머신러닝
1. 머신러닝 소개
1.1 인공지능이란
(혼공머신) - 4차산업 혁명 시대에 꼭 필요한 인공지능에 대해 알아 보자.
링크 : https://wondangcom.tistory.com/2771(2024.3.7)
1.2 머신러닝을 사용하는 이유
(핸즈온머신러닝) - 머신러닝을 왜 사용해야 하는지 알아 보자.
링크 : https://wondangcom.tistory.com/2772(2024.3.14)
1.3 머신러닝 시스템의 종류
(핸즈온머신러닝) - 머신러닝 시스템의 종류는 무엇이 있는지 살펴 보자.
링크 : https://wondangcom.tistory.com/2773(2024.3.21)
1.4 머신러닝에서 사용되는 용어
머신러닝에서 사용하는 용어를 살펴 본다.
링크 : https://wondangcom.tistory.com/2774(2024.3.28)
1.5 머신러닝의 모델 구분
머신러닝의 분류에는 크게 회귀 모델과 분류 모델이 있다. 이 차이점을 알고 분류모델을 사용해야 하는지 또는 회귀 모델을 사용해야 하는지를 구분 하는 방법을 살펴 보자.
1. 회귀모델
2. 분류모델
링크 : https://wondangcom.tistory.com/2777(2024.4.4)
1.6 머신러닝 과정 이해
머신러닝으로 데이터를 이용하여 학습하는 과정을 이해해 본다.
1. 데이터 준비
2. 학습용과 테스트용 분리
3. 모델을 선택하여 학습
4. 모델을 테스트
5. 예측
링크 : https://wondangcom.tistory.com/2780(2024.4.11)
2. 데이터 전처리
2.1 데이터 다루기
(혼공머신)- 입문자가 왜 데이터 전처리 과정을 익혀야 하는지 살펴 보자.
1. 최근접 이웃 분류 - 머신러닝 알고리즘 중 가장 기본적인 분류 방법인 최근접 이웃 알고리즘에 대해 살펴 본다.
링크 : https://wondangcom.tistory.com/2782(2024.4.18)
2. 산점도로 예측 데이터 정확도 분석하기 - 최근접 이웃 분류로 임의의 값을 분석한 후 예측 상태를 산점도로 확인해 보기
링크: https://wondangcom.tistory.com/2786(2024.4.25)
3. 데이터 전처리 - 데이터의 단위가 틀려질 때 어떤 특성은 cm 단위, 어떤 특성은 kg 단위라면 정확한 예측이 가능할까?
링크 : https://wondangcom.tistory.com/2788 (2024.5.2)
3. 회귀모델
3.1 선형 회귀
회귀 모델이 무엇인지 살펴 보고 이것을 기계학습 하는 방법에 대해 살펴 보자.
링크 : https://wondangcom.tistory.com/2796(2024.5.9)
3.2 경사 하강법
선형 회귀에서 가장 좋은 성능을 찾아가기 위한 기법 중에 하나인 경사 하강법에 대해 살펴 보자.
링크 : https://wondangcom.tistory.com/2799 (2024.5.16)
3.3 다항 회귀
독립변수의 특성의 차수를 높여서 기계학습 하는 방법을 살펴 보자.
링크: https://wondangcom.tistory.com/2808 (2024.5.23)
3.4 규제
(혼공머신) - 과대적합과 과소적합에 대해 살펴 보고 이것을 규제하는 방법에 대해 살펴 보자.
링크 - https://wondangcom.tistory.com/2812(2024.5.30)
4. 분류모델
4.1 MNIST
(핸즈온머신러닝) - 분류모델에서 가장 많이 사용하고 있는 MNIST 데이터를 살펴 본다.
https://wondangcom.tistory.com/2813(2024.6.7)
4.2 로지스틱회귀
(텐서플로로 다지는 기초) - 선형 회귀에서 신경망으로 가기 위한 걸음마 로지스틱 회귀에 대해 살펴 보자.
1. 단순 선형 회귀(Linear Regression) 복습
- 선형 회귀에 대한 복습 : https://wondangcom.tistory.com/2817 (2024.6.14)
- 경사 하강법 복습 및 실습 : https://wondangcom.tistory.com/2819 (2024.6.21)
2. 다중 선형 회귀의 개념(Multiple Linear Regression)
- 로지스틱 회귀의 개념을 살펴 보기 위해 다중 선형 회귀의 개념에 대해 먼저 살펴 본다.
링크 : https://wondangcom.tistory.com/2820(2024.6.28)
3. 선형회귀와 로지스틱 회귀
- 선형회귀와 로지스틱 회귀의 차이점을 살펴 본다.
링크 : https://wondangcom.tistory.com/2821(2024.7.5)
4.3 결정트리
(혼공머신) - 분류 모델 중 결정 트리에 대해 살펴 본다.
링크 - https://wondangcom.tistory.com/2822(2024.7.12)
4.4 앙상블 학습과 모델
(결정 트리에서 앙상블학습과 모델들에 대해 살펴 본다.
링크 - https://wondangcom.tistory.com/2835(2024.7.19)
5. 비지도 학습
5.1 군집화
(혼자공부하는 머신러닝) 비지도 학습을 통해 비슷한 샘플을 클러스터로 모으는 방법을 살펴 본다.
링크 - https://wondangcom.tistory.com/2848 (2024.7.26)
5.2 차원축소
(혼공머신) - 많은 특징들을 한번에 훈련하기에는 너무 힘들어~ 차원을 축소하여 특징들만을 가지고 훈련하는 방법을 살펴 보자.
링크 - https://wondangcom.tistory.com/2861 (2024.8.1)
딥러닝
6. 딥러닝이란
(텐서플로로 다지는 기초) 인공신경망이 발전한 역사를 살펴 보고 역전파 되는 원리를 살펴 보자.
링크 - https://wondangcom.tistory.com/2878
7. 합성곱(CNN)
7.1 합성곱이란
(텐서플로로 다지는 기초) CNN의 구조에 대해 이해한다.
링크 - https://wondangcom.tistory.com/2880
7.2 Convolution 실습
(텐서플로로 다지는 기초) 실습을 통해 Convolution의 원리를 이해한다.
https://wondangcom.tistory.com/2887
8. 순환뉴런(RNN)
8.1 RNN이란
9.캐글 따라하기
9.1 캐글이란
링크 - https://wondangcom.tistory.com/2342
9.2 타이타닉 경진대회 참여하기
링크 - https://wondangcom.tistory.com/2343
9.3 타이타닉 문제 해결하기
링크 - https://wondangcom.tistory.com/2354
9.4. 캐글 상위권 진입을 위한 팁
한빛미디어) 데이터가 뛰어노는 AI놀이터,캐글
- 경진 대회의 평가 지표
- 특징 생성
- 모델 구축
- 모델 평가
- 모델 튜닝
- 앙상블 기법
9.4.1 타이타닉 문제로 살펴 보는 팁
링크 -
9.5 다른 사람의 코드를 분석해 보자.손글씨 분류 모델을 이용하여 경진대회 참여하기
10. 머신러닝 활용
10.1 콩의 질병 분류기 만들기
목차는 지속적으로 변경 예정이며 큰 틀을 잡고 여기에 맞춰서 포스팅을 해 보려고 합니다.
'강의자료 > 머신러닝' 카테고리의 다른 글
keras 2.x -> keras 3.x 으로 변경 되면서 수정 되는 사항 (3) | 2024.08.08 |
---|---|
1.1 인공지능이란 (0) | 2024.03.07 |
머신러닝] 교차검증으로 평가하기 (18) | 2023.12.13 |
[캐글(Kaggle) 따라하기]04. 타이타닉 문제 해결하기 (7) | 2022.11.15 |
[머신러닝 따라하기] 01.데이터 준비 (0) | 2022.09.30 |