Development Project

데이터 출처 : https://www.kaggle.com/nicapotato/womens-ecommerce-clothing-reviews Women's E-Commerce Clothing Reviews 23,000 Customer Reviews and Ratings www.kaggle.com [Project 1] 의류 판매 상품 리뷰 분석을 통한 상품 추천 여부 예측 데이터 읽기 데이터 불러오기 import import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 불러오기 [ read_csv("경로") ] # Womens Clothing E-Commerce Reviews(수정).csv 데이터를 p..

01 제조/IoT 산업 내 AI 혁신과 스마트 팩토리 제조 분야에서의 대표적인 인공지능 활용 사례 스마트 팩토리 활용사례 제조 생산을 위한 수직적 통합 및 네트워크화된 제조 시스템을 갖춘 공장 제조 공정 및 운영 데이터와 통합 종류 오작동 모니터링 (설비 혁신) 기계 설비의 오작동율은 환경(제조율, 습기, 온도 등)에 따라 다름 따라서 특정 센서 1~2개만으로 오작동을 예측하기에는 정확도의 한계 => 다양한 데이터를 기반한 AI를 사용하여 한계를 극복, 오작동 시점을 예측 가능 제품 성능 모의 실험 (품질 혁신) 실제 공장을 만들어 제품 생산을 테스트하는 데에는 막대한 시간과 비용 소모 데이터에 기반한 가상의 공장에서 모의실험을 진행하여 제품개발, 제품개선, 유지보수 등 데이터 기반 의사결정 최적화 (운..

// gg... => 주유소별로 7일치씩 쌓여있는 데이터를 요약하여 주유소별로 1개의 행이 되도록 각 년도 데이터를 가공 => 이 데이터를 통해 지난 4년동안 몇개의 주유소가 개업 및 폐업 했는지 분석 => 브랜드별 가격경쟁력 및 지난 4년간 시장 점유율 변화를 분석 => 주유소별 가격 편차가 어느정도 되는지 알아보고, 지역별로도 유의미한 차이가 있는지 분석 데이터 출처 : https://www.data.go.kr/data/15044628/fileData.do 한국석유공사_제품별 주유소 판매가격_일간_20210113 전국 주유소 판매가격의 산술 평균 www.data.go.kr [Project 1] 유가 데이터를 활용한 주유소 시장분석 데이터 Cleansing 및 ..

=> 한국교통안전공단에서 제공한 2020년 자동차 결함 리콜 데이터를 활용하여 유의미한 패턴 및 인사이트를 발굴하고 시각화하는 실습 데이터 출처 : https://www.data.go.kr/data/3048950/fileData.do 한국교통안전공단_자동차결함 리콜현황_20201231 자동차의 리콜현황에 대한 데이터로 제작자, 차명, 생산기간(From), 생산기간(To) 리콜사유 등의 항목을 제공합니다. www.data.go.kr [Project 3] 자동차 리콜 데이터 분석 데이터 읽기 데이터 불러오기 import import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt !pip install seaborn==0.9.0 import ..

데이터 출처 : http://data.seoul.go.kr/dataList/OA-12252/S/1/datasetView.do 열린데이터광장 메인 데이터분류,데이터검색,데이터활용 data.seoul.go.kr [Project 1] 지하철 승하차 인원 정보를 활용한 역별 혼잡도 분석 데이터 읽기 데이터 불러오기 import import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 불러오기 [ read_csv("경로") ] metro_all = pd.read_csv("./data/서울시 지하철 호선별 역별 시간대별 승하차 인원 정보_20210705.csv", encoding = '..

데이터 출처 : https://www.data.go.kr/tcs/dss/selectFileDataDetailView.do?publicDataPk=15063273 서울특별시_코로나19 확진자 현황_20210422 서울특별시 코로나19 자치구별 일자별 확진자 현황에 대한 데이터로 연번, 확진일, 지역, 여행력, 접촉력, 등록일 등의 항목을 제공합니다. www.data.go.kr [Project 1] 코로나 데이터 분석 데이터 읽기 데이터 불러오기 import import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 불러오기 [ read_csv("경로") ] corona_all = pd.read_csv..

01 퍼셉트론(Perceptron) 단층 퍼셉트론 초기 형태의 인공 신경망으로 다수의 입력으로부터 하나의 결과를 내보내는 알고리즘 입력층과 출력층만 존재 각 입력값이 가중치와 곱해져 인공뉴런에 보내지고, 각 입력값과 그에 해당되는 가중치 곱의 전체 합이 임계치(threshold)를 넘으면 종착지에 있는 인공뉴런은 출력 신호로서 1을 출력하고 아니라면 0을 출력함 퍼셉트론은 선형 분류기로써 데이터 분류 가능함 다층 퍼셉트론 (Multi Layer Perceptron, MLP) 단층 퍼셉트론을 여러 개 쌓은 것 입력층과 출력층 사이의 모든 Layer를 Hidden Layer라 하는데, 히든층이 많아진다면 Deep Learning이라 함 최종 출력값과 실제값의 오차가 최소화되도록 가중치와 바이어스를 계산하여 ..

00 인공지능/머신러닝 개론 도입 BIG DATA를 다루기 위한 방법으로 IoT, 클라우드, 머신러닝 기술 등이 있음 머신러닝 개념 기존 통계학 및 시각화 방법의 한계를 해결함 명시적으로 프로그래밍을 하지 않고도 컴퓨터가 학습할 수 있는 능력을 갖게 하는 것 머신러닝 학습방법 지도학습 (입력과 결과를 이용) => 데이터가 무엇인지 알려주고(예시를 줌) 맞추라고 함 회귀분석, 분류 존재 비지도 학습 (입력만을 이용) 군집화, 압축 존재 강화학습 (결과값 대신 보상이 주어짐) Action Selection, Policy Learning 01 자료 형태의 이해 자료형태 구분 수치형 자료 (Numerical data) 개념 양적 자료 (Quantitative data) 수치로 측정이 가능한 자료 수치형 자료를 ..

01 파이썬의 여러가지 모듈과 패키지 ㆍ 모듈 특정 목적을 가진 함수와 자료의 모임 (외부의 라이브러리) 모듈 선언 기본 import 모듈이름#모듈이름 == 내가 만든 or 누군가 만든 파일이름 원하는 이름으로 불러오기 import 모듈이름 as 원하는이름 선언 후 모듈안의 메서드 사용 모듈이름.모듈에 존재하는 메서드( ) 내가 만든 모듈( .py 파일 ) #여기는 main.py 파일내부! import cal#내가 만든 cal.py파일 불러오기 cal.plus(3, 4)#cal.py안의 메서드 plus를 가져와 연산 ㆍ 패키지 모듈을 폴더로 구분하여 관리 ( 한 모듈만 ) 기본 import 패키지이름.모듈이름 #모듈이름.모듈에 존재하는 메서드( ) ( 한 모듈만 ) 원하는 이름으로 불러오기 import ..

01 파이썬 활용을 위한 기초적인 재료 ㆍ 입력 『 input( ) 』 => ex) 「 받을 문자 형식( input("문장")) 」 하나 num = int(input("숫자 입력 : "))#int없이(형변환없이) 받아오면 문자열 print(num) 여러 한 변수에 전체저장 리스트 num = input("숫자 입력 : ").split()#숫자 입력 : 3 4 5 print(num)#['3', '4', '5'] 문자열 b = input("국어, 영어, 수학 : ")#국어, 영어, 수학 : 80 85 70 print(b)#80 85 70 print(type(b))# 각 변수에 따로저장 split( 구분할 문자 ) a, b, c = input("숫자 입력 : ").split()#숫자 입력 : 3 4 5 prin..