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구글 AI 바드 드래프트 답변 같은 질문 또 다른 내용 구글 AI 바드는 드래프트 라는 흥미로운 기능을 제공한다 드래프트는 같은 질문에 추가적은 또다른 내용을 제공한다. 사용자의 질문에 중심적인 답변은 비슷하지만, 상세한 내용과 추가적인 내용들이 조금씩 다르다. 상당히 흥미롭고 재미난 기능이다. 만약 PC 와 모바일기기에 같은 계정으로 로그인되어 있다면 수시로 열람할 수 있다. 구글 AI 바드 드래프트 답변 같은 질문 또 다른 내용 구글 AI 바드 ( Bard ) 를 사용하면 특이한 점을 볼 수 있다. 같은 질문에 대해 비슷한 답변을 2개 더 제공해 준다. 이것은 draft 기능으로 자세히 살펴보면 추가적인 내용이 있기도 하고 기존의 내용을 상세하게 풀어 설명하고 있기도 하다. 그리고 요약본 형태로 정보를 제공하고 있기도 하다. 같은 질문이지만 정보를 제공하.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 27.
이미지 생성 ai 프롬프트 만드는 방법 MS 공식 사용법 ai 를 이용해 이미지를 생성하고 하면 내가 원하는 이미지를 설명할 단어를 문장으로 표현하면 된다. AI 가 인식하고 이해할 정도의 문장을 작성하면 되는데 이것을 프롬프트 라고 한다. 프롬프트를 만드는 방법은 상황묘사와 같은 명사에 형용사와 동사들을 문장으로 만들면 된다. 어려워 보이지만 번역기를 이용하면 수월하게 작성할 수 있다. 아래의 썸네일의 프롬프트는 a girl wearing a suit is drawing a picture, cartoon 으로 정장을 입고있는 소녀가 그림을 그리는 중 카툰 스타일 로 이미지를 생성한 것이다. 이미지 생성 ai 프롬프트 만드는 방법 MS 공식 사용법 빙챗을 이용한 후부터 이것저것 사용하고 있다. 그 중 마이크로소프트에서 제공하는 이미지 작성자 또한 이용하고 있다.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 26.
구글 ai 바드 대화 목록 보기 질문한 이력 보는 방법 Bard Activity 구글 AI 바드 와 열심히 대화를 했어도 시간이 지나면 대화한 내용이 사라진다. 걱정말자. 구글도 바드와 사용자가 대화한 기록은 이력으로 남기고 있다. 화면 우측 상단의 햄버거 버튼을 클릭하고 Bard Activity 메뉴를 클릭해 보자. 지금까지 바드에게 했던 질의나 문장들이 기록으로 남아 있는 것을 볼 수 있다. 구글 ai 바드 대화 목록 보기 질문한 이력 보는 방법 Bard Activity 몇 일째 구글 ai 바드 ( Bard ) 와 신나게 놀고 있다. 아직 한국어는 학습중 ( 2023년 4월 기준 ) 이라 사용할 수 없고 번역기를 통해 영어로 대화는 가능하다. 빙챗 ( BingChat ) 보다는 자세하고 챗GPT ( ChatGPT ) 보다는 간결하다. 뭔가, 정리가 잘 되어 있는 느낌, 그리고 응.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 25.
MS ai 빙챗 지나간 대화 목록 보기 검색기록에서 확인 가능 마이크로소프트의 AI 빙챗을 이용하면 질문한 내용이 사라졌거나 지워진 것을 볼 수 있다. 새로고침을 해도 나타나지 않는다. 빙 홈페이지에 로그인이 되어 있다면 빙챗에 질의한 키워드나 문장 단어들은 검색기록으로 남아 있다. 화면 우측의 햄버거 버튼을 클릭하면 검색 기록을 볼 수 있고, 이곳에서 빙챗에 질의한 지난 질문들이나 단어들을 찾아볼 수 있다. 단, 삭제를 하려면 로그인을 다시 해야 하는 번거로움도 있다. MS ai 빙챗 지나간 대화 목록 보기 검색기록에서 확인 가능 마이크로소프트의 AI 빙챗 ( BingChat ) 을 사용하다보면 내가 질문한 내용들이 사라지는 경우들이 있다. 과거 질문을 봐야 뭘 물어봤는지 어떤 답변을 받았는지 알 수 있는데 새로고침을 하거나 컴퓨터를 껐다 껴면 사라지고 없다. 기.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 25.
구글 ai 바드 승인과 사용법 아직은 체험판 영어로만 가능 구글 AI 바드의 대기자 신청을 했다면 잠시 뒤에 승인메일을 받아볼 수 있다. 이후 로그인을 하면 바로 AI 바드를 사용할 수 있는데 한가지 아쉬운 점은 2023년 4월 현재 한국어는 학습중이라 미지원이라는 점에 있다. 하지만, 번역기를 이용하여 영어로 질문하면 굉장히 정확하고 빠르게 답변을 주는 것을 볼 수 있다. 굳이 비교하면 빙챗보다 다양하고, 챗GPT 보다 빠르다. 구글 ai 바드 승인과 사용법 아직은 체험판 영어로만 가능 2023년 4월 글을 작성하는 시점 구글 AI 바드 ( Bard ) 를 사용할 수 있게 되었다. 챗GPT ( ChatGPT ) 빙챗 ( bingChat ) 과는 다른 결과를 보여주는 것도 좋은 점이지만 단점은 아직 영어로만 질문이 가능하다는 것이다. 아직 한국어 지원이 안되지만.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 25.
챗GPT 답변 끊김 현상 해결 방법 질문은 짧고 간결하고 명확하게 하자 간혹 챗GPT에서 답변이 끊기는 현상이 발생하곤 한다. 이런 경우 계속해 또는 continue 와 같은 계속을 의미하는 지시어를 이용하면 끊긴 답변부터 계속해서 진행을 이어간다. 하지만 이런 경우 질문에 대해 답변의 길이가 상당히 길어질 때 발생하는 모양. 정확하고 명확한 답변을 받기 위해 질문도 명확히 구체적으로 하면 챗GPT 에서도 명확한 답변을 내어주고 답변이 끊기는 일이 적어지는 것을 볼 수 있다. 질문 하는 법이 여기서도 유용할 줄은 생각도 못했다. 챗GPT 답변 끊김 현상 여러가지 해결 방법 챗GPT ( Chat GPT ) 를 이용해 일을 보고 자료를 검색하다보면 뜻하지 않는 경우들이 있다. 답변이 중간에 멈추는 현상이다. 무료 이용자라서 그려려니 하고 있기는 한데 정작 원하는 결과가 나올 때.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 24.
구글 AI 바드 사용 신청하기 대기자 등록 하기 구글에서 AI 바드를 오픈했다. 아직 베타서비스로 체험판의 성격이 강하다. 구글 AI 바드를 사용하기 위해 대기자 등록을 해야 하며, 신청 후 몇 분 이내로 사용 승인 메일을 받아 볼 수 있다. 대기자 등록을 위해 구글에 로그인할 수 있는 이메일 계정이 필요하다. 구글 AI 바드 사용 신청하기 대기자 명단 등록 하자 챗GPT ( ChatGPT ) 에 이어 구글에서 AI 바드 ( Bard ) 를 사용할 수 있도록 공개하였다. 챗GPT 와 빙챗 ( BingChat ) 까지 사용하고 있다가 바드까지 사용하고자 하니 이건 또 신세계다. 단지, 한글을 인식못하는 것인지 일부 언어만 이해한다는 답변을 받으니 조금 어색하긴 하다. 우리에겐 포털에서 제공하는 번역기가 있으니 문제될 것은 없다. 다만, 조금 귀찮고 불편.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 23.
주피터 노트북이란 파이썬 개발 가능한 웹기반 통합개발환경 인공지능이나 딥러닝 학습을 위해 많이 사용하는 것이 주피터 노트북이다. 주피터 노트북은 파이썬과 R을 이용해 코딩하고 결과를 바로 확인할 수 있다. 주피터 노트북이 파이썬과 R 언어를 채택한 이유는 이들이 대규모 데이터 처리에 적합하기 때문이기도 하다. 주피터 노트북이란 파이썬 개발 가능한 웹기반 통합개발환경 인공지능 공부를 시작한 사람들 중 직접 코딩을 하기 위해 개발환경을 구축하게 된다. 주피터 노트북은 웹기반의 개발환경으로 파이썬 언어를 사용하여 프로그래밍을 할 수 있다. 주피터 노트북이 통합개발환경이란 점에서 굳이 파이썬이 아니라도 상관없지만 현재 파이썬 언어를 가장 많이 사용한다. 인공지능 외 단순히 파이썬 공부를 위한 목적이라면 주피터 노트북을 사용하여 학습해도 크게 상관은 없다. 먼저, 주피.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 6. 5.
주피터 노트북 기본 폴더 변경과 경로 확인 방법 주피터 노트북의 기본 폴더를 변경할 때 실행아이콘을 하나 복사한 후 속성에서 USERPROFILE을 변경하면 주피터 노트북의 기본 작업 폴더와 내가 원하는 폴더를 번갈아 가면서 사용할 수 있다. 아나콘다를 설치하면 주피터 노트북의 기본 폴더가 지정되어 있기에 조금 불편하지만, 실행 아이콘을 하나 복사한 후 속성을 변경하는 것이 조금 편하다. 주피터 노트북 기본 폴더 변경과 경로 확인 방법 주피터 노트북을 설치하고 실행을 해보면 기본 폴더를 기준으로 폴더들이 나오는 것을 볼 수 있다. git 를 이용하여 clone 파일을 다운받던 압축파일을 얻었던 기본폴더를 그냥 이용하면 상관없지만, 대다수 개발자라면 별도의 폴더를 만들어 코드를 관리한다. 이런 면에서 주피터 노트북은 조금 불편하다. 여러 방법들이 있지만.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 6. 3.
인공지능 AI 공부에 필요한 수학 종류 Artificial Intelligence Mathmatics 인공지능과 같은 AI를 공부하는데 수학을 공부할 필요는 없지만 개념정도는 익혀두는 것이 좋다고 한다. 인공지능의 기본은 수학이란 과목에서 시작하는 것도 있지만 AI 관련 툴을 사용함에 있어서 수학적 개념들이 나오기 때문이기도 하다. 물론, 수학을 좋아하는 사람이라면 유리하다. 인공지능 AI 공부에 필요한 수학 종류 Artificial Intelligence Mathmatics 인공지능은 인간을 흉내내고 모방하는데에도 기본적을 축적된 데이터가 필요하고, 계산을 하고 최적의 결과를 위한 통계와 확률을 수학적으로 계산한다. 인간은 살아가면서 경험이란 데이터가 필요하고, 경험에 따른 최적의 결과를 통해 확률적으로 높은 것을 선택한다. 인공지능이나 사람이나 비슷한 측면이 있다. 그렇다고 인공지능을 위해 수학을 파.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 9. 17.
인공지능 이란 뜻 개념 인간을 모방하고 흉내내는 기계 Artificial Intelligence 인간의 상상력으로부터 시작한 인공지능은 인간을 모방하고 흉내내는 컴퓨터 기계를 말한다. 인간의 필요에 의해 계산기가 출현하고 인간의 상상력은 인공지능을 정립했다. 과학과 수학, 기록과 역사의 방대한 기록물은 빅데이터를 낳았고, 인간은 빅데이터에서 필요한 결과 데이터를 위해 인공지능을 도입했다. 인공지능 이란 인공지능이란 기계가 인간을 모방하고 흉내내는 것을 말한다. 인공지능을 영어로는 Artificial Intelligence 라고 한다. 인공지능의 개념은 꽤 오래전에 나온 것이기도 하다. 공상과학 만화, 애니메이션, 영화 등에서 인간의 상상력에서 시작하였다. 기계가 스스로 생각하고 판단하고 결과를 도출하는 과정을 거친다. 영화나 애니메이션 등을 이해하면 편하다. AI 에 대해 잘 표현한 영화는 매트릭스.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 9. 15.
머신러닝 다항 회귀 분석 개념 Machine Learning Polynomial Regression 다항 회귀 분석은 여러개의 독립변수에 의해 종속변수에 변화가 생기는 회귀 분석이다. 선형 회귀 분석은 단순이 하나의 독립변수에 따라 하나의 종속변수를 알 수 있었다고 하면, 다항 회귀 분석은 여러개의 독립변수가 있다는 점이다. 여기서 말하는 다항은 n차 식을 말한다. 독립변수가 여러개 라는 것은 원인이 여러개 라는 인과관계를 가지고, 이것들의 수치화가 가능하기 때문에 상관관계가 이루어진다. 다항 회귀 분석 Polynomial Regression 선형회귀분석에서 좌표평면에 선을 그렸다. 다항회귄분석에서 좌표평면에 선이 여러개가 존재하며 굴절이 발생한다. 이것은 여러개의 독립변수에 의한 영향이 있음을 알 수 있고, 수식이 여러개 발생하기 때문에 다항식이 발생한다. 다시말해 좌표평면을 선으로 표현하는 선형 회.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 19.
머신러닝 독립변수 종속변수 원인과 결과의 상관관계 머신 러닝에는 독립변수와 종속변수라는 개념이 존재한다. 독립변수는 원인, 종속변수는 결과에 해당한다. 결과는 원인이란 사건에 영향을 받기 때문에 변하는 값들은 종속된다. 이들은 원인과 결과의 인과관계에 따라 값을 파악하고 이런 인과관계들이 수치적으로 관련있는 것들의 상관관계로 나타낼 수 있다. 인과관계 인과관계는 원인과 결과의 관계이며, 원인에 대한 어떤 사건에 대해 결과로써 발생한 일의 관계를 뜻한다. 다시 말해 어떤 사건이 발생하고 이것으로 어떤 사건이 발생했을 경우 이 둘의 관계가 원인과 결과로써의 관계가 맺어진다. 인과관계 뜻은 원인과 결과를 의미한다. 상관관계 수치적으로 어떤 값들을 표시했을 때 어떤 값이 변화를 하면 다른 어떤 값도 변화를 하게 된다. 이것을 수학적인 의미로 표현하면 두 수에서.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 8. 18.
비주얼 스튜디오 코드에 텐서플로우 설치하기 install tensorflow visual studio code 비주얼 스튜디오 코드를 이용하면 편하게 작업할 수 있는 것들이 많다. 텐서플로우도 마찬가지 공식문서에도 비주얼 스튜디오 코드로 작성하는 지원문서가 많다. 파이참으로 하려고 했지만 쉽지 않기에 다시금 비주얼 스튜디오 코드를 사용하는 것도 있다. 편한 것이 좋다. 텐서플로우 설치하기 Install TensorFlow Visual Studio code 텐스플로우를 설치하기 위한 기본적인 명령어는 pip install tensorflow 이다. 텐서플로우를 설치하기 위해 cmd 혹은 도스 커맨드창에 명령어를 입력하면 에러가 발생한다. 비주얼 스튜디오 코드가 편한것이 별도의 커맨창을 지원하여 그곳에서 명령어를 실행하면 설치가 된다. 텐서플로우 설치 전 주의사항 윈도우 사용자를 기준으로 작성해 본다. 에러가 발생했.. 공감수 5 댓글수 0 2021. 8. 15.
머신러닝 선형 회귀 분석 Machine Learning Linear Regression 머신러닝에서 선형 회귀 분석은 데이터의 관계를 선으로 표현하여 연관관계를 알 수 있다. 이 연관관계를 알면 미래의 어떤 사건에 대해 데이터적으로 예측이 가능하다. 산점도인 Scatter Plot 와 연관이 있고, 확률과 통계의 부분이기에 개념은 알아두도록 하자. 선형 회귀 분석 Linear Regression 선형회귀는 두 가지 이상의 구분되어 여기저기 분포되어 있는 데이터들의 상관관계를 선으로서 보여준다. 산점도와 연관이 있으며, 산점도에서 점으로써 데이터의 분포를 표시했다면 선형 회귀는 선으로써 데이터의 평균 가치와 연관관계를 알 수 있다. 선으로써 표시하기 때문에 향후 미래에 내재된 결과가 어떻게 될지 예상이 가능할 수 있다. 산점도 Scatter Plot 는 아래의 내용을 참고하자 ▶ 머신러닝 산.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 15.
머신러닝 산점도 두 가지 이상 데이터의 상관관계를 점으로 표현 Machine Learning Scatter Plot 산점도는 좌표평면에 흝어진 값들을 점으로 표시한 것이다. 이 점으로 표현된 값들이 두 가지 이상의 데이터에 대한 상관관계를 알 수 있다. 산점도가 왜 필요할까? 몸무게와 키의 관계, 거리와 도착시간의 관계, 연봉과 세금의 관계 등 다양하다. 또한 두 데이터의 상관관계에 따른 평균값을 구할 수 있다. 산점도 Scatter Plot 머신러닝에 산점도가 무슨 상관일까 싶겠지만, 산점도 또한 확률과 통계의 부분이다. 머신러닝에 유리하고 좀 더 정확한 값을 찾으려면 많은 데이터가 필요하다. 그렇기에 빅데이터에도 관계가 있다. 평균치에 가까운 값으로 갈수록 정확도가 높아질 수 있다. 이런 여러가지 많은 데이터의 상관관계를 찾고 평균을 구하여 어떤 결과를 도출하기 위해 필요한 것이 산점도 Scatter Plot 이다.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 14.
구글 텐서플로우란 머신러닝 오픈소스 플랫폼 머신러닝을 공부하는 사람이거나 관심있는 사람이라며 한번쯤 들어본 것이 텐서플로우이다. 머신러닝을 위한 오픈소스 플랫폼으로 구글의 관리하에 누구나 학습하고 사용할 수 있다. 인터넷을 검색해보면 가장 많은 결과물을 볼 수 있고, 내가 모르는 분야에 대해 텐서플로우를 이용하여 기계학습 시켜 새로운 결과물을 만들 수 있다. 오픈소프 ML 플랫폼 텐서플로우는 구글 브레인팀에서 개발한 기계학습 머신러닝이다. 오픈소스 플랫폼이기게 관심이 있거나 개발에 생각이 있다면 학습할 목적이 충분하다. 구글 산하에서 꾸준히 개발과 업데이트가 진행중이고 검색을 하면 텐서플로우를 이용한 다양한 결과물을 볼 수 있다. 굳이 다른 머신러닝 툴들과 비교했을 때 가장 많은 결과물이 있지 않나 싶다. 그만큼 인기가 많고, 사용자도 많으며, .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 13.
머신러닝과 정규분포 Normal Distribution NumPy.random.normal(평균,표준편차,갯수) 확률이 어렵다고 느껴지지만 머신러닝을 위해 수학을 굳이 파고들 필요는 없다. 다만 개념을 아는 것은 중요할 것란 생각이다. 정규분포는 머신러닝에서 데이터의 집중도를 확인할 수 있고, 정규분포를 구할 수 있다는 것은 평균과 표준편차 확률 를 알 수 있다. 정규분포 Normal Distribution 정규분포 곡선은 아래와 같다. 정규분포 그래프의 가운데는 평균이며, 좌측, 우측으로 빼고 더한 값은 표준편차이다. 정확한 공식이나 계산은 모르더라도 아래의 이미지는 익혀두도록 하자. 머신러닝을 위한 정규분포 아주 많은 특정 데이터들이 빅데이터들이 많이 있을 때 데이터들은 여기저기 분포해 있고 나열되어 있다. 그럼에도 규칙이 있다. 어떤 값들이 개별적으로 존재하겠지만 대부분 비슷한 값들이 분포될 수 있다. 위의 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 13.
오렌지3 머신러닝 화면구성 살펴보기 메뉴 위젯 캔버스 영역 보기 머신러닝을 위해 오렌지3를 영상강의를 보다보면 조금 화면구성을 이해하면 편하겠다는 생각이지만, 화면구성에 대한 설명이 없다. 오렌지3 툴을 익히는 것도 중요하지만 화면구성에 대한 용어를 이해못하니 조금 난해하다. 그렇지만 별 것 없었다. 화면구성 오렌지3 머신러닝 도구의 화면구성은 간단하다. 메뉴와 위젯 캔버스이다. 메뉴에도 별 기능은 없다. 다만 위젯 메뉴와 캔버스에서 모든 것이 이루어진다. 의외로 간편하다. 위젯 머신러닝 워크플로우를 구성하기 위한 도구들이 있다. 이 도구들을 위젯이라 부른다. 캔버스 마우스 드래그하여 위젯을 올려놓고 워크플로우를 구성한다. 역할 오렌지3의 화면구성은 정말 별 것이 없다. 기능에 너무 충실한 느낌이랄까. 위의 이미지대로 위젯메뉴와 워크플로우인 캔버스 영역만 보면 그만이.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 12.
머신러닝 오렌지3 시작하기 위젯의 사용 데이터테이블과 산점도 연결하기 Using File DataTable and Scatter Plot Widget in Orange3 오렌지3는 머신러닝을 사용하는데 코딩이 필요없다고 했다. 첫번째로 오렌지3에서 제공하는 데이터를 가지고 데이터테이블에 표시한 후 시각화를 구성해 본다. 오렌지3은 여기부터 시작한다. 데이터테이블과 산점도에 대해서는 공부가 필요하겠지만 개요만 살펴보자 오렌지3 시작하기 오렌지3로 머신러닝을 하기 전에 간단한 작업부터 해 보도록 하자. 간단한 작업이라 해도 맛을 보는 단계이다. 작업을 위한 파일을 읽고 데이터를 보기 위한 데이터테이블을 사용한다. 파일을 산점도에 연결하고 시각화하는 방법을 보도록 한다. 시작부터 어렵다. 하나씩 살펴보자. 맛보기 작성순서 맛보기를 위해 몇가지 순서가 있다. 이 순서만 알아도 워크플로우를 볼 수 있을 것이고, 혼자서 학습이 가능할 수도 있다. Data 항목의 File 위젯을 클.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 11.
오렌지3 머신러닝 툴 다운로드와 실행 하는 방법 오렌지3을 사용하여 머신러닝을 하기 위해선 오렌지3 홈페이지에서 제공하는 배포패키지를 설치해야 한다. 다른 머신러닝에 비해 웹으로 할 수 없다는 것이 조금 흠이긴 하지만 코딩없이 머신러닝을 할 수 있다는 것에서는 장점이 크다. 검색포털에서 이미지 검색을 했을 때도 오렌지3를 이용한 다양한 결과물들을 볼 수 있다. 오렌지3 배포패키지 찾기 먼저 홈페이지에 접속해야 한다. 오렌지3 홈페이지 주소는 아래와 같다. 홈페이지 https://orangedatamining.com/ 상단에 있는 다운로드 메뉴를 클릭하면 배포패티지를 설치할 수 있는 화면으로 이동한다. 설치하기 화면으로 이동했다면 Download Orange 버튼을 클릭하여 배포패키지를 다운받도록 한다. 오렌지3은 OS별로 3가지 종류가 있으니 자신에게.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 8. 10.
머신러닝 데이터셋 만들기 시각화 히스토그램 그리기 머신러닝을 위한 전제조건은 데이터이다. 많으면 많을 수록 좋다. 파이썬으로 데이셋을 만들어 데이터 분포도를 확인할 수 있다. 랜덤을 이용하여 많은 수를 만들고 그것을 이용해 숫자 분포도를 파악해 보려고 한다. 물론, 이것은 가상의 데이터를 만들어 활용하는 것이며, 머신러닝을 위한 데이터는 상황이나 분야마다 더 많아질 수도 있다. 데이터셋 만들기 먼저 데이터셋을 만들어 본다. 파이썬의 NumPy 라이러리와 random() 함수를 사용한다. 아래는 10에서 20사이의 랜던한 배열 200개를 만든 것이다. import numpy print('--------------------------------------------------') vDataSet = numpy.random.uniform(10.0, 20.0.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 9.
머신러닝 오렌지3 공부하는 방법 orange3 머신러닝을 공부함에 있어 오렌지3는 코딩이 필요하지 않다고 한다. 그렇다고 오렌지3가 절대 쉬운것은 아니다. 툴을 익히고 기본적인 개념들은 숙지해야 한다. 이런 오렌지3를 공부하는 방법으로 4가지가 있고, 홈페이지에는 공부와 스터디를 위한 자세한 내용을 볼 수 있다. 오렌지3 홈페이지 머신러닝을 공부하기 위한 오렌지3 홈페이지에 방문해 보도록 하자. 오렌지3 홈페이지 https://orangedatamining.com/ 머신러닝을 공부하기 위한 오렌지3 홈페이지에 방문해 보도록 하자. 한글화가 아직 되어 있지 않아 기본용어들이 어려운 감이 있지만, 웹브라우저에서 제공하는 번역기능을 이용하면 어렵지 않게 볼 수 있다. 어릴 땐 웨일브라우저가 편할 때가 있다. 상단메뉴의 Doc 메뉴로 이동하면 오렌지3 관련.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 9.
머신러닝 오렌지3 코딩없이 기계학습과 데이터마이닝 가능 머신러닝을 공부하면서 신박한 툴들이 많고 오픈소스도 많다. 오렌지3은 코딩을 하지 않아도 머신러닝을 공부할 수 있는 툴들 중 하나이다. 오픈소스 기반으로 누구나 학습과 결과를 도출할 수 있고 데이터 시각화로 편하게 학습하고 머신러닝에 대한 자신만의 결과를 도출할 수 있다. 코딩없는 머신러닝 오렌지3 머신러닝 툴들은 많다. GPT3, 오픈AI, 텐서플로우 등이 그렇다. 이 중 아직 국내에 자료가 없는 것이 오렌지3이기도 하다. 데이터 시각화에 중점을 두고 있고 마우스드래그 몇 번으로 머신러닝을 할 수 있다. 예제나 샘플 등을 보면 의외로 방대한 연구를 하고 있는 것을 알 수 있다. 부족한 튜토리얼 굳이 영상을 찾아 튜토리얼을 찾아보면 오렌지3을 소개하는 분들은 아직은 드물지만 튜토리얼 만큼은 정성을 들인 .. 공감수 1 댓글수 0 2021. 8. 8.
머신러닝 백분위수 구하기 백분율도 알아야 이해가 되더라. 어쩌다 백분위까지 공부하다보니 머신러닝이 통계에 가장 가깝다는 것을 느끼고 있다. 백분위는 나열된 전체 표본 수에서 비율로써 나온 수가 어떤 것인지 파악하는 것이다. 개념적으로 난해하다. 이쯤되니 통계와 확률을 잘해야 머신러닝의 수학적개념을 익히는 것에 빠를 것이란 생각이다. 백분위수 백분율 백분위의 뜻은 전체 나열된 값들 중 백분율에 해당하는 수가 어떤 것인지 찾는 것이다. 개념만 알도록 하자. 백분율은 전체 나열된 수나 표본을 100이라고 했을 때 비율에 100을 곱한 %의 값이다. 뭔 소린지 알다가도 모르겠다. ㅋ 우선 백분율부터 알고 넘어가는 것이 편하다. 백분율은 %이다. 100 중에 20은 몇 %인가? 라고 했을 때 20%라는 것을 알 수 있다. 이것이 백분율이다. 백분위수는 전체 표본 100.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 6.
머신러닝 평균, 분산과 표준편차 Variance, Standard Deviation 머신러닝과 관련된 것중 분산과 표준편차는 값이 얼마나 많이 퍼져 있는지를 알 수 있는 것이다. 수학적으로 분산과 표준편차는 관계가 깊고 분산의 제곱근이 표준편차이다. 머신러닝을 공부함에 있어 분산과 표준편차를 아는 것은 주어진 값의 분포를 찾아내는 것이다. 분산과 표준편차 분산과 표준편차는 값의 분포도를 알 수 있다. 여기서 한가지 연관되는 것은 평균이다. 즉, 평균, 분산, 표준편차란 이 세가지는 항상 연관되어 있다. 개요만 간단히 살펴보자 평균 Mean 표본을 모두 더한 후 표본의 수로 나눈 값 나열된 모든 숫자를 더한 후 나열된 모든 수의 갯수로 나눈 값 변량 표본으로 정의된 값들, 즉 나열된 모든 값들의 하나하나 개별 값 분산 Variance 분산은 편차 제곱의 평균이다. 편차는 표본으로 제시된 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 4.
머신러닝 평균값 중앙값 최빈값 구하기 mean median mode 머신러닝에는 3가지의 수학적 관심사가 있다. 평균값 중앙값 최빈값이다. 이것은 평균값을 나타내는 지표이고 통계학과 관련이 있다. 머신러닝이 데이터 기반의 프로그램이라는 것을 생각하면 납득이 된다. 수많은 데이터에서 공통되는 지표를 찾기란 어렵다. 이것을 구분짓는 것이 수학적으로 가장 가까운 것이 평균이기도 하다. 머신러닝의 수학적 3가지 지표 방대한 데이터 속에서 특정값을 찾기란 어렵다. 그렇기에 수학적으로 접근하는 시도가 있었다. 컴퓨터도 수학을 위해 발명된 것이 아닌가. 머신러닝을 위해 접하는 첫번째 수학은 통계이기도 하다. 그 중 대표적인 3가지는 평균값, 중앙값, 최빈값이다. 머리가 아프다. 정리만 하고 넘어가자 평균값 Mean - 표본을 모두 더한 후 표본의 수로 나눈 값 - 나열된 모든 숫자를.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 3.
파이썬 머신러닝 딥러닝 시작하기 머신러닝을 위해 파이썬을 공부하는 사람은 많다. 머신러닝과 딥러닝의 개념은 많은 자료들이 있으니 참고하면 된다. 실제로 연구하고 공부하는 분야는 다른 얘기일 수 있다. 너무도 복잡하기 때문이다. 하지만 단순히 어떤 용도로 무엇을 사용하면 되는지 간단히 학습할 수 있는 것이 있다. 공부할 것들 머신러닝에 대해 본격적인 학습을 필요로 한다면 머리가 아플 수 있다. 수학, 확률, 통계, 선형대수 등 데이터 집합을 분석할 수 있는 수학적 공부가 필요하다. 코딩과 언어는 부수적인 도구일 뿐이다. 하지만, 개념부터 천천히 파헤쳐 보자. 수학이나 확률 통계를 모르더라도 라이브러리는 많다. 간단한 코딩을 하면서 쉬운 것부터 하면 그만이다. 데이터 집합 머신러닝이나 딥러닝이나 기본은 축적된 데이터이다. 축적된 데이터가 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 31.
머신러닝의 5단계 과정과 딥러닝 머신러닝과 딥러닝을 위해 데이터가 많으면 많을 수록 좋긴 하지만 좀 더 효율적인 기계학습을 위한 5단계의 과정을 거치게 된다. 날 것의 데이터를 머신러닝에 잘 적용될 수 있도록 가공하는 과정인데, 이 과정 또한 어떻게 보면 사람이 문제를 해결하기 위해 학습하는 과정과 흡사하기도 하다. 머신러닝 5단계 과정 나 자신에게 필요한 것이 존재하고 하고 싶은 것이 있고 배우고 싶은 것이 있다면 우리는 사람은 그것을 위해 찾아나간다. 자료를 찾으며 불필요한 자료들은 제거하고 필요한 자료들만 추린다. 필요한 자료들을 추리면서 노트나 엑셀 등 문서도구에 라벨링을 하면서 정리를 한다. 그리고 공부를 지속하며 학습해 나간다. 이후 내가 하고자 하는 것들을 위해 학습한 것을 사용한다. 머신러닝도 마찬가지 같다는 생각이 든다.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 30.
머신러닝 딥러닝 공부하는 방법 머신러닝 공부하는 방법은 많지만 정작 어떤 것부터 시작해야 할지 감이 오지 않는다. 본인의 경우 생각한 바가 있어 파이썬을 같이 공부하고 있지만 해외사례를 보면 프로그램 언어는 딱히 중요하지 않다. 그럼에도 파이썬을 공부하는 이유는 따로 있기도 하다. 머신러닝을 공부하는 방법은 많지만 찾다보면 굳이 프로그래밍을 몰라도 머신러닝을 할 수 있는 방법들이 많이 있다. 검색해 보자. 머신러닝이나 딥러닝이나 기계를 학습시켜 결과를 도출하는 방법이란 점에서 비슷하다. 위의 단어로 검색을 해봐도 구체적인 방법론 보다는 교양과목에 가까운 개요를 설명하는 것들이 대부분이다. 약간은 전문성을 갖춘 내용을 보고 싶지만 그런 내용들이 부족한 것은 사실일 수 있다. 그럼 방법은 하나 밖에 없다. 교육을 전문으로 하는 홈페이지 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 29.

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