Chloe’s closet

안녕하세요. 죠쵸입니다.여러분, TensorFlow라는 이름 들어보셨나요? 저도 처음에는 '이게 뭘까?' 싶었는데, 알고 보니 머신러닝에서 정말 중요한 역할을 하는 도구더라고요! Google에서 만든 오픈 소스 프레임워크인데, 처음엔 살짝 겁먹었지만 천천히 배워보니 생각보다 재미있어요.TensorFlow의 매력 중 하나는 정말 유연하다는 거예요. 작은 프로젝트부터 대규모 시스템까지 모두 지원한다는 거죠. 게다가 Keras라는 친구랑도 잘 어울려서, 우리 같은 초보자도 쉽게 모델을 만들 수 있어요. 덕분에 저도 직접 머신러닝 모델을 만들어보는 즐거움을 느낄 수 있었답니다!여러분도 이미 TensorFlow가 적용된 기술을 사용하고 있을지도 몰라요. 예를 들어, 스마트폰에서 사진을 찍을 때 얼굴을 인식하는 기..

안녕하세요. 죠쵸입니다. Pandas, concat() 함수 사용하기 라는 주제로 오늘은 이야기 하려고 합니다. concat은 기존에 존재하는 데이터를 merge(통합/연결) 하는 기능을 합니다. 데이터를 분석 및 연산하기 위해서 종종 데이터를 merge(통합/연결) 할 필요가 있습니다. 지난 번 캐글의 타이타닉 경진대회 시 사용된 데이터를 통해서 사용방법을 나누도록 하겠습니다. 타이타닉 경진대회에 대한 기초지식은 지난 번 포스팅을 참고 부탁 드립니다. 2020/08/29 - [Data Science] - 캐글 타이타닉 데이터 분석 및 시각화 #concate() row(index) data 연결 train data와 test data를 통합하여 데이터를 분석하는 예제를 보여드리려고 합니다. Train d..

안녕하세요. 죠쵸입니다. Pandas, One Hot Encoding이라는 주제로 포스팅하고자 합니다. One Hot Encoding 을 간단히 설명하자면, Data를 Machine Learning 알고리즘이 알기 쉽게 변환해 주는 것입니다. 즉, 카테고리성 데이터를 각 카테고리별 컬럼으로 추가생성하고 Machine Learning 알고리즘이 알기 쉽도록(?), 예측을 더 잘 할 수 있도록 1과 0 또는 (True / False)로 값을 변환해 주는 것을 의미합니다. 캐글의 타이타닉 경진대회의 데이터를 예시를 보여 드리겠습니다. 참고로 캐글의 타이타닉 경진대회에 대한 포스팅은 이전 포스팅을 참고 부탁 드립니다. 2020/08/29 - [Data Science] - 캐글 타이타닉 데이터 분석 및 시각화 타..

안녕하세요. 죠쵸입니다. 요즘에 블로그를 시작하면서 늘 생각하고 있는 것은 어떤 주제로 오늘은 포스팅을 할까? 어떤 글이 보시는 분들에게 도움이 될까?입니다. 그래서 찾게 되는 것이 키워드 검색 사이트들이었습니다. 제가 알고 있는 키워드 검색 사이트는 1) 블로그 유틸24 2) 웨어이지포스트 3) 블랙키위 가 있습니다. 블로그를 시작한지 얼마 안 되어서 해당 사이트들을 통해서 이것 저것 테스트를 해 보고 있습니다. 오늘은 이 키워드 검색 사이트와 더블어 국가통계포털(KOSIS)를 간략히 소개 해 드리겠습니다. #키워드 검색 사이트 1) Blog Util24 - http://blogutil24.com/ 블로그 유틸은 블로그 소재 찾기와 CPC 높은 키워드 찾기 등 기능이 있습니다. 개인적으로는 블로그 작성..

안녕하세요. 죠쵸입니다. 지난 포스트에서 Pandas(판다스)는 무엇인가?에 대해서 알아보았습니다. 아마 해당 포스트로 대략적인 감을 잡으셨으리라 생각됩니다. 본격적으로 Pandas(판다스)를 사용하는 방법에 대해서 이야기 하려고 합니다. Pandas(판다스)의 여러기능 중에서 가장 기본이 되는 기능(명령)을 위주로 정리하였습니다. Pandas(판다스)를 사용하기 위해서는 기본적으로 Python을 실행할 수 있는 환경이 미리 준비되어 있어야 합니다. 준비가 안 되신 분은 Python 설치 가이드 글을 보시면서 환경 설정을 해 보시기 바랍니다. 추가적으로 Anaconda, Jupyter Notebook 의 환경을 준비하시면 실습하시는데 도움이 되시리라 생각 됩니다. Anaconda, Jupyter Note..

안녕하세요. 죠쵸입니다. Machine Learning(머신러닝)에 대해서 알아보고 공부하다가 Pandas(판다스)에 대해서 알게 되었습니다. 오늘은 Pandas(판다스)는 무엇이고, Pandas(판다스)의 기본적인 사용법에 대해서 정리해서 공유하려고 합니다. # Pandas(판다스)는 무엇인가? Pandas(판다스)는 Python(파이썬)의 Library 중 하나입니다. 이 Library는 데이터의 조작 및 분석을 위해서 사용 됩니다. Pandas(판다스)라는 이름도 "Python data analysis"(파이썬 데이터 분석)이라는 문구에서 유래되었다고 합니다. 머신러닝의 모델을 만들기 위해서 많이 사용되고 있는 중요한 Library입니다. 많은 시간이 데이터 분석을 위해 사용되는데, Pandas(판..

안녕하세요. 죠쵸입니다. 캐글의 경진대회 중 Bike Sharing Demand 경진대회의 데이터 분석 및 시각화를 Python을 통해서 진행하려고 합니다. 데이터의 분석은 좋은 머신런닝의 모델을 만드는 첫걸음이라 할 수 있습니다. Bike Sharing Demand의 자세한 정보는 아래의 캐글 웹사이트에 접속하시면 보실 수 있습니다. 참고로 해당 경진대회는 이미 종료되었지만, 데이터 다운로드 후 예측 데이터를 제출하고 그 결과를 확인할 수 있습니다. [캐글 Bike Sharing Demand - https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand] #Bike Sharing Demand - Competition Overview 캐글 Bike Sharing Demand 경진대회..

안녕하세요. 죠쵸입니다. 오늘부터 본격적으로 Kaggle에서 진행되었던 경진대회의 데이터를 분석해 보고 시각화를 진행해 보도록 하겠습니다. #타이타닉 머신러닝 경진대회 - Competition Overview 가장 먼저 볼 경진대회는 타이타닉 머신러닝 경진대회(Titanic: Machine Learning from Disaster)입니다. Kaggle의 타이타닉 경진대회는 실제 발생한 해상사고의 데이터를 기반으로 출제가 되었으며, 해당 경진대회로부터 Machine Learning의 기초적인 이론 및 실습을 해 볼 수 있습니다. Kaggle - Titanic Competition : https://www.kaggle.com/c/titanic/ 캐글 타이타닉 데이터 분석 및 시각화하기에 앞서서, Kaggle..

안녕하세요. 죠쵸입니다. 얼마전 누군가와 이야기에서 컴퓨터가 우리의 직업을 빼앗는 것은 아닐까? 하는 우려의 대화를 한적이 있습니다. 지금 사람이 하고 있는 많은 직업 중에 많은 부분이 AI(머신러닝)으로 자동화 될 수 있다는 이야기도 종종 듣곤 합니다. 오늘은 AI의 범주 안에 있는 Machine Learning(ML)에 대해서 간단히 알아 보도록 하겠습니다. 한 동안은 실질적인 내용보다 기본적인 컨셉을 이해할 수 있도록 내용을 정리해서 공유 할 예정입니다. 누군가 Machine Learning(ML)이 모야? 라고 묻거든, 그 대답을 본 글에서 찾을 수 있기를 바랍니다. #Machine Learning 이 모야? 가장 먼저 WIKIPEDIA에서는 아래와 같이 정의 내리고 있습니다. 기계 학습 또는 머..

안녕하세요. 죠쵸입니다. 오늘은 캐글에 대해서 알아 보도록 하겠습니다. #What's Kaggle? 캐글, 넌 누구냐? Data Science/AI/ML(Machine Learning)에 대해서 공부하다 보면, 한번쯤 들어 보았을 Kaggle은 무언인지 간단히 말씀 드리자면, 캐글은 Data Science Project 를 쉽게 시작할 수 있게 하는 곳입니다. Free Machine Learning Course를 접할 수 있으며, 실제 Data를 기반으로 한 Data Science 경진대회를 통해서 자신의 실력을 발휘하고, 계속해서 성장시킬 수 있는 곳입니다. 아래의 영상은 캐글에서 공유한 소개 자료입니다. 조금 더 자세히 캐글에 대해서 알 수 있습니다. 영상을 참고 해 주세요. Kaggle_Intro ..