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짝짝짝 오픈튜토리얼스에서 제공하는 머신러닝 야학 과정을 끝마쳤다~ 길지 않은 강의 였고, 재택기간동안 조금씩 짬을 내어서 달성할 수 있었던 것 같다. 블로그에도 정리해 놓았지만, 초보자들도 쉽게 이해할 수 있도록 설명해준 강의 덕분에 머신러닝이라는 단어에서부터 느껴지는 어려운 허들을 넘을 수 있도록 도와줬다. 열심히 기록한 결과들도 진도표에 맞춰 공유하면서 TADA~ 수료증을 발급받았다. 졸업식은 시작과 마찬가지로 유투브 실시간 스트리밍으로 이뤄졌고, 함께 강의를 들은 분들의 후기를 선생님들이 읽어주는 방식으로 진행되었다. :) 회사 업무를 하면서 tensorflow가 뭔지도 모른 채 코드를 돌리기 위해 Import 하는 나는 더 이상 없다!!!! 오직 배운 것을 활용하고 확장시키는 나만이 있을 뿐!!!..

[아이리스 분류하기] 종속변수가 양적데이터 => 회귀 알고리즘 사용 종속변수가 범주형데이터 => 분류 데이터 사용 어떻게 수식이 아닌 종속변수를 공식으로 만들 수 있을까??? 와 천재.. MBTI 점수 매기는거랑 비슷하넹!!!! pd.get_dummies(데이터셋) 만 있으면 자동으로 원핫인코딩 즉 종속변수가 숫자가 아닌 것들을 모아 변환해준다!!!! 모델을 구성해보자! 각각 종속변수들에 대한 공식이 만들어져야 하므로 종속변수의 개수는 3개 분류 예측 : 0~100% 확률값으로 분류를 표현. 분류모델이 분류를 추측할 떄 사람처럼 할 수 있게 하는 것. 1) Sigmoid 2) Softmax의 방법으로 나뉜다. 우리는 Softmax만 사용한다 우선! Softmax는 종속변수 예측치의 합이 최대 1이 되게끔..

딥러닝을 제대로 된 코드로 익히는 것은 쉽지만은 않고, 보통 요런 순서대로 배운다고 합니다. 1. 파이썬 기초 (ㅇ) 2. 데이터 입문 (ㅇ) 3. 머신러닝 이해 (ㅇ) 4. 딥러닝의 원리 - 저는 지금 여기에 있구요~ 5. 딥러닝 구현 하지만 코딩야학에서는 다른 방식으로 수업을 진행한다고 하네요. 원인이 되는 간단한 코드를 작성하며 경험하고 결과로서 코드의 동작과 학습과정을 공부한다. 이걸 어떻게 사용할 수 있을지 고민 해보는 방법을 반복하면서 코드와 알고리즘의 동작에 익숙해 질 수 있도록 한다. => 지도학습의 방법과 같다!!!! 원리와 수학을 배제할 수는 없다. 최대한 경제적으로 조금만 배울 예정! ** 수능수학에 미적분이 빠져있던 나는 대학에 들어가서 미적분을 배우고 싶다는 생각이 들었고, 교양수..