ML 4

[MS AI School 6기] 1차 프로젝트 후기

✅ 기간: 2025.02.13 ~ 2025.02.25✅ 주제: Azure Custom Vison 을 활용한 자율주제 (배운 내용에 충실하되, 책임있는 인공지능을 염두에 두고 시장성 있는 주제일 것)✅ 인원: 7명 (비전공자, 전공자 반반)  🚗💡 운전자 졸음 감지 AI 프로젝트이 프로젝트를 처음 시작할 때, "짧은 기간 안에 우리가 할 수 있을까?"라는 걱정이 솔직히 들었다. 12일이라는 시간이 결코 길지 않았고, 모두가 처음 해보는 영역+처음 뵙는 팀원분들과의 100% 온라인 협업이라 기대보다는 우려가 앞섰다. 하지만 걱정이 무색하게 여러 프로젝트를 겪은 입장에서 손에 꼽는 긍정적인 경험이었다!🔥 왜 이 주제를 했을까?초반에는 각자 생각해온 주제를 설명하는 시간을 가졌다. 나도 DL 프로젝트는 처..

프로젝트 2025.03.19

[통계기반 데이터 활용] Python ML 회귀 🚴‍♀️ (Kaggle 공공자전거 수요 예측)

작업 준비# 라이브러리 임포트import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsplt.style.use('ggplot')# 한글폰트 설정import matplotlib as mplmpl.rc('font', family='AppleGothic')mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 맥OS 에는 맑은 고딕이 없어서 AppleGothic 으로 대체했다. 데이터 불러오기**pd.read_csv(csv파일 경로, parse_dates=[datetime형식으로 불러올 컬럼])**https://www.kaggle.com/competitions/bike-sharing-de..

실습 2025.01.23

[통계기반 데이터 활용] Azure ML Random Forest 🌲 분류 모델

Lab : Random Forest 알고리즘을 이용한 개인 수입 예측 모델 구현 💸 배경 및 목표미국의 인구조사(census) 데이터를 분석하여 개인의 연간 소득을 예측할 수 있는 모델 구현이진 분류 모델을 통해 연간 소득 5만 달러를 기준으로 개인을 구분하고자 함 연간 소득 분류는 5만 달러 초과 또는 5만 달러 이하의 2가지 유형으로 예측하므로 머신러닝 중 분류(Classification) 유형으로 결정. [이론] 모델링 알고리즘랜덤 포레스트 🌲🌳🌴  🤖 앙상블 기법은 Weak learner 를 이용하여 Strong learner 를 구성하는 효과적인 방법이다. 즉, 여러 개의 서로 다른 모델(베이스 모델)을 학습시키고, 그 예측 결과를 조합하여 최종 예측을 만드는 방식이다.  🌲 랜덤 포..

실습 2025.01.20

[통계기반 데이터 활용] 머신 러닝을 위한 통계 이론 훑어보기 (1)

개요통계 기본 개념기술 통계확률과 분포추정과 가설 검정상관분석  사람들은 정확한 '사실'을 인지하지 못하는 오류를 범한다. 우리가 세상을 똑바로 바라보지 못하는 이유는 "간극본능"과 "부정본능" 등 10가지 비합리적 본능 때문이라고 한다. 이 책은 그 사실을 객관적인 데이터를 바탕으로 세상이 생각보다 괜찮은 곳이라는, 그리고 앞으로 나아가고 있다는 사실을 보여준다. 우리가 통계를 공부해야 하는 이유가 여기에 있다.  통계...공부할수록 멀어지는 느낌이지만 렛츠고.머신러닝 개요 📊 구분프로그램 기반 (기존 프로그래밍) 💻데이터 기반 (머신러닝) 📈작동 원리사람이 명시적인 프로그램을 지시데이터를 통해 규칙을 학습주요 특징명령을 수행하고 결과를 산출데이터에서 규칙을 학습하여 새로운 데이터에 대한 결과를 ..

이론 2025.01.16