728x90 [파이썬 Projects]/<파이썬 머신러닝>96 [파이썬] 프로젝트 : 웹 페이지 구축 - 12(보완 및 재배포) 이전 내용 [파이썬] 프로젝트 : 웹 페이지 구축 - 11(ML 모델 구현)이전 내용 [파이썬] 프로젝트 : 대시보드 웹 페이지 구축하기 - 10이전 내용 [파이썬] 프로젝트 : 대시보드 웹 페이지 구축하기 - 9이전 내용 [파이썬] 프로젝트 : 대시보드 웹 페이지 구축하기 - 8puppy-foot-it.tistory.com예측 모델 ML 보완 회원 중 이벤트에 참여한 1000명의 회원을 무작위로 뽑아 예측 모델을 만드는 작업을 진행 중이다.기존에 만들어놨던 모델 및 코드를 보완하여 더 많은 정보가 출력되도록 수정한다.보완하는 김에 다른 파일들도 더 보완한다. (계속 보완할 게 보이니 '프로젝트_최최최최최최종' 의 느낌이다.)가입 여부 예측 모델 기존에 예측 후 가입 여부와 해당 모델의 정확도만 뜨던 결.. 2025. 3. 26. [파이썬] 프로젝트 : 웹 페이지 구축 - 11(ML 모델 구현) 이전 내용 [파이썬] 프로젝트 : 대시보드 웹 페이지 구축하기 - 10이전 내용 [파이썬] 프로젝트 : 대시보드 웹 페이지 구축하기 - 9이전 내용 [파이썬] 프로젝트 : 대시보드 웹 페이지 구축하기 - 8이전 내용 [파이썬] 프로젝트 : 대시보드 웹 페이지 구축하기 - 7이puppy-foot-it.tistory.com예측을 위한 데이터셋 생성하기 필자가 부족해서 기존의 데이터셋으로 머신러닝에 활용하기가 한계가 있다고 느껴 새로운 데이터셋을 생성하기로 결정했다. 회원 중 이벤트에 참여한 1000명의 임의의 회원정보를 추출하여 해당 정보로나이 별로 어떤 유입 경로로 회원 가입을 많이 했는지 ▶ 타겟의 연령별 마케팅 채널 추천어떤 이벤트 진행 후 서비스 가입이 많아졌는지 특정 정보를 입력했을 때 이 사람이 .. 2025. 3. 25. [파이썬] 프로젝트 : 웹 페이지 구축 - 5 (머신러닝) 이전 내용 [파이썬] 프로젝트 : 대시보드 웹 페이지 구축하기 - 4이전 내용 [파이썬] 프로젝트 : 대시보드 웹 페이지 구축하기 - 3이전 내용 [파이썬] 프로젝트 : 대시보드 웹 페이지 구축하기 - 2이전 내용 [파이썬] 프로젝트 : 대시보드 웹 페이지 구축하기 -puppy-foot-it.tistory.com머신러닝 진행해보기1. 어떤 학습을 진행해야 하는가? 이번엔 오프라인 데이터셋으로 머신러닝을 진행해 보려고 한다.필자가 생각한 이 데이터를 활용한 머신러닝 분석은 시계열 분석을 통한 방문자 또는 참여자 예측 (회귀)데이터를 가지고 성별, 연령대, 지역을 분류해보기 (분류)마찬가지로 성별, 연령대, 지역으로 군집을 나눠보기 (군집분석)정도가 있는데, 핵심은 마케팅 자료로 활용하기 위한 분석을 해야.. 2025. 3. 20. [머신러닝] UCI Wholesale Dataset: KMeans 군집 분석 수행 내용 UCI Wholesale 데이터셋을 활용하여 데이터 분석 및 KMeans 군집화 수행 ◆ UCI Wholesale 데이터셋이란?https://archive.ics.uci.edu/dataset/292/wholesale+customersUCI Wholesale 데이터셋은 도매 유통업체의 고객 구매 내역을 담고 있는 데이터셋으로, 각 고객의 연간 구매금액을 카테고리별로 구분하여 정리한 데이터셋이다. 사실, 해당 데이터셋을 수업 시간에 다뤄보기는 했는데, 이 데이터셋을 통해 알고자 하는 것이 무엇인지, 분석의 목적이 무엇인지, KMeans 같은 군집분석을 통해 알 수 있는 것에 대한 설명과 이해가 부족하여 혼자서 진행하며 제대로 이해해 보려고 한다. ◆ 이 데이터셋의 K-means 군집화 주요 목적.. 2025. 2. 16. [머신러닝]텐서플로 모델 훈련과 배포: 버텍스 AI (실패 및 보류) 이전 내용 [머신러닝] 텐서플로 모델 훈련과 배포머신러닝 [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 포함되어puppy-foot-it.tistory.com버텍스 AI란?출처: 구글 클라우드 - 버텍스 AI 사이트 https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/start/introduction-unified-platform?hl=ko Vertex AI 소개 | Google Cloud의견 보내기 Vertex AI 소개 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요. Vertex AI는 ML 모델과 AI 애플리케.. 2024. 12. 7. [머신러닝] 도커(Docker) 설치하기 도커(Docker)란? Docker는 애플리케이션을 신속하게 구축, 테스트 및 배포할 수 있도록 도와주는 컨테이너 기반의 오픈 소스 가상화 플랫폼이다. Docker의 주요 개념은 애플리케이션과 그 애플리케이션이 의존하는 모든 라이브러리를 컨테이너(Container)라는 독립적인 환경에 포장하는 것이다. - 도커에서 컨테이너란?컨테이너란 "다양한 OS에 여러 application이 올려져 있는 것 이라고 볼 수 있다. 택배나 화물선 위에 수출 용품을 싣는 컨테이너를 대신하여 프로그램(소프트웨어)을 담는 격리된 공간을 의미 한다.각각의 격리된 여러개의 소프트웨어 컨테이너에는 ubuntu, centos등의 운영체제, 그리고 java, python, 아파치 웹서버나, mysql 같은 dbms 등의 프로그램들 .. 2024. 12. 7. 이전 1 2 3 4 ··· 16 다음 728x90
