파이썬을 이용한 머신러닝 딥러닝 학습용
- Matplotlib Tutorial - 파이썬으로 데이터 시각화하기
- sklearn의 train_test_split() 사용법
- Colors,Line,Marker 종류
- 한국어 형태소 분석 기초
- 패딩하는 법
- 원-핫 인코딩
- 임베딩
- 텍스트 전처리
[시나리오1]
AI 활용하는 기법 학습
- MBC상점에서 앱마켓을 운영한다.
- 앱마켓에서 살아있는 생선을 팔기 시작했다.
- 물류센터에서 생선을 고르는 직원이 있는데 생선이름을 외우지 못했다.
- 생선의 종류는 도미, 곤들매기, 농어, 강꼬치고기, 빙어, 송어 등등
AI미션 : 생선의 길이가 30cm이상이면 도미
- 24/12/30 머신러닝_생선길이학습 / 훈련세트_테스트세트
- 24/12/31 데이터_전처리학습
[시나리오2]
이웃회귀를 통한 물고기 무게 예측
- 여름에 농어철로 농어 주문이 크게 늘었다.
- MBC마켓에서 업계최초로 농어를 무게 단위로 판매하려고 한다.
- 무게단위로 판매하려면 가격 측정도 원활하고 고객도 합리적으로 판단 할 수 있다.
- 공급처에서 생성 무게를 잘못 측정해서 보낼 경우 농어의 무게를 재측정해야 한다.
다른 데이터는 정상범위가 있으니 예측할 수 있을까? 에 대한 문제 예측 방법 : 회귀 -> 샘플 데이터가 필요하다 (외부에서 56개의 샘플을 받아 처리할 것)
지도학습은 크게 2가지로 나눠진다.
- 분류(2진분류)
- 회귀(예측 : 확률(임의의 어떤 숫자로 예측)) : 두 변수 사이에 상관관계 분석
[시나리오3]
럭키백 확률 표시하기
- MBC쇼핑몰에서 럭키백을 판매하기로 했다.
- 럭키백에 생선이 들어있는데 7가지 종류의 생선이 랜덤하게 들어있다.
- 럭키백에서 어떤 생선이 나올지 7가지 종류의 생선에 대한 확률이 필요하다.
- 25/01/03 로지스틱회귀_소프트맥스
- 25/01/06 확률적경사하강법
[시나리오4]
로지스틱 회귀 모델을 적용하여 와인 종류 구별하기
- MBC마켓에서 신상품으로 캔 와인을 판매하려고 한다.
- 주류는 온라인 판매 불가, 온라인 예약 후 오프라인 매장에서 구매 유도
- 입고된 와인을 보니 어떤 와인인지 구분이 안 되어있다.
- 구분 방법 : 캔에 인쇄된 (알콜도수, 당도, pH) -> 값으로 와인 종류 구별
- 품질 확인용으로 뜯은 테스트용 캔을 데이터로 활용
- 25/01/06 결정트리
- 25/01/07 교차검증_그리드서치 / 트리와앙상블
[시나리오1]
비지도 학습(Unsupervised Learning)을 이용한 분류 -> 사람이 가르쳐주지 않아도 데이터에 있는 무언가를 학습한다.
사진의 픽셀값을 모두 평균내면 비슷한 과일끼리 모일까? -> 과일사진 300개 준비 후 분류
- MBC마켓에서 이벤트 진행
- 본인이 구매한 과일 사진을 홈페이지에 업로드시 추첨을 통해 상품 제공
- 고객이 올린 사진을 학습해서 과일 사진을 분류해보기
[시나리오2]
- MBC마켓에서 럭키백을 패션분야에 접목 시키려고 한다.
- 패션 분야이기 때문에 상품 개수는 늘어나고 어종이 아닌 일반 잡화용으로 제공한다.
[시나리오3]
댓글을 분석하는 기법 연구
- MBC마켓이 AI를 이용해 많은 부분이 개선됐고 이벤트도 성공적으로 결론이 났다.
- 요즘 상품에 대한 댓글 이슈가 있어서 댓글을 보고 좋은 상품인지 개선해야 될 상품인지 분석하고 싶어 한다.
- 25/01/14 순차데이터와 순환신경망
- 25/01/15 LSTM_GRU