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사이킷런 홈페이지: https://scikit-learn.org/stable/ scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.3.2 documentationModel selection Comparing, validating and choosing parameters and models. Applications: Improved accuracy via parameter tuning Algorithms: grid search, cross validation, metrics, and more...scikit-learn.org 서론 머신러닝 알고리즘은 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 예측을 수행하게 해주는 방법들을 말합니다. 대표적으로 지도 학습, 비지도..
서론 죽음을 잊게해주는 것일수록 사람들에게 각광받습니다. 하지만, 모든 사람에게 죽음은 시간이 지날수록 점차 가까워지고, 피할 수 없음을 알게됩니다. 대부분 사람들은 "죽음"이라는 단어, 그리고 이를 연상하게끔 하는 모든 것들을 피하고 싶어하는 경향이 있음을 저자는 얘기하고 있습니다. 제 경험적으로도 죽는 존재임을 잊게 만들어주는 모든 것들을 가까이 하고 싶어하는 경향이 있습니다. 예를 들면, 운동을 통해 몸이 건강해지는 것, 유행하는 음악을 들으며 여유를 즐기는 것, 쇼핑을 하며 만족감을 느끼는 것, 미래를 위한 자기 개발을 하는 것, 맛있는 음식을 먹으려 맛집을 찾아다니는 것 모두 죽음과는 거리가 있는 것들입니다. 하지만, 무슨 행동을 하더라도, 우리 모두 마찬가지로 언젠간 죽을 것 입니다. 하지만,..
인사말 안녕하세요 여러분, 오늘은 집에서 간편하게 만들 수 있는 "집에서 즐기는 외식의 맛, 새콤달콤 쫄면과 돈까스 샐러드" 레시피를 소개하려고 합니다. 매일같이 먹는 집밥에 실증이 날 때, 입맛이 없을 때나, 또는 색다른 메뉴를 찾고 계실 때 이 레시피는 바로 해결사가 될 수 있습니다. 요리를 사랑하는 많은 분들이 공감하시리라 생각합니다만, 외식을 즐기는 것도 좋지만, 집에서 손수 만들어 먹는 음식에는 그 자체로 특별한 가치가 있습니다. 그리고 그 가치는 바로 '사랑'이라고 저는 생각합니다. 오늘 저희와 함께 만들어볼 새콜달콤 쫄면과 돈까스 샐러드는 그런 사랑이 가득 담긴 레시피입니다. 특히 이번에는 쫄면의 핵심인 '양념장'을 직접 만드는 방법까지 알려드릴 예정입니다. 이 두 가지 메뉴는 서로 어울리는..
공부를 시작하게 된 계기 빅 데이터의 활용도와 효율성이 저의 업무에서도 중요성을 가지게 될 것이라는 예상을 하였습니다. 과거에는 취업과 30대를 위한 준비를 위해 공부를 해왔지만, 이제는 40대 이후의 삶을 위한 공부를 해보고자 하였습니다. 입문 과정 직장 생활과 병행하여 독학을 하는 것은 쉽지 않았습니다. 유튜브와 다른 강의들을 찾아보며 공부하였지만, 무엇을 공부해야 할지, 어디서부터 시작해야 할지 명확하게 알지 못하였습니다. 이 과정에서 제가 제조업의 데이터 사이언티스트가 되고자 한다는 목표를 세우게 되었고, 머신러닝, 딥러닝, 클러스터링, 분류, 회귀 등, 처음에는 생소했던 개념들에 대해 어느 정도 이해하게 되었습니다. 그동안의 공부의 한계점 그러나 제가 해온 공부는 조금 단편적이었습니다. 전..
인사말 안녕하세요, 여러분! 아름다운 계절, 겨울이 다가왔습니다. 이 매력적인 계절에 가족, 친구들과 함께 따뜻한 홈파티를 계획하고 계신가요? 우리의 웃음과 대화가 방안 가득하게 퍼지는 그 순간을 더욱 특별하게 만들어줄 요리 레시피를 준비했습니다. 바로 "홈파티를 빛내는 손님접대 요리, 육전과 부추무침 레시피!"입니다.이 두 가지 요리는 서로의 맛을 높여주는 완벽한 조합입니다. 함께 만들어보시죠! 1. 육전 레시피 재료 · 육전용 소고기(안심 또는 살코기) 400g,(사용한 소고기 링크: 쿠팡 https://link.coupang.com/a/bhx8T0)· 간장 3스푼,· 설탕 2스푼· 청주 1스푼· 후추 약간· 통깨 약간· 계란 2개· 밀가루 적당량 조리법 · 육전용 소고기는 간장, 설탕, 청주..
서론 머신러닝(Machine Learning) Evaluation metric 기초에 대해 알아봅시다. 머신러닝의 평가 지표(Evaluation metric)는 머신러닝 모델의 성능을 측정하고, 이를 바탕으로 모델을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 평가 지표 없이는 우리는 모델이 얼마나 잘 작동하는지, 어떤 문제가 있는지, 어떻게 개선할 수 있는지를 알 수 없습니다. 이해를 돕기 위해, 모델의 성능을 "측정"하는 것을 여행의 목표지점을 찾는 것에 비유할 수 있습니다. 여행자는 목표지점에 도달하기 위해 지도를 필요로 합니다. 이 지도 없이는 그들은 어디로 가야 하는지, 얼마나 멀리 떨어져 있는지, 어떤 방향으로 나아가야 하는지 알 수 없습니다. 비슷한 방식으로, 머신러닝 모델 역시 "지도"인 ..