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목록머신러닝 (2)
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[ 2021 NIPA AI - 응용 ] 4. 산업데이터를 활용한 인공지능 프로젝트 - 1. 의류 판매 상품 리뷰 분석을 통한 상품 추천 여부 예측
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..
[ 2021 NIPA AI - 응용 ] 1. 머신러닝 시작하기 (01~05) + α
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 ..