둔 앵거스 [:Dun Aengus:]

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ML with SckitLearn Kmeans의 K값을 정하는 기준 : Elbow Method, Silhouette Score(실루엣 스코어) K-means 알고리즘의 적정의 K값을 선택하는 어려움이 있습니다. 다양한 방법으로 최적의 K를 구하는 방법이 있습니다. 이 중 가장 보편적으로 사용하는 Elbow Method, Silhouette Score에 대해 알아보겠습니다. Elbow Method 가장 보편적으로 이용되는 방법으로 클러스터 내의 총 변동을 설명하는 WCSS(Within Clusters Sum of Squares)를 이용합니다. WCSS= ∑Pi in Cluster1 distance (Pi C1)2 +∑Pi in Cluster2distance (Pi C2)2+∑Pi in CLuster3 distance (Pi C3)2 다음의 방법으로 이용합니다. 1. 사용하고자 하는 클러스터 범위를 지정한다. 2. 각 클러스터를 WCSS방법으로 계..
NPL with ML 감성 분석 (Sentiment Analysis) - 비지도학습 기반, VADER 비지도 감성 분석은 Lexicon을 기반으로 합니다. 많은 감성 분석용 데이터는 이러한 결정된 레이블 값을 가지고 있지 않습니다. 이러한 경우에 Lexicon은 유용하게 사용될 수 있습니다. (검색을 통해 여러가지 한글 Lexicon을 찾아볼 수 있습니다.) 텍스트 분석(Text Analytics)을 하다보면 시맨틱(Semantic)이라는 용어를 자주 접하게 될 것입니다. '문맥상 의미'입니다. 이 문맥상 의미에 따라 동일한 단어라도 완전하게 달라지기 떄문에 제공되는 감성사전은 이 문맥을 파악하는데 가장 중점을 두고 있습니다. 감성사전을 위한 몇가지 사전은 하기와 같습니다. 1. NLTK: 시맨틱을 프로그램적으로 인터페이스화 할 수 있게 제공합니다. 제공되는 WordNet은 다양한 상황에서 같은 어휘라도..
IT Tech & Knowledge 원격제어 프로그램 PARSEC 파섹 셋팅하기 : 언제나 원격제어 가능 01. 원격제어 프로그램 PARSEC 게임 공유용으로 만들어진 PARSEC(파섹)은 지금까지 사용해본 최고의 원격제어 프로그램이다. 최고의 장점은 셋팅을 하면 상대방의 허락없이 언제나 화면 공유가 가능하다는데 있다. 프로그램 납품이 많아 이슈사항 해결을 해야 하는 직군에게 최고의 원격제어 프로그램이라 할 수 있다. 02. PARSEC 설치하기 파섹 사이트 접속 후 프로그램 다운 Connect to Work or Games from Anywhere | Parsec Parsec is a remote desktop you'll actually love. Connect to work, games, or projects wherever you are, whenever you want. parsec.app 03. ..
04.컨볼루션 신경망 01. 심층 컨블루션 신경망(DCNN) 심층 컨볼루션 신경망(DCNN)은 여러 신경망 계층으로 구성합니다. 일반적으로 컨볼루션과 폴링(Pooling)이라는 두 유형의 계층이 번갈아 가며 사용됩니다. 각 필터의 깊이는 왼쪽에서 오른쪽으로 갈수록 깊어진다. 마지막 단계는 일반적으로 하나 이상의 완전 연결 계층으로 구성된다. 컨볼루션 개념에는 3가지 핵심 키워드로 로컬 수용 필요(Receptive Field), 가중치 공유, 풀링(Pooling)이 있다. 완전연결 계층의 문제점과 합성곱층(Convolutional Layer)의 발전 완전연결 계층(fully Connected Layer)을 이용해 MNIST데이터셋을 분류하는 모델을 만들 때, 3차원(세로, 가로, 채널)인 MNIST 데이터(28, 28, 1)를 입력층(Input Layer)에 넣어주..
ML with SckitLearn 데이터 전처리하기 : 레이블 인코딩 (Label Encoding), 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding), get_dummies()를 Pandas에서 사용하기 데이터 전처리(Data Processing)는 ML알고리즘만큼 중요합니다. ML 알고리즘을 데이터에 기반하고 있기 때문에 어떤 데이터를 입력으로 가지느냐에 따라 결과도 크게 달라질 수 있습니다. (Garbage In, Garbage Out) 기본적으로 결손값, 즉 NaN, Null 값은 허용되지 않습니다. 따라서 이러한 Null 값은 고정된 다른 값으로 변환해야 합니다. Null 값을 어떻게 처리해야 할지는 경우에 따라 다릅니다. 피처 값 중 Null 값이 얼마 되지 않는다면 피처의 평균값 등으로 간단히 대체할 수 있습니다. 하지만 Null 값이 대부분이라면 오히려 해당 피처는 Drop 하는 것이 좋습니다. 가장 결정이 힘든 부분이 Null값이 일정 수준 이상 되는 경우입니다. 정확히 몇 퍼센트까지를 일..

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