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ML의 기초 - 머신러닝(Machine Learning)이란? 1. AI, 머신러닝, 딥러닝이란 무엇인가? 2. 무엇이 일반적인 프로그래밍과는 다른가? 일반적인 프로그래밍 "규칙"을 사람이 직접 코딩을 함으로써 만들어내어 문제를 해결한다. 머신러닝 "규칙"을 많은 데이터와 결과값을 통해 컴퓨터가 직접 "규칙"을 찾아내 문제를 해결한다. 3. 머신러닝의 학습방법 분류 - 지도학습 : 정답이 있는 데이터를 활용해 학습 - 비지도학습 : 정답(라벨)이 없는 데이터를 활용해 패턴을 찾거나 비슷한 특징끼리 군집화 - 강화학습 : 행동에 대한 보상을 받으며 학습 ex) 알파고 4. 머신러닝의 프로세스 2023. 11. 20.
클래스의 기초 1) 클래스의 용어 - 클래스(Class) : 객체(Object)* 의 설계도 * 파이썬 일급객체(Object) : 변수, 리스트, 딕셔너리, 이터레이터, 제너레이터, 함수 등등 * 인스턴스(Instance) : 메모리에 살아있는 객체 - 속성(Attribute) : 클래스 안의 변수 - 메소드(Method) : 클래스 안의 함수 - 생성자(Constructor) : 객체를 만들 때 실행되는 함수 생성법 class Sample(아빠): #클래스 x = 0 def __init__(self, name) : # 생성자 : 객체를 초기화 / '__'가 붙을 시 자동으로 호출됨 self.name = name # 속성값 self.name이 아닌 self.other을 해도 적용된다 Sample.x # 클래스 내 전체.. 2023. 11. 15.
Numpy 라이브러리 기초 - 3. 배열의 연산 1. 배열의 연산을 이해하기 위해 - 1, 2차원은 벡터와 행렬? 행렬 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 (wikipedia.org) 행렬 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 위키백과, 우리 모두의 백과사전. 다른 뜻에 대해서는 행진 문서를 참고하십시오. 행렬론은 여기로 연결됩니다. 이론물리학 용어에 대해서는 행렬 이론 문서를 참고하십시오. 행렬의 각 성분은 ko.wikipedia.org - 다차원 연산을 위해선 선형대수학? 선형대수학 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 (wikipedia.org) 2. 선형대수 기본연산 - 기본연산(+, -) array= np.array([[1,2],[3,4]]) array_plus = array + array array_plus # [[2, 4] # [6, 8]] .. 2023. 11. 5.
Numpy 라이브러리 기초 - 2. 배열 속성 확인 1. 배열 속성을 이해하기 위한 개념 정리 - 차원(dimesion)의 개념 : axis(배열의 축)의 개수 x에 따라 x차원 배열이라 정의됨 (1차원 배열 : Vector / 2차원 배열 : Matrix / 3차원 배열 : Tensor) 2. 배열 속성 코드 : shape, ndim, size, dtype 예시 array sample_array = np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]]) # 3차원 배열 (2,2,2) - shape : 각 배열의 축의 개수 정보 확인 sample_array.shape # (2, 2, 2) tuple 반환 - ndim : 배열의 차원 확인 sample_array.ndim # 3차원이므로 3 반환 - size : 배열의 칸 갯수 확인 samp.. 2023. 11. 5.

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