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목록2024/09 (255)
클라이언트/ 서버/ 엔지니어 " 게임 개발자"를 향한 매일의 공부일지
이어서 다중 회귀 모델에 대해서 학습해보려고 한다. 1. 다중 선형 회귀 모델 실습해보기 입력 특성에 게임 시간 하나를 추가해보았다. 두 개 이상의 컬럼을 꺼낼 때는 리스트로 묶어서 꺼내면 된다. 다중 선형 회귀 모델링하기 학습할 때는 fit, 예측할 때는 predict라는 단어를 많이 사용한다. 이제 선형 회귀 모델이 어떤 원리에 따라 학습을 하는지 좀더 깊이있는 학습을 해볼 것이다. 공부 시간과 성적을 세 개의 모델이 학습한 결과를 나타내고 있다. 이 중에서 현재의 데이터를 가장 잘 반영하고 있는 그래프는 몇 번 그림일까? 3번이다. 1, 2번은 데이터의 패턴을 잘 파악하지 못하고 있다.선형 회귀 모델에서 모델이 학습을 잘 하고 있는지 그렇지 않은지 알 수 있는 방법이 존재한다. 실제 연..
늦은 점심을 먹고 3시가 훌쩍 넘어서 다시 오후 공부를 시작해본다. 지금부터 3시간 40분 정도 공부를 할 생각이다. 이번에 공부할 단원은 선형 회귀 모델인데 여기서부터는 수업을 하나도 들어본 적이 없어서 과연 잘 따라갈 수 있을지 걱정이 된다.그래도 열심히 공부하고 잘 이해가 되지 않는 건 반복해서 들어보려고 한다. 제발 수업 영상이 중간에 잘리지 않고 다 잘 나오기를 바라면서 공부를 시작해본다. 선형 회귀 모델 개념 학습 가장 오래 사용되어 왔고 딥러닝의 기본 기술이 되는 선형 회귀 모델에 대해서 학습해보겠다. 선형 모델은 선형 수식을 만들어서 예측하는 모델이다. KNN, Tree 모델도 자신만의 고유한 알고리즘을 갖고있는 모델 중 하나이다. KNN은 최근접이웃모델이라고 부른다. 어떤 ..
새로운 선생님이 오셔서 머신러닝 강의를 하셨는데 이때까지만 해도 머신러닝에 전혀 관심이 없어서 수업을 거의 듣지 않았다. 오늘부터 5일에 걸쳐 이 선생님 수업을 들으며 머신러닝의 기초를 다지는 시간을 갖기로 했다. 아마 3주 정도 되는 수업 분량인 것 같다. 이 많은 것들을 5일 안에 다 마치려고 한다.우선 머신러닝에 대한 복습부터 시작해보자. 머신러닝 복습 인공지능은 사람처럼 흉내내는 모든 것을 말한다. 인공지능 기술의 가장 큰 핵심은 학습이다. 사람은 학습을 통해 발전해왔기 때문이다. 컴퓨터에게 어떻게 학습을 시킬지를 만들어놓은 것이 머신러닝 즉 기계학습이다.머신러닝은 학습 방법이 정말 많다. 최근에 나온 놀라운 결과물은 딥러닝이라는 기술로부터 시작한다. 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야이고 학습 방..
지난 맛보기 실습에서 풀었던 문제인데 이번에는 강의 영상과 함께 제공하고 있다. 아침 요가를 마치고 아침을 먹고 나니 벌써 10시가 다 되었다. 아침에는 공부를 30분밖에 하지 못할 것 같지만 이렇게라도 공부하는 시간은 정말 중요하다. 그럼 바로 이어서 문제를 풀어보겠다. 실습 - 타이타닉의 생존자 찾기 굵은 글씨는 컬럼명인데, survived는 생존률을 나타낸다. 1은 생존, 0은 사망을 의미한다. 그리고 NaN은 결측치를 나타낸다.여기 나와있는 생존 규칙을 참고로 하며 자신만의 규칙을 만들어본다. 그런 다음 테스트한 규칙에 대한 테스트 파일을 작성한다. 문제는 지난 포스트에서 소개했으므로 여기서는 생략하고 결과만 첨부해본다. 문제 풀어보기 테스트의 정확도는 10점이 나왔다. 이건 ..
이 수업이 마지막 이론 수업이 될 것 같다. 여기까지 공부하고 새벽 공부를 마치며, 아침 운동을 한 후 아침식사도 하려고 한다. 바로 공부를 시작해보자! 요즘 공부하는 시간이 가장 즐겁고 행복하다. 이론 3 - 머신러닝이 필요한 상황과 핵심 동작 원리머신러닝은 컴퓨터에게 프로그램이나 수학적 방법을 넣어 규칙이나 패턴을 만들어달라고 하는 것이다. 머신러닝이 필요한 시점이 있는데 이러한 3가지 문제를 만족할 때 사용하면 좋다.모든 서비스나 제품에는 운영하기 위한 정책이나 규칙이 굉장히 많다. 예를 들면 블랙 컨슈머를 정의하기 위한 세부적인 내용들이 많이 있다.첫번째, 사람이 손으로 작성한 길고 긴 규칙과 리스트들이 문서화한 것들이 있을 것이다. 이런 것들은 유지 보수하기가 어렵고 관리하기도 어렵다. 이..
데이터 과학에 이어 머신러닝에 대한 개념을 이해하는 공부를 진행해보자. 이론 2 - 머신러닝이란 무엇인가? 1. 머신러닝과 다른 분석 방법 비교 데이터를 분석하는 것은 머신러닝뿐 아니라 다양한 분석이 있다. 각각의 분야에 따라 접근 방법과 목표로 하는 것이 다르다. 빅데이터 분석은 그로스 해킹에서 많이 사용하는 방법으로 프로그래밍을 포함한 기술 분석을 통한 마케팅을 말한다. 이것은 상관관계를 탐지하는 학문이다. 예를 들면 이 그림에서 남자가 머리를 밀면 판매가 좋다고 말하고 있다. 이처럼 A와 B의 상관관계를 찾고 의사결정에 활용하는 것이다.우리 속담 중에 까마귀 날자 배 떨어진다라는 말처럼 인관관계를 많이 사용한다. 우리 세계를 이해하고 해석하는데 중점을 둔다. 큰 세계를 이해하기 위한 모형..
오늘 새벽에는 머신러닝 1주차 수업을 공부하고 아침에는 다른 일정이 있을 것 같다. 그리고 오후와 저녁에는 머신러닝 2주차 공부를 하고 머신러닝 관련 수업 3시간 분량을 공부하며 정리해볼 생각이다. 그래서 이번주 금요일까지 머신러닝 전체 수업을 모두 듣고 학습을 마치는 것이 목표이다. 주말에는 딥러닝 공부를 하고 그 다음주부터는 새로운 과목에 들어갈 예정이다.그럼 바로 머신러닝 공부를 시작해보자. 이론 1 - 데이터 과학이란 무엇인가? 1. 학습 목표 2. 데이터 과학이란 무엇인가? 최근에 많이 이슈가 되고 대두되고 있는데 이러한 지식이 쌓이면 데이터 자산이 될 거라 예상한다. 2014년 11월 딥러닝을 활용한 사기 탐지 시스템을 만들었다. 손실이 많이 발생하여 기존의 시스템을 바꿀 ..
오후 공부를 시작하려고 하니 벌써 3시 반이 훌쩍 넘었다. 오늘은 평소보다 많이 피곤하고 공부가 조금 하기 싫은 마음도 있지만 그래도 다시 시작해보려고 한다. 언제나 이 처음의 마음을 잃지 않는 것이 중요하다.사실 오후에는 플라스크 학습을 하려고 했지만 이미 노트북으로는 한번 플라스크 환경을 구축해서 이걸 그대로 다시 실습하는 건 별 의미가 없는 것 같았다. 이 부분은 화요일에 집에 가게 되면 그때 공부를 진행하기로 하고 오늘과 내일은 머신러닝의 다른 수업과 엘리스 수업을 통해 공부를 이어가기로 했다. 본격적인 수업에 들어가기 앞서 실습을 하나 진행해볼 것이다. 문제에 대한 설명 1. 타이타닉의 생존자는 누구일까! 2. 생존자를 찾기 위한 규칙 만들어보기 3. 작성한 규칙을 이용해서 생존..
이제는 모델을 활용해서 플라스크로 작성하는 실습을 진행해보려고 한다. 연휴 기간에도 쉬지 않고 공부를 열심히 한다는 것이 정말 신기하고 감사하다. 요즘 난 시간이 남으면 모두 공부하는데 투자하는 편이다. 지금처럼 포기하지 않고 열심히 한다면 난 정말 좋은 성과가 있으리라 믿는다. 모델을 활용한 플라스크 실습 1. 필요한 라이브러리 설치하고 기능 가져오기 역시 !가 아닌 %를 사용하니 오류도 없이 잘 되고 있다. 파이프라인 기능을 가져왔다. 그리고 감성분석을 하기 위한 모델 이름을 하나 입력한다. 2. 문장을 입력하여 감성 분석해보기 딥러닝은 텐서플로의 모델과 내가 학습할 모델을 일치시켜야 한다. 머신러닝을 도와주는 라이브러리는 사이킷런, 딥러닝을 할 수 있도록 도와주는 라이브러리는 텐서플로이다. 수업을 ..
저녁을 먹고 이제 다시 플라스크 공부를 시작해본다. 오늘은 아침에는 교회에 갔다오기도 하고 가족들과 볼일을 보러 다니느라 공부를 오후 늦게 시작했다. 그리고 얼마나 졸리던지 오후에 낮잠도 1시간 넘게 늘어지게 잤다. 그래도 다시 공부를 할 수 있어서 정말 기뻤다. 플라스크도 뭔지 좀 알 것 같고 재미있다. 다시 공부를 이어가보기로 하자. 플라스크 설정 변경해주기 왜 아까부터 계속 !pip을 하면 빨간줄이 뜨며 경고 표시가 나타나는지 의문이 들었다. 이 문제를 해결하려고 많은 자료를 뒤적이며 드디어 해결 방법을 찾았다. VS Code는 이 명령을 Python 스크립트 명령으로 인식하지 못한다. !는 Jupyter Notebook이나 IPython 환경에서 사용하는 쉘 명령을 실행하는 특별한 방식이다. 하지..