[Hands-On Machine Learning 1회독] Chapter 3. 분류
2022. 5. 22. 00:12
Hands-On Machine Learning
2022.05.20. Hands-On Machine Learning 2판 Chapter 3. 분류 1회독 - 내용 단순 요약 MNIST data - data 살펴보기 from sklearn.datasets import fetch_openml mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1, as_frame=False) X, y = mnist["data"], mnist["target"] X.shape # (70000, 784)가 나옴 y.shape # (70000,)이 나옴 image가 70000개 있고, 각 image에는 784개의 feature가 있음. 이는 image가 28*28 pixel이기 때문임. Each feature는 0 (white) ~ 255 (black) ..
[Hands-On Machine Learning 1회독] Chapter 2. 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지
2022. 5. 19. 23:33
Hands-On Machine Learning
2022.05.19. Hands-On Machine Learning 2판 Chapter 2. 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지 1회독 - 내용 단순 요약 Project 단계 1. 큰 그림을 본다. 2. data를 구한다. 3. data로부터 insight를 얻기 위해 탐색하고 visualization한다. 4. machine learning 알고리즘을 위해 data를 준비한다. 5. model을 select하고 training한다. 6. model을 fine-tuning한다. 7. solution을 제시한다. 8. system을 launching하고 monitoring하고 maintenance한다. Data를 구하기 좋은 곳 - UC Irvine machine learning repository - Ka..
[Hands-On Machine Learning 1회독] Chapter 1. 한눈에 보는 머신러닝
2022. 5. 19. 12:05
Hands-On Machine Learning
2022.05.18. Hands-On Machine Learning 2판 Chapter 1. 한눈에 보는 머신러닝 1회독 - 내용 단순 요약 Machine learning - 명시적인 규칙을 coding하지 않고 기계가 data로부터 학습하여 어떤 작업을 더 잘하도록 만드는 연구 분야 - 대부분의 machine learning 작업은 예측을 만드는 것. 주어진 training data로 학습하고 training data에서는 본 적 없는 new data에서 좋은 예측을 만드는 것. Machine learning project의 형태 1. data 분석 2. model 선택 3. training data로 model을 훈련시킴 4. Inference (추론): new data에 model을 적용해 예측함...