Artificial Intelligence14

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  (23.03.10)Python프로그래밍: 인공신경망을 통한 추천 시스템 Neural Collaborative Filtering(NCF), 함수형 신경망 인공신경망을 통한 추천 시스템 - Neural Collaborative Filtering(NCF) -순차형 (Squential) 신경망 생성법 -함수형(Functional) 신경망 생성법 - 지금까지 나온 추천 방식 중에서 가장 좋은 성능 - Regression 방식으로 분석가능 - 영화의 평점정보 (userid, movieid, rating) - 이용자는 영화에 대한 취향이 모두 다르다 - 영화는 다양한 장르가 혼합되어있다 - 이용자는 자신의 취향에 맞는 영화에 높은 rating을 제시함 - 어떤 이용자에게 어떤장르의 영화를 추천할 것인가? 임베딩 레이어 -범주형을 수치형으로 바꿔서 표현, 단순한 숫자가 아닌 벡터로 바꿔준다. 단순한 스칼라를 사용하지 않는다. 벡터의 방향은 성향으로 생각할 수 있다. .. Artificial Intelligence 2023. 3. 23.

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  (23.03.09.)Python 프로그래밍: CNN(Convolutional Neural Network) 이미지 분류 하기 CNN(Convolutional Neural Network) 합성곱 곱해서 합하는 기능 (내적, Dot Product) 이미지 분류에 탁월한 성능 마지막에는 결국 Dense(전결합층)을 이용하여 이미지의 이미지 내의 픽섹로 부터 특징을 추출한다. 이미지 분류를 위한 지도학습 문제 : 이미지 정답: cup or bottle Artificial Intelligence 2023. 3. 23.

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  (23.03.08.)Python 프로그래밍: Tensorflow - 지도학습, 다중분류 분석 (iris(붓꽃) 품종 분류 분석) Artificial Intelligence 2023. 3. 23.

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  (23.03.07)Python 프로그래밍: Tensorflow-회귀분석, ReLU(Rectified Linear Unit) Deep Learning Neuron Activation (출력, 활성함수) . 계단함수 - 시그모이드 : 이진분류시 출력 레이어에 사용 - ReLU(Rectified Linear Unit) : 가장 많이 활용되는 출력함수 x0 , x>0 -> x - Softmax : 다중분류에서 활용 Loss (손실함수) : Label, Prediction(추정값) - MSE, MAE, Binary_CrossEntropy, CrossEntrop Gradient Descentu) - 경사하강법의 다양한 파생 알고리즘(Optimizer) - sGD(Stochastic Gradient Descent, 확률적 경사하강법) - Adam Backprop agation(오차 역전파) 편향치, 가중치 오버 피팅 overfitting.. Artificial Intelligence 2023. 3. 23.

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  (23.03.06)Python 프로그래밍: 활성함수, 계단함수 - sigmoid Artificial Intelligence 2023. 3. 23.

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  (23.02.28)Python 프로그래밍: 비지도 학습 - DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise)(연속형+ 범주형) DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise) : 밀도기반 clustering algorithm https://machinelearninggeek.com/dbscan-clustering/ DBSCAN Clustering – Machine Learning Geek Cluster Analysis comprises of many different methods, of which one is the Density-based Clustering Method. DBSCAN stands for Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. For a given set of data.. Artificial Intelligence 2023. 3. 6.

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  (23.02.27)Python 프로그래밍: Unsupervised Learning(비지도 학습) K-Means 알고리즘 , K-Modes 알고리즘 Unsupervised Learning(비지도 학습) -군집(Clustering) -학습데이터에 정답(Label)이 없음 -데이터의 분포 형태에 따라서 분류 -위치가 비슷한 데이터는 동일 클러스터에 포함 -연속형 데이터만 있는 경우, K-Means 알고리즘 -범주형 데이터만 있는 경우, K-Modes 알고리즘 -연속형, 범주형 혼합된 경우, DBSCAN(Gower거리) K-Modes https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/06/kmodes-clustering-algorithm-for-categorical-data/ KModes Clustering Algorithm for Categorical data - Analytics Vidhya Here, we will discu.. Artificial Intelligence 2023. 3. 1.

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  (23.02.24)Python 프로그래밍: Linear Regression 선형회귀, Classification 분류 분석, make_blobs 데이터셋 분류 Artificial Intelligence 2023. 3. 1.

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  (23.02.23)Python 프로그래밍: Scikit Learn(Boston을 활용한 데이터 전처리 및 탐색) Artificial Intelligence 2023. 3. 1.

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  (23.02.22.)Python 프로그래밍: 데이터 회귀분석, 분류 분석 시각화 (sklearn.datasets, seaborn) Artificial Intelligence 2023. 2. 22.

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  (23.02.21)Python 프로그래밍 : 데이터 시각화(pyplot) 수집,처리,저장 탐색적 데이터 분석 분석 -통계적 분석 -ML을 이용한 분석 AI 어플리케이션 - 학습용 데이터를 사용하여 패턴을 찾는다(학습) - 메모리에 학습된 모델이 완성,파일에 저장 - 모델을 파일로부터 로드하여 데이터를 받아 결과를 추정 수치형, 범주형 데이터 - 범주형 데이터 -> 수치형으로 변환 - One-Hot-Encoding Artificial Intelligence 2023. 2. 22.

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  (23.02.20.)Python 프로그래밍: 데이터 클렌징 - 결측값(Missing Data) 없애기 Artificial Intelligence 2023. 2. 22.