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[๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ์•ผํ•™] DAY 2. ํŒ๋‹ค์Šค, ๋ ˆ๋ชจ๋„ค์ด๋“œ ํŒ๋งค ์˜ˆ์ธก ํŒ๋‹ค์Šค 1. ํŒŒ์ผ ์ฝ์–ด์˜ค๊ธฐ : pd.read_csv('\๊ฒฝ๋กœ\ํŒŒ์ผ๋ช….csv') 2. ๋ชจ์–‘ ํ™•์ธํ•˜๊ธฐ : print(๋ฐ์ดํ„ฐ.shape) 3. ์นผ๋Ÿผ ์„ ํƒํ•˜๊ธฐ : ๋ฐ์ดํ„ฐ[['์นผ๋Ÿผ๋ช…1','์นผ๋Ÿผ๋ช…2','์นผ๋Ÿผ๋ช…3']] 4. ์นผ๋Ÿผ ์ด๋ฆ„ ์ถœ๋ ฅํ•˜๊ธฐ : print(๋ฐ์ดํ„ฐ.columns) 5. ๋งจ ์œ„ 5๊ฐœ ๊ด€์ธก์ง€ ์ถœ๋ ฅํ•˜๊ธฐ : ๋ฐ์ดํ„ฐ.head()
[๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ์•ผํ•™] DAY 1. ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹๊ณผ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์ด๋ž€? ๊ธฐ๊ณ„๋ฅผ ํ•™์Šต์‹œ์ผœ์„œ ์ธ๊ฐ„์˜ ํŒ๋‹จ ๋Šฅ๋ ฅ์„ ๊ธฐ๊ณ„์—๊ฒŒ ์œ„์ž„ํ•˜๋Š” ๊ธฐ์ˆ  ๊ธฐ๊ณ„ํ•™์Šต(Machine learning) 1. ์ง€๋„ํ•™์Šต (๋ถ„๋ฅ˜, ํšŒ๊ท€) - ํšŒ๊ท€๋ž€ ์ˆซ์ž๋กœ ๋œ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์˜ˆ์ธกํ•˜๋Š” ๊ฒƒ, ๋ถ„๋ฅ˜๋ž€ ๋ฒ”์ฃผ(์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ)ํ˜•ํƒœ์˜ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์˜ˆ์ธกํ•˜๋Š” ๊ฒƒ 2. ๋น„์ง€๋„ํ•™์Šต (๊ตฐ์ง‘ํ™”, ๋ณ€ํ™˜, ์—ฐ๊ด€) 3. ๊ฐ•ํ™”ํ•™์Šต ์ด ์ค‘์—์„œ tensorflow๋ฅผ ํ†ตํ•ด์„œ ํ•ด๊ฒฐํ•  ๋ถ€๋ถ„์€ ๋ฐ”๋กœ ์ง€๋„ํ•™์Šต์ด๋‹ค! ๋ถ„๋ฅ˜์™€ ํšŒ๊ท€ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ํ’€๊ธฐ์œ„ํ•ด ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ Machine learning algorithm์ด๋ผ๊ณ  ํ•˜๋Š”๋ฐ, ์—ฌ๊ธฐ์—๋Š” Decision Tree, Random Forest, KNN, SVM, Neural Network ๋“ฑ์ด ์žˆ๋‹ค. Neural Network(์ธ๊ณต์‹ ๊ฒฝ๋ง, Deep Learning) : ์‚ฌ๋žŒ์˜ ๋‘๋‡Œ๊ฐ€ ๋™์ž‘ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ๋ชจ๋ฐฉํ•ด์„œ ๊ธฐ๊ณ„๊ฐ€ ํ•™..