Today I Learned (2024-08-24)목차Today I Learned (2024-08-24)오늘 공부한 내용1. KDT (ML)탈퇴 및 만료회원 예측 모델어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1. KDT (ML)탈퇴 및 만료회원 예측 모델Random Forest Regression 모델을 이용하여 탈퇴 및 만료회원 예측 모델 만들기 보고서 수정어려웠던 내용보고서 작성궁금한 내용과 부족한 내용다른 머신 러닝 모델들느낀 점처음 보고서를 작성할때도 어려웠지만 수정 또한 어려웠다.내가 잘하고 있는게 맞는지... -->

Today I Learned (2024-08-23)목차Today I Learned (2024-08-23)오늘 공부한 내용1. 인프런(Calculus)우극한 좌극한어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1. 인프런(Calculus)우극한 좌극한미적분을 하기 위한 극한에 대한 학습어려웠던 내용극한궁금한 내용과 부족한 내용극한느낀 점난 극한으로 채워지고 싶다 -->

Today I Learned (2024-08-22)목차Today I Learned (2024-08-22)오늘 공부한 내용1. KDT (ML)머신러닝 과제 하기2. 인프런(공공데이터 분석)마무리하기어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1. KDT (ML)머신러닝 과제 하기회원 만료및탈퇴 데이터를 이용하기Random Forest Regression 모델 사용과집합 데이터였다.시간이 부족하였다.2. 인프런(공공데이터 분석)마무리하기시도별 공원 비율구하기scatterplot 으로 전국 도시공원 시각화시도별 도시공원 빈도수 구하기pairplot 으로 서브플롯 그리기지도 표현(folium)어려웠던 내용머신러닝 실습 과제가 어려웠다.이유는 방향?을 못잡겠다.궁금한 내용과 부족한 내용머신러닝 잘..

Today I Learned (2024-08-21)목차Today I Learned (2024-08-21)오늘 공부한 내용1. KDT(ML)경사하강법의 종류다항 회귀로지스틱 회귀소프트 맥스 회귀차원의 저주차원축소비지도학습(Unsupervised Learning)군집화 (Clustering)2. CalculusLimits(극한)어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1. KDT(ML)경사하강법의 종류배치 경사하강법배치크기(Batch size)가 전체 학습데이터셋 크기와 같은, 즉 스텝이 1번 발생하는 경사하강법특징학습데이터 셋이 크면 많은 시간과 메모리 필요하다는 단점 존재 확률적 경사하강법(SGD)한번의 스텝에 하나의 데이터에 대한 예측값을 실행한 후에 그 결과를 이용해서 그래디언트를..

Today I Learned (2024-07-12)목차Today I Learned (2024-07-12)오늘 공부한 내용1. KDT(Machine Learning)Classification(분류)t-value(유의수준)결정 트리(Decision Tree)KNN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘유클리드 거리(Euclidean Distance)앙상블 학습(모델)회귀(Regression)경사하강법(Gradient Descent)어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1. KDT(Machine Learning)Classification(분류)분류는 학습데이터로 주어진 데이터의 피쳐와 레이블값을 머신러닝 알고리즘으로 학습해 모델을 생성하고, 이렇게 생성된 모델에 새로운 데이터 값이..

Today I Learned (2024-08-19)목차Today I Learned (2024-08-19)오늘 공부한 내용1. KDT(Machine Learning)AI와 기계학습, 딥러닝기계학습의 개념기계학습의 종류기계학습 방법기계학습의 입력값기계학습에서 발생하는 문제기계학습 모델이 평가사이킷런(scikit-learn)데이터 분석의 전처리어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1. KDT(Machine Learning)AI와 기계학습, 딥러닝AI(Artificial Intelligence, 인공지능) : 컴퓨터가 인간처럼 사고하고 학습할 수 있도록 만드는 능력Machine Learning(기계학습) : AI의 하위 분야로, 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 경험을 바탕으로 예측하는 능..

Today I Learned (2024-08-16)목차Today I Learned (2024-08-16)오늘 공부한 내용1. 인프런(공공데이터 분석하기)정규식으로 마스킹 처리하기crosstab 으로 범주형 데이터 연산2. 분석 용어 공부어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1. 인프런(공공데이터 분석하기)정규식으로 마스킹 처리하기자동차, 이메일을 정규식을 이용해서 마스킹 처리crosstab 으로 범주형 데이터 연산범주형 데이터를 연산하기 위해 pandas 의 crosstab 함수를 이용함2. 분석 용어 공부범주란?범주형 데이터와 연속형 데이터의 차이어려웠던 내용딱히 없었던 것 같다.궁금한 내용과 부족한 내용pandas pivot-table 과 crosstab 의 차이느낀 점갈 길이..

범주(Category)란 무엇인가서론데이터 분석 공부를 시작하고 범주라는 말을 참 많이 들었다...하지만 아직 "범주가 뭐야?"라고 물으면 대답을 하지 못하는 상황이다. 큰일이군.그래서 이를 해결하고자 전지전능하신 GPT를 이용해 범주란 무엇인가에 대한 글을 작성한다.What's 범주?범주란 데이터를 특정 기준에 따라 나눌 수 있는 그룹을 의미한다.데이터는 여러 가지 특성을 가질 수 있는데, 이 특성에 따라 데이터를 묶어서 관리하면 분석이 훨씬 수월해진다고 한다.예를 들어, '색깔', '종류', '지역' 같은 것이 범주가 될 수 있다.예시예를 들어, 고객 데이터를 분석한다고 생각해보자.고객 데이터에는 여러 가지 정보가 있을 수 있다. 예를 들어, 고객의 성별, 나이, 거주지, 구매 이력 등이 있다.여기서..