Data Preprocessing To apply deep learning in real-world scenarios, we often need to preprocess and extract valuable information from raw data. The pandas library provides powerful tools for data manipulation and preprocessing. Here, we will focus on loading CSV files and performing basic operations using pandas. 실제 상황에서 딥러닝을 적용하기 위해서는 원시 데이터에서 가치 있는 정보를 추출하고 전처리하는 작업이 필요합니다. pandas 라이브러리는 데이터 조작..
intro To prepare for your dive into deep learning, you will need a few survival skills 딥러닝에 대한 다이빙을 준비하려면 다음과 같은 몇 가지 생존 기술이 필요합니다. (i) techniques for storing and manipulating data 데이터 저장 및 조작 기술 (ii) libraries for ingesting and preprocessing data from a variety of sources 다양한 소스의 데이터를 수집하고 전처리하기 위한 라이브러리 (iii) knowledge of the basic linear algebraic operations that we apply to high-dimensional ..
들어가기 전 앞서 머신러닝의 개념과 머신러닝의 분류에 대해서 알아보았습니다. 이번에 다룰 내용인 선형회귀는 지도학습 중 하나입니다. 선형회귀는 입력 데이터와 출력 데이터 간의 선형적인 관계를 찾는 알고리즘입니다. 즉, 입력데이터가 주어졌을 때, 해당 데이터에 대한 출력을 예측할 수 있습니다. 1. 선형회귀(Linear Regression) 선형 회귀는 통계학에서 사용되는 예측 분석 방법 중 하나입니다. 이는 종속 변수 y와 하나 이상의 독립 변수 x와의 선형 상관관계를 모델링하는 기법으로, 데이터 간의 추세를 파악하고 새로운 데이터에 대한 예측을 수행할 때 유용합니다. 선형 회귀 모델을 구축하기 위해 최소제곱법을 사용합니다. 최소제곱법은 독립 변수와 종속 변수 사이의 가중치와 상수항을 추정하여 모델을 구..
들어가기 전 이번에는 딥러닝에 대해 공부하려고 합니다. 딥러닝은 현재 사회에서 가장 핫한 분야 중 하나입니다. 성능과 활용 가능성이 높아져 가면서 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 딥러닝을 이용해 질병 진단에 대한 정확도를 높이고, 자율 주행 자동차 분야에서는 인간의 시각과 비슷한 시각을 가진 딥러닝 알고리즘을 이용해 사고 발생을 예방하고 있습니다. 이처럼 딥러닝은 우리 생활의 다양한 분야에서 활용되고 있어, 딥러닝에 대한 이해와 습득은 매우 중요합니다. 제가 딥러닝 쪽으로 방향을 확고히 할지는 모르겠지만, 우선 배워둬서 나쁠 건 전혀 없을 거라고 생각해 이번에 열심히 공부하려고 합니다. 지금 사회적으로 큰 이슈가 되고 있는 챗봇 ChatGPT의 경우도 딥러닝을 기반으로 만..
