인공지능(Artificial Intelligence)

개인별 분석할 오픈소스 프로젝트 등록 (중간고사 기간까지, 타 학생 등록한 것 중복 선택 불가)

• 내가 분석할 오픈소스 등록
• https://www.jejudatahub.net/

개인별 분석할 오픈소스 프로젝트 등록 (중간고사 기간까지, 타 학생 등록한 것 중복 선택 불가)

• 내가 분석할 오픈소스 등록
• 제주데이터허브

강의자료(pdf)

• 01.인공지능과 머신러닝(2024)
• 머신러닝 사례(꽃의 품종 판별)

동영상 강의 (처음 7개 동영상 시청 필수)

• 캐글(Kaggle) 소개1, https://www.youtube.com/watch?v=9GWb9yNcsvc&t=112s
• 캐글(Kaggle) 소개2, https://www.youtube.com/watch?v=VNOYpNItpdI
• 식물생장예측: https://youtu.be/RKXoSuwuX9I
• 성별예측: https://www.youtube.com/watch?v=JeYj5OHwQOw
• 실습(성별예측1): https://youtu.be/QBq2f_1gfZA
• 실습(성별예측2): https://youtu.be/4IEbdh62d2Y
• 실습(식물생장예측): https://youtu.be/DZnpkKxeB-w
• 실습(모듈화01): https://youtu.be/p6qhjnvTV0k
• 실습(모듈화02): https://youtu.be/8dpmy2wxxsI
• 실습(모듈화03): https://youtu.be/zEn7F80J9Ss
• 실습(모듈화04): https://youtu.be/YdGYkry6wI4
• 실습(모듈화05): https://youtu.be/kA1BcE9iMvA
• 실습(모듈화06): https://youtu.be/r7o6UiiM1Lc
• 실습(모듈화07):https://youtu.be/jFzTmaH0BOI
• 실습(모듈화08):https://youtu.be/eOiZWL2qTSQ
• 실습(모듈화09):https://youtu.be/RuI6V-HnA1w
• 실습(모듈화10):https://youtu.be/GuceU9CTYaQ
• 실습(모듈화11):https://youtu.be/KzkssBLEFuw
• 실습(모듈화12): https://youtu.be/L7CxEreBp8I

(분류) 성별 알아맞히기

키/몸무게/발크기로 성별 알아맞추기

• Female-Male Classification Original
• 함수로 추상화한 코드
• Female-Male Classification With Pycaret

(예측) 식물 생장 예측하기

몇일 후 잎의 길이와 너비가 얼마나 자랄 것인지를 예측함.

• Plant Diary Original
• Plant Diary With Pycaret

(분류) 붓꽃(Iris) 인식

Iris Recognition

(예측) 집값 예측

https://www.kaggle.com/yungbyun/house-price-prediction-for-tutorial
https://www.kaggle.com/yungbyun/house-price-prediction-simple (조금 단순하게)
https://www.kaggle.com/code/yungbyun/house-price-prediction (오류 수정)

각 모듈에 대한 간단한 설명입니다.

• Pandas 판다스 : 데이터를 읽어들이고 유지하고 관리할 수 있는 멋진 모듈 (데이터베이스에 비유)
• NumPy 넘파이 : 다양한 수치연산, 변환 기능 등을 갖는 멋진 모듈 (계산기에 비유)
• Seaborn 시본 : 데이터를 멋지게 표시하는 모듈 (엑셀에 비유)
• sklearn 싸이킷런 : 머신러닝 모델을 만들 수 있는 멋진 모듈 (인공지능 모델 구현)

머신러닝 코드 실행방법

• Kaggle.com에서 (https://www.kaggle.com/)
• Google Colab으로 (https://colab.research.google.com/)
• 내 PC에 Jupyter Notebook 설치 ('Jupyter Notebook 설치'로 구글/YouTube 검색)
• 내 PC에 아나콘다(Anaconda) 를 설치하여 (https://www.anaconda.com/products/distribution)
• 내 PC에 파이참(PyCharm) 을 설치하여 (https://www.jetbrains.com/ko-kr/pycharm/download/#section=windows)

Google Colab을 이용할 경우 구글 드라이브 파일 사용하기

from google.colab import drive
drive.mount('/mydrive')

import pandas as pd
df = pd.read_csv("/mydrive/yyy.csv")
df

주피터 노트북 설치 및 실행

• 명령 프롬프트에서 아래 명령 실행
• python -m pip install --upgrade pip
• pip3 install jupyter
• jupyter notebook

캐글 코드를 주피터 노트북에서 실행하고 파이썬 코드로 저장해보기

• 원하는 코드 선택 후 Download code -> 그러면 노트북 코드가 다운로드 됨.
• 데이터 클릭 후 다운로드 -> 그러면 데이터가 다운로드 됨.
• 다운로드된 코드와 데이터를 작업 폴더로 옮기기
• 주피터 노트북에서 실행해보기
• File | Download as | Python (.py) 선택하여 파이썬 코드 다운로드 -> PyCharm에서 실행가능

주피터 노트북(.ipynb)을 파이썬(.py)으로 바꾸기

• 아나콘다 명령 프롬프트 실행
• jupyter nbconvert --to script filename.ipynb