하오츠

머신러닝(Machine Learning) : 데이터의 특성과 패턴을 학습해서 학습결과를 바탕으로 테스트 데이터에 대한 미래값을 예측하는 알고리즘: 데이터 전처리 필수 인공지능의 종류약인공지능(Artificail Narrow Intelligence) : 정해져있는 과제들을 잘 수행하는 ai강인공지능(Artifical General Intelligence) : 사람처럼 복합적인 사고를 통해 어떤일이든 수행하는  ai 초인공지능 : 사람보다 뛰어난 지식을 지님 low-level function : 하드웨어 동작에 대응: 간단하고 가벼운 작은 단위의 작업 High level function : 사람이 생각하는 기능에 대응: 복잡하고 무거운 큰 단위의 작업 Input: features, 독립변수, x OutPut..

Shell : 운영체제의 커널과 사용자를 이어주는 소프트웨어 실습pwd : 현재 최상단 위치ls : 파일 리스트 - ls [./디렉토리] : 해당 디렉토리의 파일리스트 확인cd [디렉토리] : 디렉토리로 이동mkdir [디렉토리] : 디렉토리 생성touch [파일명.파일확장자] : 파일 생성  - touch [./디렉토리/파일명.파일확장자] : 디렉토리 안에 파일 생성mv [파일명.파일확장자] [디렉토리] : 파일을 디렉토리로 이동시킨다. - mv [./디렉토리/파일명.파일확장자] [디렉토리] : 파일을 디렉토리로 이동시킨다. - mv [파일명.파일확장자] [파일명.파일확장자] : 파일명, 파일 확장자를 바꾼다. - mv [파일명.*] [디렉토리] : 해당 파일명을 가진 모든 파일들을 디렉토리로 이동시킨..

목표1. 통계학이란 무엇일까?2. 우리는 왜  AI를 접하기 위해 통계학을 해야만 할까?3. 통계학을 어느 정도의 깊이로, 어떤 입장으로  어떻게 공부를 해야할까? 1. 통계학이란 무엇일까? 통계학은 데이터를 수집, 분석, 해석, 표현하는 학문입니다. 다양한 분야에서 데이터를 활용하여 현상을 이해하고 예측하는 데 중요한 역할을 합니다. 통계학은 확률론에 기반하여 불확실성을 다루고, 실험이나 조사 결과를 통해 결론을 도출하는 방법을 제공합니다. 2. 우리는 왜  AI를 접하기 위해 통계학을 해야만 할까?AI, 특히 머신러닝 모델은 데이터 기반으로 학습합니다. 통계학은 데이터의 특성과 분포를 이해하고, 모델의 성능을 평가하는 데 필수적인 도구입니다. 통계학적 지식을 통해 데이터 전처리, 변수 선택, 결과 해..

목표 Python 을 통해 데이터분석과 머신러닝에 접근한다.왜 우리는 Python으로 배워야 하는가?1. 간결하고 쉽다2. 데이터 분석과 머신러닝을 위한 수많은 라이브러리가 있다.(Numpy, Pandas, Matplotlb, scipy, scikit..)3. 다양한 확장에 용이하다(python excel, python matlab...)환경 셋팅Anaconda 설치, 필요한 학습 자료 링크 설정 Python 기초 정리1. 기초 데이터 타입- 정수형(integer), 실수형(floats)- 문자열(string)- 참/거짓(bool)2. 함수 def func(value): [탭만큼의 여백]return value*Parameter : 매개변수, 함수 선언시 데이터 타입이 결정*Argument : 인자, ..