일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- 딥러닝
- 인공지능
- pandas
- Convolution Neural Network
- learning_rate
- 데이터
- AWS 입문자를 위한 강의
- fashion mnist
- plot_model
- NewsWhale
- CNN
- CRISP-DM
- MaxPooling2D
- 키워드 기반 뉴스 조회
- CNN 실습
- 데이터크롤링
- explained AI
- OneHotEncoding
- 모델평가
- CIFAR-10
- 크롤링
- Neural Network
- AI
- 뉴스웨일
- bias
- Pooling Layer
- kt에이블스쿨
- 머신러닝
- 데이터처리
- 데이터분석
- Today
- Total
목록데이터 (2)
jjinyeok 성장일지

지난 게시글에 이어 8월 1일부터 8월 2일까지 배운 데이터분석에서 중요한 라이브러리 중 하나인 pandas 라이브러리를 정리하고자 한다. 이전에 나는 pandas에 대해 드문드문 알고 있었지만 이번 강의를 통해 pandas에 대한 정리가 확실히 되었다. 1. 판다스의 구조 판다스는 데이터프레임(Dataframe)과 시리즈(Series)로 구성할 수 있다. 데이터프레임에서 열(정보)를 띄어낸 것이 시리즈이고 반대로 시리즈의 집합체가 데이터프레임이다. 먼저 데이터프레임을 살펴보도록 하자. 데이터프레임은 관계형 데이터베이스의 테이블 또는 엑셀 시트와 같은 2차원 구조 형태이다. 앞선 게시글의 분석할 수 있는 데이터의 모양과 같다. 먼저 행은 각각의 데이터 관측치를 의미한다. 각각의 행은 분석단위가 된다. 열..

에이블스쿨에서 세번째 수업으로 8월 1일부터 8월 2일까지 수업이 진행되었다. (두번째 수업이었던 수업은 크게 새롭거나 어려운 내용이 없어 정리하지 않았다.) 수업에서 인공지능 개발에 필수적인 numpy, pandas, matplotlib 라이브러리에 대해 공부하였다. 1. 데이터를 통한 문제 해결 AI 개발을 비롯하여 데이터를 통한 문제 해결의 큰 그림은 ¹⁾어떤 문제를 해결하기 위해 (Business Understanding) ²⁾어떤 데이터를 사용하고 (Data Understanding) ³⁾데이터를 어떻게 준비하여 (Data Preparation) ⁴⁾모델링하고 (Modeling) ⁵⁾평가하여 (Evaluation) ⁶⁾배포하는 (Deployment) 것이다. 2. 데이터 분류 과정 속 핵심은 데..