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딥러닝은 기계학습 분야에서 활발하게 연구되고 있는 분야로, 이미지 분류, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이번 글에서는 손글씨 숫자 데이터인 MNIST데이터셋을 활용하여 간단한 딥러닝 모델을 구축해보겠습니다. 교재 홍보 다음의 교재의 내용을 참고하였습니다. 교재 구매 : https://www.yes24.com/Product/Goods/112012471 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 개정 2판 - 예스24 단어 하나, 코드 한 줄 버릴 것이 없다!단 한 권의 딥러닝 책을 선택한다면 바로 이 책이다!케라스 창시자이자 구글 딥러닝 연구원인 저자는 ‘인공 지능의 민주화’를 강조한다. 이 책 역시 많 www.yes24.com 1. 데이터 불러오기 tensorflow의 keras...

이번 시간에는 분류와 회귀 문제 모두에 적용 가능한 결정트리 알고리즘에 대해 알아보고자 한다. 교재 홍보 다음의 교재를 바탕으로 실습이 이루어질 예정이다. 교재 구매 : https://www.yes24.com/Product/Goods/69752484 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 예스24 자세한 이론 설명과 파이썬 실습을 통해 머신러닝을 완벽하게 배울 수 있다!『파이썬 머신러닝 완벽 가이드』는 이론 위주의 머신러닝 책에서 탈피해 다양한 실전 예제를 직접 구현해 보면서 www.yes24.com 0. 환경 구축 실습 환경은 구글 코랩을 기준으로 한다. 사용 라이브러리는 다음과 같다. from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.datasets..

프로젝트는 문제 정의 -> 데이터 수집 -> 데이터 정제, 데이터 라벨링 -> ML 모델링 -> 모델 평가 -> 보고서 작성의 과정을 거치는데 이번 글에서는 ML모델링을 위한 데이터 정제 및 데이터 라벨링을 다루어 보고자 한다. 환경 구축 실습 환경은 구글 코랩을 기준으로 한다. 사용 라이브러리는 다음과 같다. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import seaborn as sns 아래의 코드를 실행하여 시각화 단계에서 한글 출력이 가능하도록 한다. # 필요 폰트 설치, 처음 한 번만 실행한다. !sudo apt-get install -y fonts-nanum !su..