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Scikit-learn과 함께하는 흥미진진한 첫걸음머신러닝, 어렵게만 느껴지셨나요?이 포스팅에서는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트 등 대표 알고리즘의 원리를 쉽고 재밌게 설명하고, 파이썬 Scikit-learn 라이브러리로 직접 실습하는 방법을 안내합니다. 😎목차머신러닝이란? 🤖Scikit-learn 소개 및 설치데이터 준비와 전처리대표 머신러닝 알고리즘 원리와 실습모델 평가와 실전 팁1. 머신러닝이란? 🤖머신러닝은 데이터를 바탕으로 패턴을 학습하고, 새로운 데이터에 대한 예측이나 분류를 수행하는 기술입니다.크게 지도학습(분류/회귀), 비지도학습(클러스터링 등), 강화학습으로 나뉩니다.2. Scikit-learn 소개 및 설치Scikit-learn은 파이썬 기반의 대표적인 머..

2025년 5월, 경기 부천을 뜨겁게 달굴 초대형 청약 프로젝트가 시작됩니다! 3기 신도시의 첫 분양 단지이자 서울 접근성+자족 기능을 모두 갖춘 'e편한세상 대장 퍼스티움'의 모든 것을 10분 안에 파헤쳐드립니다. ✨🌟 단지 기본 정보: 숫자로 보는 퍼스티움 스펙▫️ 규모: 지하 2층~지상 15층, 27개 동(총 1,640세대)▫️ 분양가: 46㎡ 3억 초반대 예상 ➕ 55㎡ 3억 중후반대 추정(분양가상한제 적용)▫️ 특화 시설: A5블록 ▶️ GX룸+건식사우나+스포츠코트 A6블록 ▶️ PT룸+런드리 라운지 ▫️ 청약 일정: ✅ 입주자모집공고: 2025.04.30✅ 주택전시관 오픈: 2025.05 중순✅ 본청약: 2025.05 말경 🚇 교통 인프라: 서울까지 20분 첩첩산산 초역세권▫️ ..

안녕하세요! 오늘은 개발자라면 한 번쯤 꿈꾸는 "나만의 분류 모델"을 직접 만들어보는 여정을 준비했습니다.이미지와 텍스트, 둘 다 다뤄볼 거예요. TensorFlow와 PyTorch, 두 가지 프레임워크로 실전 예제까지 쭉~ 따라오시면 어느새 딥러닝 마스터가 되어 있을 겁니다! 🚀1. 분류 모델이란? 🤔분류(Classification)란 입력 데이터를 미리 정의된 여러 클래스 중 하나로 자동 분류하는 작업입니다. 이미지 분류: 고양이 vs 강아지, 사과 vs 바나나 🍎🍌 텍스트 분류: 긍정 리뷰 vs 부정 리뷰, 뉴스 카테고리 분류 📰 2. 프레임워크 선택: TensorFlow vs PyTorch ⚔️ TensorFlow: 구글이 만든, 안정적이고 배포에 강한 프레임워크 PyTorc..

데이터 분석, 어렵게만 느껴지시나요? 오늘은 파이썬의 대표 데이터 분석 도구인 Pandas를 활용해 통계 분석, 그룹 분석, 시계열 분석까지 쉽고 재미있게 알아봅니다! 데이터가 어떻게 살아 움직이는지, 판다스로 직접 탐험해보세요. 🐼판다스란? 데이터 탐험의 첫걸음 🚀Pandas는 데이터 과학자와 분석가들이 가장 많이 쓰는 파이썬 라이브러리입니다. 엑셀처럼 표 형태의 데이터를 자유자재로 다루고, 복잡한 통계 분석이나 시간 흐름에 따른 변화도 손쉽게 파악할 수 있죠. 설치도 간단합니다!pip install pandas그리고 이렇게 불러와요:import pandas as pd1. 통계 분석: 데이터의 숨은 이야기 찾기 📊데이터를 이해하려면 먼저 기본 통계량부터 살펴야겠죠? 평균(mean), 중앙값(me..

데이터 분석을 하다 보면, 엑셀로는 부족하고, SQL만으론 아쉬운 순간이 찾아옵니다. 바로 이럴 때 SQL과 Pandas의 콤보가 빛을 발합니다! 오늘은 일반 독자도 쉽게 이해할 수 있도록, 이 두 도구를 어떻게 함께 써서 복잡한 데이터를 뚝딱 변환하고 집계하는지, 그리고 왜 이 조합이 데이터 분석의 판도를 바꾸는지 흥미진진하게 풀어볼게요. 🚀🧐 왜 SQL과 Pandas를 같이 써야 할까? SQL은 데이터베이스에서 원하는 데이터를 뽑아내고, 집계하고, 정렬하는 데 특화된 언어입니다. Pandas는 파이썬에서 데이터를 자유자재로 다루고, 복잡한 변환이나 통계, 시각화까지 한 번에 해결해주는 라이브러리죠. 둘 다 강력하지만, 각각의 한계도 있어요. SQL만으론 복잡한 데이터 변환이 어렵고, Panda..

요즘 AI가 똑똑해졌다고는 하지만, 가끔 “헛소리”를 할 때가 있죠? 😅이럴 때 등장하는 게 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)!오늘은 여러분이 직접 파이썬으로 RAG 시스템을 만들어보고,실제로 어떻게 동작하는지, 그리고 중간에 막히면 어떻게 해결할 수 있는지알기 쉽게 설명해드릴게요.(코딩 초보도 따라할 수 있도록 최대한 쉽게 썼어요! 🐣)RAG란? AI가 진짜 정보를 찾아 답하는 마법! 🧙‍♂️RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자예요. Retrieval(검색): AI가 질문을 받으면, 먼저 데이터베이스에서 관련 정보를 찾아와요. Augmented(보강): 찾은 정보를 바탕으로, Generation(생성): 더 정확하고 신뢰도..

데이터가 넘쳐나는 시대, 여러분도 데이터 분석에 관심이 있으신가요? 📊 파이썬(Python)은 데이터 분석과 시각화에 있어 가장 인기 있는 언어 중 하나입니다. 오늘은 초보자부터 실무자까지 모두가 쉽게 따라할 수 있는 파이썬 데이터 분석 라이브러리, 특히 Matplotlib과 Seaborn의 매력과 활용법을 흥미진진하게 소개합니다!데이터 분석의 첫걸음, 파이썬 라이브러리란? 🐍파이썬에는 데이터 분석을 위한 다양한 라이브러리가 있습니다. 대표적으로 Pandas(데이터 조작), NumPy(수치 계산), 그리고 오늘의 주인공인 Matplotlib과 Seaborn(데이터 시각화)이 있죠. 이 라이브러리들은 복잡한 데이터도 한눈에 쏙 들어오게 만들어줍니다. Matplotlib: 자유로운 커스터마이징의 제왕 ?..

데이터 분석을 시작하려는데 데이터가 엉망이라면? 😱 걱정 마세요! 판다스(Pandas)만 있으면 누구나 데이터 정제 마스터가 될 수 있습니다. 오늘은 결측치 처리, 이상치 제거, 데이터 타입 변환 등 데이터 정제의 핵심 비법을 쉽고 흥미롭게 알려드릴게요. 데이터가 깨끗해야 진짜 인사이트가 쏟아진다는 사실, 잊지 마세요!데이터 정제란? 왜 중요할까요? 🤔현실 세계의 데이터는 항상 깨끗하지 않습니다. 누락된 값(결측치), 비정상적으로 튀는 값(이상치), 잘못된 데이터 타입 등 다양한 문제점이 숨어 있죠. 이런 문제를 해결하는 과정이 바로 데이터 정제입니다.정제된 데이터는 분석의 정확도를 높이고, 더 신뢰할 수 있는 결과를 만들어줍니다. 1. 결측치(Missing Values) 처리 🕳️결측치란?데이터가..