KT 에이블스쿨 6기 시각지능 딥러닝에 진행한 강의 내용 정리한 글입니다. Computer Vision OCR (Optical Character Recognition): 문서의 텍스트를 인식하고 식별 Vision Biometrics: 홍채 패턴 인식을 통해 사람들을 구분 Object Recognition: 실시간의 이미지나 스캔 입력을...

KT 에이블스쿨 3차 미니프로젝트를 수행한 내용 정리한 글입니다. 개요 스마트폰 센서 기반 데이터를 활용한 행동 인식 데이터셋 data01_test.csv, data01_train.csv, features설명.xlsx, features.csv 모델 학습과 성능 평가에 사용되는 데이터 포함 모델이 행동을 인식하는 데 사용하는 입력 데이...

KT 에이블스쿨 6기 딥러닝에 진행한 강의 내용 정리한 글입니다. CRISP-DM CRISP-DM: 비즈니스 이해 → 데이터 이해 → 데이터 준비 → 모델링 → 평가 → 배포 _CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining)_ 딥러닝 개념 이해 가중치 파라미터(parameter)라...

KT 에이블스쿨 2차 미니프로젝트를 수행한 내용 정리한 글입니다. 개요 딥러닝 모델링을 통한 신규임대아파트 단지의 등록 차량수 예측 데이터셋 train.xlsx, test.xlsx 단지별 데이터와 단지 상세 데이터가 포함 개인과제 도메인 이해 및 데이터 전처리, 데이터 분석 데이터 전처리 결측치 채우기 (최빈값) 변수 추가 ...

KT 에이블스쿨 6기 머신러닝에 진행한 강의 내용 정리한 글입니다. 학습 방법에 따른 분류 지도학습(Supervised Learning): 학습 대상이 되는 데이터에 정답을 주어 규칙성, 즉 데이터의 패턴을 배우게 하는 학습 방법 비지도학습(Unsupervised Learning): 정답이 없는 데이터만으로 배우게 하는 학습 방법 강화...

KT 에이블스쿨 1차 미니프로젝트를 수행한 내용 정리한 글입니다. 개요 서울시 생활 정보 기반 대중교통 수요 분석을 통한 버스 노선 추가가 필요한 서울 시 내 자치구 선정 데이터셋 서울시 공공데이터 포털 (서울시 버스노선별 정류장 승하차 인원 정보) 서울시 공공데이터 포털 (서울시 버스 정류소 위치정보) 서울 열린데이터 광장 (서울시...

KT 에이블스쿨 6기 웹 크롤링에 진행한 강의 내용 정리한 글입니다. URL 주소와 데이터: ?를 기준으로 앞부분은 주소, 뒷부분은 데이터를 나타냅니다. 프로토콜: http://와 같이 사용되며 웹에서 데이터를 주고받은 규칙을 의미합니다. 경로: main/과 같이 리소스의 위치를 나타냅니다. 포트: 서버와 클라이언트 간의 통신 포트...

KT 에이블스쿨 6기 데이터 분석 및 의미 찾기에 진행한 강의 내용 정리한 글입니다. 가설검정 모집단: 우리가 알고 싶은 대상 전체 영역(전체 데이터) 표본: 그 대상의 일부 영역(부분 데이터) 모집단에 대한 가설 수립: x에 따라 y에 차이가 있는지, x와 y 사이에 관계가 있는지 → 표본을 가지고 가설을 검증(검정) 비즈니스 이...

KT 에이블스쿨 6기 데이터 처리에 진행한 강의 내용 정리한 글입니다. 데이터프레임 변경 열 이름 변경: columns 속성을 통해 모든 열 이름을 변경하거나 rename() 메소드를 통해 지정한 열 이름을 변경할 수 있습니다. 열 추가: insert() 메소드를 사용하여 원하는 위치에 열을 추가할 수 있습니다. 열 삭제: drop()...

KT 에이블스쿨 6기 파이썬 라이브러리 & 프로그래밍에 진행한 강의 내용 정리한 글입니다. 자료형(list, dictionary, tuple) 여러 값을 한꺼번에 저장하고 관리하기 위한 자료형입니다.   리스트 (List) 딕셔너리 (Dictionary) 튜플 (Tuple) ...