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Chapter 7 : 딥러닝을 시작합니다 - 패션 럭키백을 판매합니다!7-1 인공 신경망패션 MNIST ? 크기, 개수가 동일하지만 숫자 대신 패션 아이템으로 이루어진 데이터    - 텐서플로에서 해당 데이터를 불러올 수 있음↓ 패션 MNIST 데이터 준비하기 코드더보기from tensorflow import keras(train_input, train_target), (test_input, test_target) =\ keras.datasets.fashion_mnist.load_data() print(train_input.shape, train_target.shape)# (60000, 28, 28) (60000,): 훈련 데이터는 6만개의 이미지로 이루어져 있으며, 각 이미지는 28 X 28 크기 ..

코로나 걸려서 끙끙 앓고 있던 도중4주차 우수혼공족 되다.햅삐 >Chapter 6 : 비지도 학습 - 비슷한 과일끼리 모으자!6-1 군집 ‎알고리즘비지도 학습(unsupervised learning) ? 타깃이 없을 때 사용하는 머신러닝 알고리즘    - 사이킷런이 결정 트리 알고리즘 제공 (DecisionTreeClassifier)        - plot_tree() : 결정 트리를 이해하기 쉬운 트리 그림으로 출력해주는 함수    - 표준화 전처리가 필요 없음!!!!↓ 과일 사진 데이터 준비하기 코드더보기!wget https://bit.ly/fruits_300 -O fruits_300.npy! : 리눅스 셸 명령으로 이해하게 해주는 문자wget : 원격 주소에서 데이터를 다운로드하여 저장-O : 저..

Chapter 5 : 트리 알고리즘 - 화이트 와인을 찾아라!5-1 결정 트리결정 트리(Decision Tree) ? 스무고개처럼 질문을 이어가며 학습하는 모델    - 사이킷런이 결정 트리 알고리즘 제공 (DecisionTreeClassifier)        - plot_tree() : 결정 트리를 이해하기 쉬운 트리 그림으로 출력해주는 함수    - 표준화 전처리가 필요 없음!!!! ↓ 결정 트리 모델 코드더보기from sklearn.tree import DecisionTreeClassifierdt = DecisionTreeClassifier()dt.fit(train_scaled, train_target)print(dt.score(train_scaled, train_target))print(dt.s..

Chapter 4 : 다양한 분류 알고리즘 - 럭키백의 확률을 계산하라!4-1 로지스틱 회귀다중 분류(multi-class classification) ? 타깃 데이터에 2개 이상의 클래스가 포함된 문제              여기에서는 7개의 생선 종류(클래스)가 포함되어 있으므로 다중 분류에 해당함 ↓ 단순 데이터 준비 코드더보기 ↓ k-최근접 이웃 분류기의 확률 예측더보기from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierkn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)kn.fit(train_scaled, train_target)print(kn.score(train_scaled, train_target))print(kn.score(test..

우하하 우수혼공족 됐다 ㅎㅅㅎ앞으로 더 열심히 해야지 > + 복습할 때 깨달았는데, 코드가 안 쓰여있어서 복습할 때 꽤 애썼다..ㅜ   이번에는 코드를 하나하나 넣어봐야겠땅😄Chapter 3 : 회귀 알고리즘과 모델 규제3-1 k-최근접 이웃 회귀회귀(regression) ? 클래스 중 하나로 분류하는 것이 아닌, 임의의 어떤 숫자를 예측하는 문제                                ex) 내년도 경제 성장률 예측, 배달 도착 시간 예측, 농어의 무게 예측    - 정해진 클래스가 없고 임의의 수치를 출력함    - 두 변수 사이의 상관관계를 분석하는 방법K-최근접 이웃 분류 알고리즘    1. 예측하려는 샘플에 가장 가까운 샘플 k개 선택    2. 샘플들의 클래스 확인, 다수 클..

본격적으로 들어가기 전, 왜 머신러닝에 대해 공부하게 되었는가?요즘 트렌드가 AI인 것은 모두가 다 아는 사실, 근데 난 AI에 대해 아는 게 거의 없다.. 거의 개념이랑 종류만 아는 정도..? 명색이 컴공인데 인공지능 모르는 게 말이 되냐며.. 약간 부끄럽기도 했다 ㅜ 그래서 인공지능을 공부하기로 마음 먹었따! 우하하인공지능을 공부할 때, 가장 접근하기 쉬운 과목이 머신러닝이라고 해서, 이왕 공부할 거 하나하나 차근차근 공부해보고 싶었다. 또한 마침 혼공학습단 신청을 시작했길래, 진짜 열심히 해보자는 마인드로 바로 신청했다 :) 진짜 열심히 해야쥐 야호~!Chapter 1 : 나의 첫 머신러닝1-1 인공지능과 머신러닝, 딥러닝인공지능(Artificial intelligence) ? 사람처럼 학습하고 추..

너무나도 힘들어했던 이미지 업로드를 드디어 해냈다!! 야호야호~! input - file input에는 type 중 file 이라는 속성이 존재한다. file은 이미지, 동영상과 같은 파일을 업로드하는 기능을 가지고 있다. export default function Image() { return ( ); } 위 코드를 적용시키면 아래와 같이 [파일 선택]이라는 버튼과 함께 화면에 렌더링된다. 이미지 선택 & 미리보기 이미지를 선택하고 서버에 전송하기 전, 선택한 이미지를 화면에 렌더링을 할 것이다. 그래서 handleImageChange 라는 함수를 만들고, input의 onChange에 함수를 넣어주었다. import { useState } from 'react'; function App() { con..