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머신러닝 튜토리얼

ML-튜토리얼

기계 학습 튜토리얼은 학생과 숙련된 실무 전문가 모두를 위해 특별히 고안된 기본 개념과 고급 개념을 다룹니다.

이 기계 학습 튜토리얼은 기계 학습의 기본 사항을 확실하게 소개하고 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습을 포함한 다양한 기술을 탐색하는 데 도움이 됩니다.



기계 학습(ML)은 수집하는 데이터를 기반으로 학습하거나 성능을 향상시키는 시스템을 개발하는 데 중점을 두는 인공 지능(AI)의 하위 도메인입니다. 인공지능(Artificial Intelligence)은 인간의 지능과 유사한 시스템이나 기계를 가리키는 광범위한 단어이다. 머신러닝과 AI는 함께 논의되는 경우가 많으며, 동일한 의미는 아니지만 두 용어가 같은 의미로 사용되는 경우가 많습니다. 중요한 차이점은 모든 기계 학습이 AI이지만 모든 AI가 기계 학습은 아니라는 것입니다.

머신러닝이란 무엇인가요?

머신러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습할 수 있는 기능을 제공하는 연구 분야입니다. ML은 지금까지 접했던 가장 흥미로운 기술 중 하나입니다. 이름에서 알 수 있듯이 컴퓨터에 인간과 더욱 유사하게 만드는 학습 능력을 부여합니다. 오늘날 머신러닝은 예상보다 더 많은 곳에서 활발하게 사용되고 있습니다.

기계 학습에 관한 최근 기사

내용의 테이블

머신러닝의 특징

  • 머신러닝은 데이터 기반 기술입니다. 매일 조직에서 생성되는 대량의 데이터. 따라서 데이터의 주목할만한 관계를 통해 조직은 더 나은 결정을 내립니다.
  • 기계는 과거 데이터로부터 스스로 학습하고 자동으로 개선할 수 있습니다.
  • 주어진 데이터 세트에서 데이터의 다양한 패턴을 감지합니다.
  • 대규모 조직의 경우 브랜딩이 중요하며 관련 고객 기반을 타겟팅하는 것이 더욱 쉬워질 것입니다.
  • 방대한 양의 데이터를 다루기 때문에 데이터 마이닝과 유사합니다.

소개 :

  1. 기계 학습 시작하기
  2. 기계 학습 소개
  3. 머신러닝이란 무엇인가요?
  4. 기계 학습의 데이터 소개
  5. 머신러닝 이해하기
  6. ML – 애플리케이션
  7. 기계 학습을 위한 최고의 Python 라이브러리
  8. 인공지능 | 소개
  9. 기계 학습 및 인공 지능
  10. 기계 학습과 인공 지능의 차이점
  11. 인공 지능의 에이전트
  12. 10가지 기본 머신러닝 인터뷰 질문

데이터 처리 이해
  • 파이썬 | Sklearn을 사용하여 테스트 데이터 세트 생성
  • 파이썬 | 기계 학습을 위한 테스트 데이터 세트 생성
  • 파이썬 | Python의 데이터 전처리
  • 데이터 정리
  • 기능 확장 - 1부
  • 기능 확장 - 2부
  • 파이썬 | 데이터세트의 라벨 인코딩
  • 파이썬 | 데이터 세트의 원 핫 인코딩
  • Python의 SMOTE 및 Near Miss 알고리즘을 사용하여 불균형 데이터 처리
  • 회귀 모델의 더미 변수 트랩

    • 지도 학습:

    1. 분류 시작하기
    2. 분류의 기본 개념
    3. 회귀 기법의 유형
    4. 분류와 회귀
    5. ML | 학습 유형 - 지도 학습
    6. scikit-learn을 사용한 다중클래스 분류
    7. 경사하강법:
      • 경사하강법 알고리즘 및 그 변형
      • 확률적 경사하강법(SGD)
      • Python을 사용한 미니 배치 경사하강법
      • 경사하강법을 위한 최적화 기술
      • 모멘텀 기반 그라데이션 최적화 소개
    8. 선형 회귀 :
      • 선형 회귀 소개
      • 선형 회귀의 경사하강법
      • 선형 회귀 작업에 대한 수학적 설명
      • 선형 회귀의 정규 방정식
      • 선형 회귀(Python 구현)
      • R을 사용한 단순 선형 회귀
      • Python의 일변량 선형 회귀
      • Python을 사용한 다중 선형 회귀
      • R을 사용한 다중 선형 회귀
      • 지역적으로 가중된 선형 회귀
      • 일반화 선형 모델
      • 파이썬 | sklearn을 사용한 선형 회귀
      • Tensorflow를 사용한 선형 회귀
      • R을 사용한 단순 선형 회귀에 대한 실용적인 접근 방식
      • PyTorch를 사용한 선형 회귀
      • 파이스파크 | Apache MLlib를 사용한 선형 회귀
      • ML | 선형 회귀를 이용한 Boston Housing Kaggle 챌린지
    9. 파이썬 | 구현 다항식 회귀
    10. 소프트맥스 회귀 TensorFlow 사용
    11. 로지스틱 회귀:
      • 로지스틱 회귀 이해
      • 분류에서 로지스틱 회귀를 사용하는 이유는 무엇입니까?
      • Python을 사용한 로지스틱 회귀
      • 로지스틱 회귀의 비용 함수
      • Tensorflow를 사용한 로지스틱 회귀
    12. 나이브 베이즈 분류자
    13. 지원 벡터:
      • Python의 SVM(지원 벡터 머신)
      • GridSearchCV를 사용한 SVM 하이퍼파라미터 튜닝
      • R의 SVM(지원 벡터 머신)
      • SVM을 사용하여 비선형 데이터 세트에 대한 분류 수행
    14. 결정 트리:
      • 의사결정 트리
      • sklearn을 사용한 의사결정 트리 회귀
      • 예시가 포함된 의사결정 트리 소개
      • Python을 사용한 의사결정 트리 구현
      • 소프트웨어 엔지니어링의 의사결정 트리
    16. 랜덤 포레스트:
      • Python의 랜덤 포레스트 회귀
      • 앙상블 분류기
      • Sklearn을 사용한 투표 분류기
      • 배깅 분류기

    비지도 학습:

    1. ML | 학습 유형 – 비지도 학습
    2. 감독 및 비지도 학습
    3. 기계 학습의 클러스터링
    4. 다양한 유형의 클러스터링 알고리즘
    5. K는 클러스터링을 의미합니다 - 소개
    6. KMeans에서 k의 최적 값을 위한 엘보우 방법
    7. K-평균의 무작위 초기화 트랩
    8. ML | K-평균++ 알고리즘
    9. Python에서 K-Means 클러스터링을 사용한 테스트 데이터 분석
    10. 미니 배치 K-평균 클러스터링 알고리즘
    11. 평균 이동 클러스터링
    12. DBSCAN – 밀도 기반 클러스터링
    13. Sklearn을 사용하여 DBSCAN 알고리즘 구현
    14. 퍼지 클러스터링
    15. 스펙트럼 클러스터링
    16. 광학 클러스터링
    17. Sklearn을 사용한 OPTICS 클러스터링 구현
    18. 계층적 클러스터링(집적 및 분할 클러스터링)
    19. Sklearn을 사용하여 응집 클러스터링 구현
    20. 가우스 혼합 모델

    강화 학습:

    1. 강화 학습
    2. 강화학습 알고리즘 : Q-learning을 이용한 Python 구현
    3. 톰슨 샘플링 소개
    4. 강화 학습을 위한 유전 알고리즘
    5. SARSA 강화 학습
    6. Python으로 Q-학습하기

    차원 축소 :

    1. 차원 축소 소개
    2. 커널 PCA 소개
    3. 주성분분석(PCA)
    4. Python을 이용한 주성분 분석
    5. 낮은 순위 근사
    6. 선형 판별 분석 개요 (LDA)
    7. 선형 판별 분석(LDA)의 수학적 설명
    8. 일반 판별 분석(GDA)
    9. 독립 성분 분석
    10. 기능 매핑
    11. 특징 선택을 위한 추가 트리 분류기
    12. 특징 선택을 위한 카이제곱 검정 – 수학적 설명
    13. ML | T-분산 확률적 이웃 임베딩(t-SNE) 알고리즘
    14. 파이썬 | Feature Scaling을 적용하는 방법과 위치는 무엇입니까?
    15. 기능 선택을 위한 매개변수
    16. 기계 학습의 과소적합 및 과적합

    자연어 처리:

    1. 자연어 처리 소개
    2. Python의 텍스트 전처리 | 세트 - 1
    3. Python의 텍스트 전처리 | 세트 2
    4. Python에서 NLTK를 사용하여 불용어 제거
    5. Python에서 NLTK를 사용하여 텍스트 토큰화
    6. 텍스트, 문장, 단어 토큰화가 작동하는 방식
    7. 형태소 분석 소개
    8. NLTK로 단어 형태소 추출
    9. NLTK를 사용한 원형 복원
    10. TextBlob을 사용한 원형 복원
    11. Python의 NLTK WordNet에서 동의어/반의어를 얻는 방법은 무엇입니까?

    신경망 :

    1. 인공중립망 소개 | 세트 1
    2. 인공신경망 소개 | 세트 2
    3. ANN(인공신경망) 소개 | 세트 3(하이브리드 시스템)
    4. ANN 소개 | 세트 4(네트워크 아키텍처)
    5. 활성화 기능
    6. Python으로 인공 신경망 훈련 프로세스 구현
    7. Python의 단일 뉴런 신경망
    8. 컨볼루셔널 신경망
      • 컨볼루션 신경망 소개
      • 풀링 계층 소개
      • 패딩 소개
      • 컨볼루션 레이어의 패딩 유형
      • mnist 데이터세트에 컨볼루셔널 신경망 적용
    9. 순환 신경망
      • 순환 신경망 소개
      • 순환 신경망 설명
      • seq2seq 모델
      • 장단기 기억 소개
      • 장단기 기억 네트워크 설명
      • 게이트 순환 단위 네트워크(GAN)
      • Gated Recurrent Unit Networks를 사용한 텍스트 생성
    10. GAN – 생성적 적대 네트워크
      • 생성적 적대 신경망 소개
      • 생성적 적대 신경망(GAN)
      • 생성적 적대 신경망의 사용 사례
      • Keras를 사용하여 생성적 적대 신경망 구축
      • GAN의 모달 축소
    11. Deep Q-Learning 소개
    12. Tensorflow를 사용하여 Deep Q-Learning 구현

    ML – 배포:

    1. Heroku에 기계 학습 웹 앱(Streamlit) 배포
    2. Streamlit Library를 사용하여 기계 학습 모델 배포
    3. Flask를 사용하여 기계 학습 모델 배포
    4. Python – Gradio를 사용하여 머신러닝 모델 프로토타입을 위한 UI 만들기
    5. 기계 학습 모델을 배포하기 전에 데이터를 준비하는 방법은 무엇입니까?
    6. FastAPI를 사용하여 ML 모델을 API로 배포
    7. ScrapingHub에 Scrapy 스파이더 배포

    ML – 애플리케이션:

    1. 선형회귀를 이용한 강수량 예측
    2. PyTorch의 로지스틱 회귀를 사용하여 손으로 쓴 숫자 식별
    3. 로지스틱 회귀분석을 이용한 Kaggle 유방암 위스콘신 진단
    4. 파이썬 | 영화 추천 시스템 구현
    5. C++에서 얼굴 특징을 인식하는 벡터 머신 지원
    6. 결정 트리 – 가짜(위조) 동전 퍼즐(12 동전 퍼즐)
    7. 신용카드 사기 탐지
    8. 레스토랑 리뷰의 NLP 분석
    9. NLP 문제에 다항식 나이브 베이즈 적용
    10. K-평균 클러스터링을 사용한 이미지 압축
    11. 딥러닝 | Avengers EndGames 캐릭터를 사용한 이미지 캡션 생성
    12. Google은 머신러닝을 어떻게 사용하나요?
    13. NASA는 머신러닝을 어떻게 활용하나요?
    14. Facebook이 머신러닝을 활용하는 놀라운 5가지 방법
    15. 머신러닝을 활용한 타겟 광고
    16. 유명 기업에서는 머신러닝을 어떻게 사용하나요?

    기타 :

    1. 패턴 인식 | 소개
    2. 이진 분류기의 효율성 계산
    3. 로지스틱 회귀와 의사결정 트리 분류
    4. 데이터 과학의 R 대 Python
    5. A3C 알고리즘에 관련된 기본 기능 설명
    6. 차등 개인 정보 보호 및 딥 러닝
    7. 인공 지능 vs 머신 러닝 vs 딥 러닝
    8. 딥러닝을 위한 MTL(Multi-Task Learning) 소개
    9. 모든 기계 학습 엔지니어가 알아야 할 상위 10가지 알고리즘
    10. 기계 학습을 위한 Azure 가상 머신
    11. 머신러닝까지 30분
    12. 머신러닝에서 AutoML이란 무엇인가요?
    13. 기계 학습의 혼동 행렬

    머신러닝을 배우기 위한 전제조건

    • 선형 방정식, 함수 그래프, 통계, 선형 대수, 확률, 미적분학 등에 대한 지식
    • Python, C++, R과 같은 프로그래밍 언어 지식이 있으면 좋습니다.

    기계 학습 튜토리얼에 대한 FAQ

    Q.1 머신러닝이란 무엇이며 딥러닝과 어떻게 다른가요?

    답변 :

    자바 색인

    머신러닝은 데이터에 접근하고 학습할 수 있는 프로그램을 개발합니다. 딥러닝은 머신러닝의 하위 도메인입니다. 딥러닝은 원시 데이터에서 자동으로 특징을 추출하는 기능을 지원합니다.

    Q.2. 다양한 유형의 기계 학습 알고리즘은 무엇입니까?

    답변 :

    • 감독된 알고리즘: 라벨이 지정된 데이터로부터 학습하는 알고리즘입니다. 개 얼굴로 라벨이 붙은 이미지. 알고리즘은 감독된 데이터 또는 레이블이 지정된 데이터에 따라 다릅니다. 예를 들어 회귀, 객체 감지, 세분화.
    • 비지도 알고리즘: 라벨이 지정되지 않은 데이터로부터 학습하는 알고리즘입니다. 비슷한 이미지 세트를 만들기 위해 주어진 이미지 묶음입니다. 예를 들어 클러스터링, 차원 축소 등
    • 준지도 알고리즘: 지도 또는 비지도 데이터를 모두 사용하는 알고리즘입니다. 이러한 알고리즘에 사용되는 데이터의 대부분은 지도 데이터가 아닙니다. 예를 들어 이상 감지.

    Q.3. 우리는 왜 머신러닝을 사용하는가?

    답변 :

    머신러닝은 데이터를 기반으로 의사결정을 내리는 데 사용됩니다. 알고리즘은 과거 데이터를 기반으로 알고리즘을 모델링함으로써 인간이 감지하기 어려운 패턴과 관계를 찾아냅니다. 이러한 패턴은 이제 보이지 않는 문제의 해결 방법을 예측하기 위한 향후 참조 자료로 추가로 사용됩니다.

    Q.4. 인공 지능과 기계 학습의 차이점은 무엇입니까?

    답변 :

    인공지능 기계 학습
    다양하고 복잡한 작업을 수행하는 지능형 시스템을 개발합니다. 훈련받은 작업만 수행할 수 있는 기계를 만드십시오.
    스마트워크를 수행하는 프로그램으로 작동합니다. 작업 시스템 기계는 데이터를 취하고 데이터로부터 학습합니다.
    AI에는 다양한 응용 분야가 있습니다. ML을 사용하면 시스템이 데이터에서 새로운 것을 배울 수 있습니다.
    AI가 지혜를 선도합니다. ML은 지식으로 이어집니다.