차쟁이파이썬

1. 논리 회귀(Logistic Regression)* 논리 회귀(Logistic Regression)는 주어진 입력 데이터를 기반으로 두 가지 이상의 범주로 분류하는 지도 학습 알고리즘입니다. * 주로 이진 분류 문제에 사용되며, 입력 변수의 선형 결합을 통해 특정 사건이 발생할 확률을 예측합니다. * 이 알고리즘은 시그모이드(Sigmoid) 함수 또는 로지스틱 함수라는 비선형 함수를 사용하여 예측값을 0과 1 사이의 확률로 변환합니다. * 모델의 결과는 일반적으로 특정 임계값(예: 0.5)을 기준으로 두 범주 중 하나로 분류됩니다. * 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 판별하거나 환자의 병 진단 여부를 예측하는 데 사용될 수 있습니다. * 논리 회귀는 계산이 비교적 간단하고 해석이 용이하여 머신..

1. 서울 자전거 공유 수요 데이터셋* 서울시의 공공자전거 대여 서비스인 ‘따릉이’의 대여 수요를 예측하는 문제에 사용되는 데이터셋입니다. * 특정 시간대와 날씨, 요일, 공휴일 여부, 기온, 습도 등 다양한 데이터를 활용하여 자전거 대여 수요를 예측합니다. 링크 들어가서 압축 풀구 다운받아서 구글 드라이브에 첨부해준다링크 주소 : https://www.kaggle.com/datasets/joebeachcapital/seoul-bike-sharing/data Seoul Bike Sharing Demand PredictionPredict demand for shared bikes in Seoul based on various environmental factorswww.kaggle.com 2. 데이터셋 컬..

1. 주택 임대료 예측 데이터셋* House Rent Prediction Dataset은 주택 임대료를 예측하기 위한 목적으로 사용되는 데이터셋입니다. * 이 데이터셋은 주로 머신러닝 및 데이터 분석 프로젝트에서 사용되며, 주택의 다양한 특성과 위치 정보를 기반으로 임대료를 예측하는 모델을 학습하는 데 활용됩니다. 들어가서 데이터 다운받아 압축을 푼후 구글 드라이브에 넣습니다. 링크 주소 : https://www.kaggle.com/datasets/iamsouravbanerjee/house-rent-prediction-dataset/data?select=House_Rent_Dataset.csv House Rent Prediction DatasetRenting Insights: House Rent Pred..

1.사이킷런* 사이킷런(scikit-learn)은 파이썬(Python)으로 작성된 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 분석과 예측 모델 구축을 위해 널리 사용됩니다. * 간단하고 일관된 인터페이스를 제공하며, 지도 학습(Supervised Learning)과 비지도 학습(Unsupervised Learning) 알고리즘을 모두 지원합니다. * 주로 분류(Classification), 회귀(Regression), 클러스터링(Clustering), 차원 축소(Dimensionality Reduction), 모델 선택(Model Selection), 전처리(Preprocessing)와 같은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. * 사이킷런은 효율적인 수치 계산이 가능하며, 다양한 머신러닝 알고리즘을 손쉽게 ..

1. 선형 회귀 분석* 선형 회귀 분석(Linear Regression)은 주어진 데이터에서 입력 변수(독립 변수)와 출력 변수(종속 변수) 사이의 관계를 직선(또는 다차원에서는 평면)으로 설명하고, 새로운 입력 값에 대한 출력을 예측하는 통계 및 머신러닝 기법입니다.* 예를 들어, 공부 시간(입력 변수)과 시험 점수(출력 변수) 사이의 관계를 분석해 "공부 시간이 늘어날수록 시험 점수가 증가한다"는 패턴을 찾아냅니다. * 이 과정에서 선형 회귀는 "Y = W X + b"라는 수식(기울기 W와 절편 b)으로 데이터를 표현하며, 최적의 기울기와 절편을 찾기 위해 비용 함수(Cost Function)를 최소화하는 경사 하강법(Gradient Descent) 등의 알고리즘을 사용합니다. * 최종적으로 선형 회..

1. PyTorch(파이토치)* PyTorch는 파이썬 기반의 오픈소스 딥러닝 프레임워크로, 파이썬 코드로 AI 모델을 직관적으로 만들고 학습할 수 있도록 도와주는 도구입니다. * 특히 동적 계산 그래프 방식을 사용하기 때문에 코드 실행 시점에 실시간으로 계산 흐름이 결정되어 디버깅과 수정이 쉽고, GPU 가속과 자동 미분 기능을 통해 대규모 모델도 빠르게 학습할 수 있습니다. > 동적 계산 그래프 방식* 동적 계산 그래프 방식은 딥러닝 모델이 학습 및 예측을 수행할 때 계산 그래프를 실행 시점(runtime)에 실시간으로 생성 및 수정하는 방식입니다. * 이 방식은 조건문, 반복문 등 복잡한 논리 구조를 유연하게 처리할 수 있으며, 주로 PyTorch와 같은 프레임워크에서 사용됩니다. * 계산 그래프는..

1. 인공지능* 인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 컴퓨터나 기계가 인간처럼 생각하고 학습하며 문제를 해결하는 능력을 갖추도록 만드는 기술입니다.* AI는 컴퓨터 과학의 한 분야로, 데이터를 활용해 의사결정을 내리거나 예측하는 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다. 1-1. 규칙 기반 알고리즘* Rule-based algorithms(규칙 기반 알고리즘)은 명시적으로 정의된 규칙(If-Then-Else 문법 등)을 사용하여 특정 문제를 해결하거나 작업을 수행하는 알고리즘입니다.* 이러한 알고리즘은 사람이 직접 작성한 논리와 조건에 따라 작동하며, 데이터를 학습하지 않고도 결과를 도출할 수 있습니다. 1-2. 머신러닝* 머신러닝(Machine Learning)은 인공지능(AI)의..

1. 커피프랜차이즈 데이터 가져오기 및 import 하기import timeimport re # 정규식 패턴import pandas as pdfrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver import ActionChainsfrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWaitfrom selenium.webdriver.support import expected_conditions as ECfrom bs4 import BeautifulSoup 예 1)import timeimport re # 정규식(Regular Expression) 처리를..

1. 인증키를 발급 받습니다.2. "서울시 공공자전거 실시간 대여정보" 를 검색합니다.3. 인증키를 신청합니다.4. 인증키 관리가면 발급받은키를 확인할 수 있습니다.사이트 주소 : https://data.seoul.go.kr/ 열린데이터광장 메인데이터분류,데이터검색,데이터활용data.seoul.go.kr 1. 서울 열린데이터 광장* 서울 열린데이터 광장(Seoul Open Data Plaza)은 서울시에서 운영하는 공공데이터 개방 플랫폼입니다. * 시민, 연구자, 기업 등이 서울시에서 생성한 다양한 공공데이터를 자유롭게 활용할 수 있도록 제공하고 있습니다. * 이를 통해 데이터 기반의 창의적인 아이디어와 혁신을 촉진하며, 시민들의 정보 접근성을 높이고 공공서비스를 개선하는 데 기여하고 있습니다. 예시 1..

1. 공공데이터* 공공데이터(data.go.kr)는 대한민국 정부에서 운영하는 공공데이터 포털로, 공공기관이 보유한 다양한 데이터를 국민과 기업, 개발자 등에게 개방하여 활용할 수 있도록 제공하는 플랫폼입니다.* 데이터를 파일 형식(Excel, CSV 등)으로 다운로드하거나, API 형태로 실시간 연동하여 사용할 수 있습니다. 1. import 해준다import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt 2. 데이터를 구글 드라이브에 붙혀서 경로 복사후 자기 경로로 맞춰준다shop = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/KDT 시즌 4/10. 데이터분석/Data/소상공인시장..