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[Elice] 깃북(GitBook)에서 활동보기
https://elicesupporters.gitbook.io/support/3/undefined-6이차민 - Elice-SupportersElice-Supporters Supporters 1.0 Introduction 인사말 및 활동소개 엘리스 서포터즈 소개 팀 1팀 공민우 김예린 차호성 최정윤 프로젝트 Untitled 2팀 강민성 이차민 문과생도 할 수 있다! 머신러닝(Machine Learning) 머신러닝의 기반, 수학과 통계를 잡아라! 머신러닝(ML), 타이타닉 생존자를 예측해라! - Python 머신러닝(ML), 타이타닉 생존자를 예측해라! - R 변자민 프로젝트 3팀 김대현 김유진 노아론 프로젝트 Powered by GitBook Have an accoun...elicesupporters.g..
[Elice] 머신러닝(ML), 타이타닉 생존자를 예측해라! - R
이번엔 R Programming !이전의 게시글에서는 Python을 이용하여 타이타닉 생존자를 맞춰보았다. 어떤 한 사람에 대해서 생존했는지, 아닌지를 알기 위해서는 학습한 모델을 기반으로 Scoring하면 그 정확도에 맞는 결과를 보여줄 것 이다. 그리고 이번 게시글은 R Programming을 이용하여 타이타닉 생존자를 예측 할 것이다. 분석의 과정은 Python을 통해 한 것과 매우 유사하다. 하지만 이번 R을 통한 분석에서는 분류기법인 Logicstic Regression을 통해서만 알아볼 것 이다. 데이터의 경우는 케글(https://www.kaggle.com/c/titanic)에서 다운로드 받을 수 있다. (앞선 파이썬의 데이터와 조금 다를 수도 있다) Titanic: Machine Learn..
[Elice] 머신러닝(ML), 타이타닉 생존자를 예측해라! - Python
타이타닉 침몰1912년 4월, 정확히는 4월 10일은 타이타닉호의 첫 항해이자 마지막 항해이었다. 모든 이들이 아는 타이타닉 침몰 사건이 그 날 일어났다. 아직까지도 많은 사람들에게 회자되며, 영화로까지 만들어져서 대다수가 알고 있다. 타이타닉호가 침몰하게 됐을 때, 과연 어떤 사람들이 살아남고, 몇명의 사람들이 살아남았는지 궁금해졌다. 그리고 머신러닝 예제에서 가장 흔하게 볼 수 있는 "타이타닉 생존자 예측"을 Python을 통해 알아 볼 것이다. 아래 영상을 본다면 도메인 지식을 높이는데 조금이라도 도움이 될 것 이다.머신러닝(Machine Learning) 그리고 타이타닉(Titanic)파이썬(Python) 모듈 세팅# 모듈세팅import numpy as npimport pandas as pd# ..
[Elice] 머신러닝의 기반, 수학과 통계를 잡아라!
1주차 되짚기앞선 1주차 글에서는 머신러닝의 기법들에 대해서 간단히 알아보았는데, 이러한 머신러닝 기법들은 어떻게 발현되고 어떠한 원리를 통해 이루어지는 것 일까? 기계를 학습시키는 머신러닝을 하기 위해서는 수학적인 접근이 필요하다. 앞서 말했던 기법들을 이해하기 위해서는 그 속을 이루는 수학적인 식, 원리를 이해해야한다. 물론 나도 문과생을 대상으로 쓰는 글이고, 본인도 문과생이기에 수학적인 내용을 더 강조해주고 싶다. https://academy.elice.io/courses/544/lectures/3842앞선 내용에서 봤던 세 가지 분야이다. 문과생이 이 세 가지 분야에서 어느 부분이 가장 약할 거 같은지는 딱 보면 알 수 있다. 바로 수학..
![[Elice] 문과생도 할 수 있다! 머신러닝(Machine Learning)](https://img1.daumcdn.net/thumb/R750x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fcfile%2Ftistory%2F9974A94E5D240D0E33)
[Elice] 문과생도 할 수 있다! 머신러닝(Machine Learning)
머신러닝(Machine Learning)의 출현 빅데이터가 핫한 키워드로 떠오르면서, "인공지능(AI : Artificial Inteligence)"이라는 단어도 동시에 등장하고 관심받게 되었다. 그렇게 뉴스에 자주 나오는 인공지능은 기계에게 학습을 시키는 "머신러닝(Machine Learning)" 에서 출발한다. 말로만 들었을 때는 인문계열에 해당하는 학문이 아닌 것 처럼 보인다. 하지만 그렇다고 무조건 이공계열 학생들에게 공부하기 유리한 것 만은 아니다. 도메인 지식에서는 오히려 문과생이 앞서는 부분이 있고, 의지와 열정만 있다면 누구나 배울 수 있는 학문이다! 문과생 출신으로서 문과생들을 위한 머신러닝 개념, 필요한 배경지식, 실현 방법을 차례차례 포스팅 할 것이다 머신러닝의 사전적 의미로는 ..