End-to-end ML project🐇¸.•*¨*•¸.•*¨*•¸.•*¨*•¸.•*¨*• 해당 자료는 강의 학습자료입니다. 강의 이외의 내용은 검색 및 다양한 자료를 통해 공부하며 정리한 내용의 포스팅입니다. #AI #인공지능 #기계학습과인식 #chatgpt #python #study #0407 Main steps for end-to-end ML project (1~4 about data) 1. Look at the big picture. 2. Get the data. 3. Discover and visualize the data to gain insights. 4. Prepare the data for Machine Learning algorithms. 5. Select a model and trai..

기계 학습과 인식🐇¸.•*¨*•¸.•*¨*•¸.•*¨*•¸.•*¨*• 해당 자료는 강의 학습자료입니다. 강의 이외의 내용은 검색 및 다양한 자료를 통해 공부하며 정리한 내용의 포스팅입니다. #AI #인공지능 #기계학습과인식 #chatgpt #python #study 앞선 글에서 chat gpt를 통해 SVC를 학습하였다. 이어 기계학습을 배워본다. 규칙 기반, 고전적 기계 학습, 딥러닝 같은 경우 레이블이 필요하다. 레이블을 붙이는 작업은 전문가가 해야하므로 비용이 많이 드는 작업이다. 따라서 딥러닝에서는 이를 줄이는 방법이 있다. 원샷 학습(1-shot learning) : 레이블이 있는 샘플 하나만 사용해 학습하는 원샷 학습 퓨샷 학습(few-shot learning) : 몇 개의 샘플만 사용하는 퓨..

기계 학습과 인식🐇¸.•*¨*•¸.•*¨*•¸.•*¨*•¸.•*¨*• 해당 자료는 강의 학습자료입니다. 강의 이외의 내용은 검색 및 다양한 자료를 통해 공부하며 정리한 내용의 포스팅입니다. #AI #인공지능 #기계학습과인식 #chatgpt #python #study 사람은 끊임없이 주위 환경을 인식한다. 이는 생존과 자기 발전에 필수적이다. 예를 들어 타인이 말한 소리, 얼굴 감정 등과 같은 정보가 주어진다. 인공지능도 주위 환경을 인식한다. 이러한 인식 프로그램을 만드는데 필요한 기계 학습의 기초 지식을 공부하기로 한다. 기계학습에선 데이터가 중요하다. 이는 에너지를 만드는 연료에 해당하며, 데이터가 없으면 기계학습 적용이 불가능하다. 가장 단순 iris 데이터로 이를 알아보자. 사이킷럿(scikit-..