728x90 전체 글604 [전세 보증금 반환 이행 청구] 임차권 등기 명령 신청 어느덧 전세 만기일자가 1주일 앞으로 다가왔다.은행에서는 전세대출 만기 다 되어간다고 상환할 건지, 아니면 연장할 건지를 재촉하는 연락과 카톡 메시지를 계속 보내왔다. 원래 알기로는 임차권등기명령은 계약 만기일자가 지난 후에 신청이 가능한 걸로 알고 있는데,은행 전세 대출 연장 시에는 임차권등기명령 신청 접수증만 가지고 오면 은행 대출이 연장 (최대 6개월) 되므로전자소송에서 인터넷으로 신청해보려고 한다. 해당 내용들은 네이버 카페 '전세 세입자 모임' 에서 많은 도움을 받았다.https://cafe.naver.com/bf1027/40892 임차권등기명령 인터넷으로 신청하려고 합니다대출연장이 필요한데 대출연장을 하려면 임차권등기명령 접수증이 필요하다고 해서 전세만기가 일주일 정도 남았는데 미리 하려고 합.. 2024. 6. 12. [머신러닝] 분류와 분류 관련 머신러닝 알고리즘 머신러닝 기반 분석 모형 선정 [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레이블(Label)이 포함되어 있는 학습 데이터를 통해 컴퓨터를 학습시키는 방법(puppy-foot-it.tistory.com 분류(Classification) 지도학습의 대표적인 유형인 분류는 학습 데이터로 주어진 데이터의 피처와 레이블값을 머신러닝 알고리즘으로 학습해 모델을 생성하고, 이렇게 생성된 모델에 새로운 데이터 값이 주어졌을 때 미지의 레이블 값을 예측하는 것이다. 즉, 기존 데이터가 어떤 레이블에 속하는지 패턴을 알고리즘으로 인지한 뒤에 새롭게 관측된 데이터에 대한 레이블을 판별하는 것이다. [분.. 2024. 6. 11. [머신러닝] 피마 인디언 당뇨병 예측 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 피마 인디언 당뇨병 예측 ◆ 피마 인디언 당뇨병(Pima Indian Diabetes) 데이터 세트를 이용해 당뇨병 여부를 판단하는 머신러닝 예측 모델을 수립하고 평가 지표 적용하기 고립된 유전적 특성 때문에 당뇨학회에서는 피마 인디언의 당뇨병 자료에 대해 많은 연구를 했다.1. 캐글에서 데이터 세트 다운받기하단 캐글 페이지에 접속하여 압축 파일을 다운로드https://www.kaggle.com/datasets/uciml/pima-indians-diabetes-database Pima Indians Diabetes DatabasePredict t.. 2024. 6. 11. [디버깅] Debugging 디버깅(Debugging)이란? 디버깅은 소프트웨어 개발에서 중요한 과정으로, 프로그램의 오류나 버그를 찾아내고 수정하는 작업을 의미한다. 디버깅은 시간이 많이 걸리고 복잡한 작업일 수 있지만 소프트웨어 시스템이 올바르게 작동하는지 확인하는데 필수이며, 디버깅을 통해 프로그램이 의도한 대로 작동하도록 보장할 수 있다. ※ 버그는 잘못되거나 예기치 않는 결과를 초래하는 결함 또는 문제이다. 소프트웨어 개발은 복잡한 활동으로 버그 없이 코드를 작성하는 것은 거의 불가능하다. 이러한 버그는 코드가 실행되었을 때, 코드가 원하는대로 동작하지 않도록(정의되지 않은 동작을 하도록) 만들 것이다. 애플리케이션이 얼마나 중요한지에 따라, 버그는 재정적 또는 심지어 인명에 심각한 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 일반적.. 2024. 6. 11. [머신러닝] 성능 평가 지표 - 3 (F1 스코어, ROC 곡선, AUC) 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 이전 내용 [파이썬] 성능 평가 지표 - 2 (정밀도, 재현율)시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 이전 내용 [파이썬] 성능 평puppy-foot-it.tistory.comF1 스코어 F1 Score는 정밀도와 재현율을 결합한 지표 사이킷런에서는 f1_score() API 제공. [앞서 학습/예측한 로지스틱 회귀 기반 타이타닉 생존자 모델의 F1 스코어 구하기] [임곗값 변화에 따른 F1 스코어 및 기타 평가 지표 구하기].. 2024. 6. 10. [머신러닝] 성능 평가 지표 - 2 (정밀도, 재현율) 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 이전 내용 [파이썬] 성능 평가 지표 - 1시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 평가 머신러닝은 데이터 가puppy-foot-it.tistory.com정밀도/재현율 트레이드오프 '정밀도/재현율의 트레이드오프(Trade-off)'정밀도와 재현율은 상호 보완적인 평가 지표이기 때문에 어느 한 쪽을 강제로 높이면 다른 하나의 수치는 떨어지기 쉽다. ◆ predict_proba( ) 메서드: 개별 데이터별로 예측 확률을 반환하는 메.. 2024. 6. 10. [머신러닝] 성능 평가 지표 - 1 (정확도, 정밀도, 재현율, 오차 행렬) 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 평가 머신러닝은 데이터 가공/변환, 모델 학습/예측, 평가의 프로세스로 구성된다.머신러닝 모델은 여러 가지 방법으로 예측 성능을 평가할 수 있다. [성능 평가 지표(Evaluation Metric)]- 회귀: 실제값과 예측값의 오차 평균값에 기반. 예측 오차를 가지고 정규화 수준을 재가공하는 방법- 분류: 일반적으로는 실제 결과 데이터와 예측 결과 데이터가 얼마나 정확하고 오류가 적게 발생하는가에 기반하나, 단순히 이러한 정확도만 가지고 판단하면 잘못된 평가 결과에 빠질 수 있다. 또한, 분류는 이진 분류와 멀티 분류로 나뉠 수 있다.- 이진 분.. 2024. 6. 9. [머신러닝] 타이타닉 생존자 예측 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 사이킷런으로 수행하는 타이타닉 생존자 예측 1. 분석에 필요한 라이브러리, 시각화 패키지, 파일 불러오기 2. 데이터 칼럼 타입 확인하기Range Index: DataFrame 인덱스의 범위 (전체 로우 수)Data Columns: 전체 칼럼 수dtypes: 데이터 타입판다스의 object 타입 = string 타입판다스는 넘파이 기반으로 만들어졌고 넘파이의 String 타입이 길이 제한이 있어서 이에 대한 구분을 위해 object 타입으로 명기전체 891개 데이터 중 Null 값이 있는 칼럼은 'Age', 'Cabin', 'Embarked'3... 2024. 6. 9. [머신러닝] 데이터 전처리 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는 새로운 세상search.shopping.naver.com 데이터 전처리(Data Preprocessing) ML 알고리즘은 데이터에 기반하고 있어 어떤 데이터를 입력으로 가지느냐에 따라 결과도 크게 달라질 수 있기 때문에 데이터 전처리가 매우 중요하다. [데이터 전처리 기본 사항]결손값(Null, NaN)은 허용되지 않는다. : 결손값은 고정된 다른 값으로 변환되어야 한다.사이킷런의 머신러닝 알고리즘은 문자열 값을 입력값으로 허용하지 않는다.: 모든 문자열은 인코딩돼서 숫자 형으로 변환해야 한다.데이터 인코딩 레이블 인코.. 2024. 6. 9. [머신러닝] 사이킷런의 model_selection 모듈 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는 새로운 세상search.shopping.naver.com Model Selection 모듈 소개 사이킷런의 model_selection 모듈은 학습 데이터와 테스트 데이터 세트를 분리하거나 교차 검증 분할 및 평가, 그리고 Estimator의 하이퍼 파라미터 (초매개변수)를 튜닝하기 위한 다양한 함수와 클래스를 제공한다. model_selection 모듈은 머신러닝 모델을 만들 때, 데이터를 효율적으로 나누고 평가하기 위해 사용되는 Python의 scikit-learn 라이브러리의 일부이며, 이 모듈은 다음과 같은 주요 .. 2024. 6. 7. [머신러닝] 사이킷런에 내장된 예제 데이터 세트 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는 새로운 세상search.shopping.naver.com 이전 내용 [파이썬] 사이킷런 주요 모듈시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는puppy-foot-it.tistory.com내장된 예제 데이터 세트 사이킷런에는 별도의 예제로 활용할 수 있는 간단하면서도 좋은 데이터 세트가 내장되어 있다.이 데이터는 datasets 모듈에 있는 여러 API를 호출해 만들 수 있다.사이킷런에.. 2024. 5. 30. [머신러닝] 사이킷런 주요 모듈 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는 새로운 세상search.shopping.naver.com Estimator 이해 및 fit( ), predict( ) 메서드 사이킷런은 ML 모델 학습을 위해 fit( ), 학습된 모델의 예측을 위해 predict( ) 메서드 제공.' ◆ 지도학습에서의 사이킷런 클래스(분류, 회귀, Estimator)지도학습의 주요 두 축인 분류와 회귀의 다양한 알고리즘을 구현한 모든 사이킷런 클래스는 위의 두 메서드만을 이용해 간단하게 학습과 예측 결과를 반환한다.Classifier: 분류 알고리즘을 구현한 클래스Regressor: 회.. 2024. 5. 30. [머신러닝] 사이킷런으로 시작하는 ML 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는 새로운 세상search.shopping.naver.com사이킷런(sickit-learn) 이란? 사이킷런은 파이썬 머신러닝 라이브러리 중 가장 많이 사용되는 라이브러리이다.그러나 최근에는 텐서플로, 케라스 등 딥러닝 전문 라이브러리의 강세로 인해 대중적인 관심이 줄어들고 있으나 여전히 대표적인 파이썬 머신러닝 라이브러리이다.Anaconda를 설치하면 기본으로 사이킷런까지 설치가 완료된다. [사이킷런 특징]쉽고 가장 파이썬스러운 API 제공(파이썬 기반의 다른 머신러닝 패키지도 사이킷런 스타일의 API 지향)머신러닝을 위한.. 2024. 5. 30. [파이썬] 판다스 (Pandas) - 5 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는 새로운 세상search.shopping.naver.com 이전 내용 [파이썬] 판다스 (Pandas) - 4시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는puppy-foot-it.tistory.com결손 데이터 처리하기(feat. isna / fillna) 결손 데이터는 칼럼에 값이 없는 Null을 의미하며, 이를 넘파이의 NaN으로 표시한다.머신러닝 알고리즘은 이 NaN 값을 처리하지.. 2024. 5. 29. [파이썬] 판다스 (Pandas) - 4 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는 새로운 세상search.shopping.naver.com이전 내용 [파이썬] 판다스 (Pandas) - 3시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는puppy-foot-it.tistory.comsort_values( ): DataFrame, Series 정렬 sort_values( ): DataFrame, Series 정렬을 위해서 사용하는 메서드. RDBMS SQL의 order b.. 2024. 5. 28. [LLM] 거대 언어 모델이란? (feat. GPU, NVIDIA) 챗gpt와 엔비디아 등으로 요새 LLM 이라는 단어가 주목받고 있다.그렇다면 LLM 이란 무엇인가?LLM 이란? LLM (Large Language Model)은 '거대 언어 모델' 로써, 대용량 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 훈련된 인공지능(AI) 모델이다. 딥러닝 알고리즘과 통계 모델링을 바탕으로 자연어 처리 작업에 활용된다. 주어진 언어 범위 내에서 정해진 패턴이나 구조, 관계를 학습하는 기존 언어 모델과 달리 대규모 언어 데이터를 학습해 문장 구조 문법, 의미 등을 파악하고 자연스러운 대화 형태로 상호작용이 가능하다. 콘텐츠 패턴을 학습해 추론 결과로 새로운 콘텐츠를 만드는 생성형 AI의 핵심 기술로 손꼽히기도 한다. 오픈AI에서 개발한 ‘챗GPT’와 메타의 ‘LLaMa’ 등이 대표적 사.. 2024. 5. 28. [파이썬] 판다스 (Pandas) - 3 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는 새로운 세상search.shopping.naver.com이전 내용 [파이썬] 판다스 (Pandas) - 2시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는puppy-foot-it.tistory.com데이터 셀렉션 및 필터링 넘파이의 데이터 핸들링은 데이터 분석용으로 사용하기에는 편의성이 떨어지기 때문에 판다스는 이를 개선하는 과정에서 넘파이의 기능을 일부 계승하기도 하고, 넘파이와는 .. 2024. 5. 27. [파이썬] 판다스 (Pandas) - 2 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는 새로운 세상search.shopping.naver.com이전 내용 [파이썬] 판다스 (Pandas) - 1시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는 새로운 세상search.shopping.naverpuppy-foot-it.tistory.comDataFrame과 리스트, 딕셔너리, 넘파이 ndarray 상호 변환 기본적으로 DataFrame은 파이썬의 리스트, 딕셔너리 그리고 넘파이 ndarray 등으로 변.. 2024. 5. 25. [파이썬] 판다스 (Pandas) - 1 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는 새로운 세상search.shopping.naver.com데이터 핸들링 - 판다스 판다스(Pandas)는 파이썬에서 데이터 처리를 위해 존재하는 가장 인기 있는 라이브러리이다. 일반적으로 대부분의 데이터 세트는 행(Row)과 열(Column)으로 구성되어 있는 2차원 데이터이다. 행과 열의 2차원 데이터가 인기 있는 이유는 바로 인간이 가장 이해하기 쉬운 데이터 구조이면서도 효과적으로 데이터를 담을 수 있는 구조이기 때문이다. 판다스는 행과 열로 이뤄진 2차원 데이터를 효율적으로 가공/처리할 수 있는 다양하고 훌륭한 기능을 제공한다. ◆ 판다스 v.. 2024. 5. 25. [GitHub] 깃허브에 프로젝트 업로드하기 (초간단) 파이썬이라는 프로그래밍 언어를 배우고 연습하면서 꽤 많은 과제를 수행했다.작업하는 노트북의 용량 문제도 있고, 내가 수행하는 작업을 기기 상관없이 이어서 진행하고 싶은 마음도 있기에 여태 작업한 내용을 깃허브에 업로드 하려고 한다. 깃허브란?출처: 대두코기 티스토리 블로그(hoohaha.tistory.com) 깃허브(GitHub)는 웹 기반 플랫폼으로, Git이라는 버전 관리 시스템을 사용해 소프트웨어 프로젝트의 변경 사항을 관리하고 추적한다. 깃허브는 전 세계 수백만 명의 개발자들이 코드를 호스팅하고 공유하고, 프로젝트에서 협업하는 데 사용된다. 또한, 버전 관리, 버그 추적, 프로젝트 관리 등 개발자가 코드를 관리하고 추적하는 데 도움을 주는 기능과 도구를 제공한다. GitHub은 개발자들이 코드를 .. 2024. 5. 25. [파이썬] 넘파이(NumPy) - 3 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는 새로운 세상search.shopping.naver.com기존 내용 [파이썬] 넘파이(NumPy) - 2시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적을 참고해 주시기 바랍니다.기존 내용 [파이썬] 넘파이(NumPy) - 1시작에 앞서해당 내puppy-foot-it.tistory.comsort( ), argsort( ): 행렬의 정렬 넘파이에서 행렬을 정렬하는 대표적인 방법 - np.sort( ) / ndarray.sort( )정렬된 행렬의 인덱스를 반환 - argsort( ) [행렬 정.. 2024. 5. 25. 이전 1 ··· 16 17 18 19 20 21 22 ··· 29 다음 728x90
