if(life){code();}

1. 데이터 준비import numpy as npimport pandas as pddata = { 'A': [1, 2, np.nan, 4, 5, 100, 1, 2, 2, 4, '1', '2', '3', '4', '5', 10, 20, 30, 40, 50], 'B': [5, np.nan, np.nan, 8, 10, 60, 10, 20, 20, 40, '10', '20', '30', '40', '50', 5, 4, 3, 2, 1], 'C': [1, 2, 3, 4, 5, 5, 100, 200, 200, 400, 100, 200, 300, 400, 500, 1, 2, 3, 4, 5], 'D': [np.nan, np.nan, 3, 3, 3, 5, 5, 5, 5, 5, np.nan, np.na..

캐글(Kaggle) 및 데이터셋 다운로드 캐글(Kaggle) 데이터 과학 및 머신러닝 경진대회 플랫폼데이터 사이언티스트 및 머신러닝 엔지니어들이 다양한 문제를 해결하고 데이터 분석 수행모델 개발을 위한 데이터셋과 도구 제공경진대회: 다양한 데이터 과학 및 머신러닝 문제를 해결하는 대회 개최데이터셋: 다양한 주제의 데이터셋 무료 제공커뮤니티: 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어들이 지식을 공유하고 협업 가능커널(Kernels): Jupyter 노트북과 유사한 웹 기반 코드 실행 환경 제공 캐글 데이터셋 다운로드  캐글 API 설치pip install kaggle  캐글 API 키 설정캐글 계정에서 API 키 생성 후 로컬 환경에 저장API 키는 ~/.kaggle/kaggle.json 파일에 저장됨 데이터셋 ..

Estimator데이터 모델링을 위한 기본 인터페이스를 제공하는 객체머신러닝 워크플로우의 중심이 되는 객체머신러닝 알고리즘을 캡슐화한 툴→ 데이터를 학습하여 모델을 생성, 학습된 모델을 사용해 새로운 데이터에 대해 예측을 수행할 수 있음  알고리즘 : 데이터를 학습하고 처리하는 방법Estimator : 알고리즘을 사용가능하게 만든 도구(객체), 데이터를 학습해서 예측을 수행할 수 있도록 도와주는 도구메서드(fit, predict, score) : Estimator가 제공하는 기능   dir()함수로 Estimator가 제공하는 기능(메서드와 속성)목록 확인from sklearn.tree import DecisionTreeClassifiermodel = DecisionTreeClassifier()print..

AI (Artificial Intelligence, 인공지능) 인간처럼 사고하고 문제를 해결하며 학습하는 능력을 가진 시스템을 만드는 학문 또는 기술 가장 광범위한 개념으로, 인간의 지능을 모방하려는 모든 기술을 포함 • 규칙 기반 시스템 (예: 체스 프로그램) • 전문가 시스템 (지식 기반 추론 시스템) • 머신 러닝과 딥러닝 모두 AI의 하위 집합 ML (Machine Learning, 기계 학습) AI의 하위 집합으로, 명시적으로 프로그래밍하지 않고 데이터에서 학습하여 성능을 개선하는 기술 • 데이터를 분석해 패턴을 찾고, 이를 기반으로 미래 데이터를 예측하거나 분류 • 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등으로 나뉨 • 사람의 개입 없이도 데이터에서 학습 가능 • 모델의 성능은 주로 입력 ..