코딩두의 포트폴리오

분류 - 도미, 빙어 구분 (n개의 종류를 분류)회귀 - 농어의 무게를 예측 (임의의 숫자를 예측)회귀 분석은 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한 뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법   분류 vs 회귀분류 - 이웃한 클래스의 다수 클래스 사용회귀 - 이웃한 클래스의 타켓을 평균  농어 데이터 산점도로 표현회귀의 일반적인 스타일 - 특성 1에서 시작 훈련 셋 vs 테스트 셋  회귀 분석 / 훈련  과대적합, 과소적합  개수 감소k = 이웃의 개수

예측 리스트에 리스트 생성numpy _ones 함수 -1로 채워진 어떤 특정 크기 배열 생성 시numpy _zeros 함수 - 0으로 채워진 어떤 특정 크기의 배열 만들 때  사이킷런 도미 -> 빙어 예측? 기준 설정 표준 점수: (특성 - 평균) / 표준편차 다시 표현 변환된 데이터 훈련데이터 전처리: 기존의 데이터를 머신러닝 알고리즘에 알맞은 데이터로 바꾸는 과정

지도 학습: 입력 + 타겟 데이터롤 사용비지도 학습: 유용한 작업 수행 시 특성 개수 줄이거나, 비슷한 샘플끼리 군집 등을 수행  훈련 셋의 일부를 테스트 셋으로 사용  객체 초기화, train_input, train_target / test_input, test_target   모집단의 특정 개인이나 그룹이 다른 개인이나 그룹보다 표본에 포함될 가능성이 높아-> 표본이 편향되거나 대표성을 갖지 못하는 상황  넘파이: Python에서 과학 연산을 위한 가장 기본적인 패키지텐서: 다차원의 배열 훈련 셋, 데이터 셋 인덱스 섞기 파란색 - 훈련 데이터주황색 - 테스트 데이터  머신러닝 프로그램 작성

ex) 모바일 쇼핑몰 지금까지 전통적으로 해 온 프로그래밍 예시도미 데이터 준비 산점도란?  데카르트 좌표계(도표)를 이용해 좌표상의 점(點)들을 표시함으로써 두 개 변수 간의 관계를 나타내는 그래프 방법  빙어 데이터 준비  도미 + 빙어 하나의 파이썬 리스트로 리스트 내포리스트 내에 for문 존재 결론  사용할 알고리즘 예측 도미?

코랩https://colab.research.google.com/ Google Colab colab.research.google.com 호스팅된 런타임에 연결 시 세부 정보 확인 코드 수정 가능 CPU보단 GPU 권유 - 속도 차이 [참고] 코랩 사용법https://creatorjo.tistory.com/entry/%EA%B5%AC%EA%B8%80-%EC%BD%94%EB%9E%A9colab-%EA%B8%B0%EC%B4%88-%EC%82%AC%EC%9A%A9%EB%B2%95 구글 코랩(colab) 기초 사용법목차 1. 구글 코랩(google colab)이란? 구글 코랩(Google colab)이란 구글이 제공하는 클라우드 기반 Jupyter Notebook 환경을 말합니다. 즉, 웹 브라우저에서 파이썬 코..

1943년:뉴런다이어그램(Neural Diagram): 워렌 맥컬록(Warren McCulloch)과 월터 피츠(Walter Pitts)가 뉴런 모델을 발표.1950년:튜링 테스트(Turing Test): 앨런 튜링(Alan Turing)이 기계가 지능을 가질 수 있는지를 판별하기 위한 튜링 테스트 제안.1956년:다트머스 AI 컨퍼런스(Dartmouth AI Conference): 인공지능이라는 용어가 처음 사용됨. 존 맥카시(John McCarthy) 등이 주최한 학술회의로, AI 연구의 출발점이 됨.1959년:매서추세츠 공과대학(MIT)과 스탠포드 대학의 AI 연구소 설립: AI 연구가 본격적으로 시작됨.1980년대:전문가 시스템(Expert Systems): 전문가 시스템이 실무에서 활용되기 시작..

인공지능에 대해 공부해보려고 한다. 인공지능(AI)이란?정의인공지능은 컴퓨터 시스템이 인간의 지능적인 행동을 모방-> 학습, 추론, 문제 해결, 언어 이해, 시각적 인식 등을 수행하는 기술역사1956년 다트머스 회의에서 처음 제안이후로는 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 분야로 발전  AI의 주요 분야기계 학습(ML)데이터를 통해 학습, 예측하는 알고리즘을 개발하는 분야딥러닝(DL)인공신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하는 기계 학습의 하위 분야자연어 처리(NLP)인간의 언어를 이해하고 생성하는 기술컴퓨터 비전이미지를 분석, 이해하는 기술  AI의 활용 사례 의료질병 진단, 약물 개발, 환자 관리 등자동차자율 주행, 교통 관리 등금융사기 탐지, 알고리즘 트레이딩 등소비자 서비스챗봇, 추천 시스..

스프링은 내장 톰을 가진다.톰캣을 따로 설치할 필요 없이 바로 실행 가능하다.Socket: 운영체제가 가지고 있는 것소켓 통신: time slice 동시 동작http 통신(문서 전달 통신) - stateless 방식: 클라이언트와 서버 관계에서 서버가 클라이언트의 상태를 보존하지 않는 것http 목적 : html이라는 확장자로 만들어진 문서를 필요한 사람에게 제공해주는 것[ 참고 URL ]https://velog.io/@boo105/%EC%8A%A4%ED%94%84%EB%A7%81%EC%97%90%EC%84%9C-%ED%86%B0%EC%BA%A3%EC%9D%84-%EC%99%9C-%EC%93%B8%EA%B9%8C 스프링에서 톰캣을 왜 쓸까?스프링, 톰캣, WASvelog.io