공감생활

파이썬을 통한 데이터 프레임 핸들링 판다스를 제대로 입문하게 된 도서다. 이지스퍼블리싱에서 출판한 Do it! 데이터 분석을 위한 판다스 입문 강력 추천한다. 특히나 나는 전공이 이쪽이 아니기 때문에 정말 쉽고 간결하게 설명하고, 실습할 수 있는 도서가 필요했다. 먼저 파이썬 입문을 해당 출판사 도서로 했었기 때문에 거리낌 없이 읽을 수 있었다. 하나 팁을 주자면 해당 출판사 네이버 카페에 가입하면 '공부단' 다른 말로 서평단? 독자는 스터디 계획을 세워서 실제로 공부하고 지식을 공유한다. 출판사는 그 리뷰를 통해 광고효과를 누린다. 그러면 그에 대한 보상으로 다시 다른 도서를 독자에게 발송해주는 선순환 생태계가 구축되어있다. 참고로 나는 이 공부단으로 도서를 한 3권 정도 받은 것 같다. 아무튼 각설하..

EXCEL 혹은 CSV 파일의 다중 시트를 각각의 시트 단위로 분할해서 저장하고 싶을 때는 아래와 같은 코드를 실행하면 간단하게 분리할 수 있다. # 판다스 라이브러리 삽입 import pandas as pd # 데이터 불러오기 data = pd.read_excel('데이터 파일 경로', sheet_name=None) # 시트 이름별로 csv 파일 추출(저장경로는 데이터 파일 경로와 같다.) for key in data.keys(): data[key].to_csv('%s.csv' %key)

본격적인 머신러닝(ML) 개념에 대해서 학습이 시작된다. 3분짜리 간략한 영상인데, 영상을 요약하면 다음과 같다. ML을 이용했을 때에 누릴 수 있는 소프트웨어 엔지니어로서 3가지 장점 프로그래밍 시간을 줄일 수 있는 도구를 얻음 제품을 맞춤 설정하여 특정 집단 사용자에게 제공 가능 수동으로 못할 것 같은 방법을 해결 가능 이것 이외에도 철학적인 이유가 한번 언급되었다. 논리적이고 수학적인 사고 : 수리과학적 사고방식 에서 관찰하고 실험하며 통계를 사용하는 과학적인 사고 : 자연과학적 사고방식 으로 문제에 대한 사고방식을 바꿔준다는 것이다. 짧은 영상이었지만 왜 우리가 ML을 배우는지에 대해 상기할 수 있는 좋은 영상이다.

* 해당 내용은 구글 머신러닝 단기집중과정 용어집 페이지에서 발췌하였다. 머신러닝 용어집 이 용어집에서는 머신러닝과 관련된 일반 용어 및 텐서플로우에서만 사용하는 용어를 정의합니다. ★ 참고: 영어 외 버전의 머신러닝 단기집중과정은 2019년 4월부터 업데이트되지 않습니다. 최신 콘텐츠는 영어 버전을 참조하세요. A A/B 테스트(A/B testing) 둘 이상의 기법을 통계적으로 비교하는 방법으로서, 일반적으로 기존 기법과 새로운 기법을 서로 비교합니다. A/B 테스트의 목표는 더 우수한 기법을 찾는 것뿐만 아니라 그 차이가 통계적 유의성을 갖는지 여부를 파악하는 것입니다. A/B 테스트에서는 일반적으로 단일 측정항목을 사용하여 두 기법을 비교하지만, 적용 가능한 기법 및 측정항목의 수에는 유한성의 범..

* 해당 내용은 구글 머신러닝 단기집중과정 가이드 페이지에서 발췌하였다. 머신러닝 엔지니어링 실무지침서 Martin Zinkevich 본 문서의 목적은 머신러닝에 관한 기초 지식을 갖춘 독자들이 Google의 머신러닝 관련 권장사항을 참고할 수 있도록 돕는 것으로, Google C++ 스타일 가이드 등의 인기 있는 실무 프로그래밍 가이드처럼 머신러닝에 관한 스타일을 제시합니다. 머신러닝 수업을 들은 적이 있거나 머신러닝 모델을 개발하거나 다뤄본 경험이 있다면 이 문서를 읽는 데 필요한 배경 지식을 갖춘 것입니다. 용어 효과적인 머신러닝을 논하는 본 문서에서는 다음과 같은 용어가 반복적으로 사용됩니다. 인스턴스: 예측하려는 대상물을 의미합니다. 예를 들어 웹페이지를 '고양이와 관련됨' 혹은 '고양이와 무관..