혹리의 활동정리

오늘의 주제: 데이터 분석 [1. 전통적 프로그래밍 vs 기계학습.] 결국은 비용을 비교해보고 적게 드는걸 사용해야한다. ex) 연필 12다스 계산. 규칙이 쉽다, 컴퓨팅power 낮아도된다, 연산 금방한다. 개 vs 고양이. 규칙이 어렵다, 컴퓨터 사양 좋아야한다, 전기 많이든다, 연산 하는데 오래걸린다, 개랑 고양이 데이터가 많아야한다.(라벨링 하는 인건비도 많이든다) 근데 그걸 프로그래밍 하는거 보다는 훨신 덜든다. [2. ai와 머신러닝] y=ax+b의 그래프를 찾는 과정. *머신러닝의 분류 인공지능>머신러닝>인공신경망>딥러닝 strong ai - 자비스, weak ai - 알파고, 자율주행. *머신러닝의 종류 **지도학습(supervised learning) - 문제와 답(label)을 함께 제..

오늘의 주제: 시각화 matplotlib과 seaborn이 시각화에서 많은 기능을 제공한다. 넘파이, 판다스로 데이터 처리, 위에 두개로 시각화한다고 생각하면 된다.(판다스 자체로도 간단한 시각화는 가능하다.) 수업내용 나중에 쉽게 찾아 쓸 수 있도록 코드 빼고 어떤 기능이 있는지 정리했다. [여러가지 그래프] 행, 열이 안맞으면 전치해줘야함 tdf_ns = df_ns.T 1. 선그래프 인덱스가 x축, value가 y축, 컬럼이 선 2. 막대그래프 kind='bar' 3. 히스토그램 4. 산점도 두가지 피쳐(칼럼)이 비례하는지 반비례하는지 볼 수 있다. 그걸로 서로 연관이 있는지 없는지 알 수 있다. 5. 박스 플롯 [matplotlib으로 그리기] 하다가 꼬이면 kernel -> restart하면 처음..