이터에 매우 의존적이라는 것이 단점 - garbage in, garbage out 머신러닝 모델 구축 프로..

머신러닝 정리 2021. 6. 2. 17:59