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SKT FLY AI55

SKT FLY AI - 번외. 첫날~워크샵 방학동안 무엇을 할까 고민을 하다가, SKT FLY AI 프로그램에 신청을 했는데 운이 좋게 합격할 수 있었다. 첫 OT 날처음에 보라매 SKT 사옥의 AI Tech랩? 으로 가서 필요한 서류를 제출하고, 명찰과 출입증, 선물을 받았다. 그 다음에는 다같이 강당에 모여서 프로그램에 대한 소개를 간략하게 들었다. 보라매 건물의 내부와 주요일정, 강사진, 커리큘럼 소개, 소방안전, K-Digital Training에 대한 내용 등에 대해 들었다. 그리고 이렇게 선물도 주셨다. 휴대용 칫솔 살균기와 텀블러, 샌드위치, 물, 환영인사가 적힌 카드가 들어있었다! 10시반? 정도까지 OT를 진행하고, 이후에는 바로 수업을 진행했다! 2박3일 워크샵첫 째주 수요일부터 금요일까지 2박3일 워크샵이 진행되었다. 워크샵은.. 2023. 7. 1.
SKT FLY AI : 5일차 - ML SKT FLY AI 합숙 마지막 날 아침에 들은 강의이다. 머신러닝 데이터 전처리 데이터 전처리 레이블 인코딩 원핫 인코딩 레이블 인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder items = ["tv", "냉장고", "컴퓨터", "전자레인지", "믹서", "선풍기", "믹서"] encoder = LabelEncoder() encoder.fit(items) labels = encoder.transform(items) # tv는 0, 냉장고는 1, 컴퓨터는 5처럼 하나의 짝을 지어 반환 print(labels) # [0 1 5 4 2 3 2] print(encoder.classes_) #['tv', '냉장고', '믹서',.. 2023. 6. 30.
SKT FLY AI : 2일차 - 실습 SKLEARN 이용해서 모델 학습과 예측 일단, 내가 깨달은 점 부터 말을 해보려고 한다. 먼저 모델 학습하는 법을 잘 모르겠다면, 머신러닝 워크플로우를 구글에 검색해서 봐보자. 주변 분들께서 workflow를 보는 것을 추천해주셨다. 그리고 나 역시 이것을 보니까 어느정도 이해가 되었다. Workflow 순서 데이터 수집 : 말그대로 데이터를 수집하는 과정이다. 이미 있는 데이터를 이용할 경우 필요x 데이터 점검 및 탐색 : 수집한 데이터의 구조를 파악하고 데이터가 유효한지 탐색한다. 나...는 그냥 df출력해봤다. 아마 엑셀에서 직접 값을 보는게 한눈에 들어오지 않을까 싶다. 전처리 및 정제 결측치 처리 : Null, NAN과 같은 값을 처리한다. 해당 행을 제거 (결측치를 가진 행이 적을 경우) 수.. 2023. 6. 27.
SKT FLY AI : 2일차 - 끄적이는 글(2). 머신러닝(기계학습) 데이터분석 회고 데이터가 주어지면, 해당 데이터를 어떤식으로 활용해야하는지 판단을 못하겠다. 그럴 때는, 일단 상관계수로 히트맵을 그려서 판단하자. 상관계수 높은 것들을 위주로 그래프를 작성해보자. 데이터를 전처리하는 방법들을 모르겠다. 함수명도 모르겠고. 답은 많이 코딩을 해보는 것인 것 같다. 머신러닝(기계학습) 기계학습은 크게 "지도 학습", "비지도 학습", "강화 학습"으로 나뉜다. 기계학습은 항상 입력을 받아서 출력하는 함수 y=f(x)를 학습한다고 생각할 수 있다. (함수 근사) 특징 특징이란 우리가 학습 모델에게 공급하는 입력이다. 가장 간단한 경우에는 입력 자체가 특징이 된다. ex) 이메일에 "광고", "선물 교환권"이나 "이벤트 당첨" 문자열 포함 여부 레이블 y = f(x)에서 y변.. 2023. 6. 27.