|
|
|
ÆÄÀ̽㠵¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠ÇÚµåºÏ : IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn ¶óÀ̺귯¸®¸¦ È°¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ °úÇаú ¸Ó½Å·¯´×
|
|
|
À§Å°ºÏ½º µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾ð½º1
¤Ó ±èÁ¤ÀÎ
¤Ó
À§Å°ºÏ½º
¤Ó
Python Data Science Handbook
|
|
|
|
- Á¦ÈÞ¸ô ÁÖ¹® ½Ã °í°´º¸»ó, ÀϺΠÀ̺¥Æ® Âü¿© ¹× ÁõÁ¤Ç° ÁõÁ¤, ÇÏ·ç/´çÀÏ ¹è¼Û¿¡¼ Á¦¿ÜµÇ¹Ç·Î Âü°í ¹Ù¶ø´Ï´Ù.
-
-
-
¸¹Àº ¿¬±¸¿ø¿¡°Ô ÆÄÀ̽ãÀº µ¥ÀÌÅ͸¦ ÀúÀå, °¡°øÇÏ°í µ¥ÀÌÅÍ¿¡¼ ÅëÂû·ÂÀ» ¾òÀ» ¼ö ÀÖ´Â ¶óÀ̺귯¸® ´öºÐ¿¡ µ¥ÀÌÅ͸¦ ´Ù·ç±â¿¡ ÃÖ°íÀÇ µµ±¸·Î ¿©°ÜÁø´Ù. ¿©·¯ Âü°í ÀÚ·á¿¡¼ ÆÄÀ̽㠶óÀ̺귯¸®¸¦ ¼Ò°³ÇÏÁö¸¸, ´ëºÎºÐÀº °¢ ¶óÀ̺귯¸®¸¦ °³º°ÀûÀ¸·Î ´Ù·é´Ù. ÇÏÁö¸¸ ¡¶ÆÄÀ̽㠵¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠ÇÚµåºÏ¡· °³Á¤ÆÇ¿¡¼´Â IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-LearnÀ» ºñ·ÔÇÑ °ü·Ã µµ±¸¸¦ ¸ðµÎ ´Ù·ç¸ç, µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ ¹× ¸Ó½Å·¯´× È°¿ë¿¡ ²À ÇÊ¿äÇÑ µµ±¸¸¦ ¼º°øÀûÀ¸·Î ¼³Á¤ÇÏ°í »ç¿ëÇÏ´Â µ¥ µµ¿òÀÌ µÇ´Â ¸íÈ®ÇÏ°í µû¶ó Çϱ⠽¬¿î ¿¹Á¦¸¦ Á¦°øÇÑ´Ù.
ÆÄÀ̽ã Äڵ带 Àаí ÀÛ¼ºÇÏ´Â µ¥ Àͼ÷ÇÑ °úÇÐÀÚ³ª µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°¡¶ó¸é ÀÌ Ã¥ÀÌ µ¥ÀÌÅÍÀÇ °¡°ø, º¯È¯, Á¤Á¦¿Í ´Ù¸¥ À¯ÇüÀÇ µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È, Åë°è ¸ðµ¨À̳ª ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨ ±¸ÃàÀ» À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ È°¿ë ¸é¿¡¼ ÈçÈ÷ ¹ß»ýÇÏ´Â ¹®Á¦¸¦ ÇØ°áÇϱ⿡ °¡Àå ÀÌ»óÀûÀÎ Á¾ÇÕ Âü°í¼°¡ µÉ °ÍÀÌ´Ù. °£´ÜÈ÷ ¸»ÇØ, ÀÌ Ã¥Àº ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠ºÐ¾ß¸¦ ¹è¿ì±â À§ÇØ ¹Ýµå½Ã ¼ÒÀåÇØ¾ß ÇÒ Ã¥ÀÌ´Ù.
ÀÌ ÇÚµåºÏÀ» ÅëÇØ ´ÙÀ½ µµ±¸ÀÇ »ç¿ë¹ýÀ» ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.
¡Ý IPython°ú Jupyter: ÆÄÀ̽ãÀ» ÀÌ¿ëÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀÚ¸¦ À§ÇÑ ÄÄÇ»Æà ȯ°æ Á¦°ø
¡Ý NumPy: ÆÄÀ̽ãÀÇ º¹ÀâÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ¹è¿À» È¿À²ÀûÀ¸·Î ÀúÀåÇÏ°í °¡°øÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ndarray(n Â÷¿ø ¹è¿ °´Ã¼) Á¦°ø
¡Ý Pandas: ÆÄÀ̽㿡¼ ·¹À̺íÀÌ ºÙ°Å³ª Ä®·³ Çü½ÄÀÇ µ¥ÀÌÅ͸¦ È¿À²ÀûÀ¸·Î ÀúÀåÇÏ°í °¡°øÇϱâ À§ÇÑ DataFrame ÀڷᱸÁ¶ Á¦°ø
¡Ý Matplotlib: ÆÄÀ̽ãÀ» ÀÌ¿ëÇÑ À¯¿¬ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È ±â´É Á¦°ø
¡Ý Scikit-Learn: ±âÁ¸ ¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®Áò Áß °¡Àå Áß¿äÇÑ °ÍÀ» ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î È¿À²ÀûÀÌ°í ±ò²ûÇÏ°Ô ±¸ÇöÇÑ ¶óÀ̺귯¸®
-
-
¢Ã 1Àå: Jupyter - ÆÄÀ̽㿡 ³¯°³¸¦ ´ÞÀÚ
IPython°ú Jupyter ½ÃÀÛÇϱâ
__IPython ¼Ð ½ÇÇàÇϱâ
__Jupyter ³ëÆ®ºÏ ½ÇÇàÇϱâ
__IPythonÀÇ µµ¿ò¸»°ú ¹®¼
__IPython ¼Ð¿¡¼ »ç¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â Å°º¸µå ´ÜÃàÅ°
Çâ»óµÈ ´ëÈÇü ±â´É
__IPython ¸ÅÁ÷ ¸í·É¾î
__ÀÔ·Â/Ãâ·Â ÀÌ·Â
__IPython°ú ¼Ð ¸í·É¾î
µð¹ö±ë ¹× ÇÁ·ÎÆÄÀϸµ
__¿¡·¯¿Í µð¹ö±ë
__ÄÚµå ÇÁ·ÎÆÄÀϸµ ¹× ½Ã°£ ÃøÁ¤
__IPython Ãß°¡ Âü°í ÀÚ·á
¢Ã 2Àå: NumPy ¼Ò°³
ÆÄÀ̽ãÀÇ µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ ÀÌÇØÇϱâ
__ÆÄÀ̽ã Á¤¼ö´Â Á¤¼ö ÀÌ»óÀÌ´Ù
__ÆÄÀ̽㠸®½ºÆ®´Â ¸®½ºÆ® ÀÌ»óÀÌ´Ù
__ÆÄÀ̽ãÀÇ °íÁ¤ ŸÀÔ ¹è¿
__ÆÄÀ̽㠸®½ºÆ®¿¡¼ ¹è¿ ¸¸µé±â
__óÀ½ºÎÅÍ ¹è¿ ¸¸µé±â
__NumPy Ç¥ÁØ µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ
NumPy ¹è¿ÀÇ ±âÃÊ
__NumPy ¹è¿ ¼Ó¼º ÁöÁ¤
__¹è¿ À妽Ì: ´ÜÀÏ ¿ä¼Ò¿¡ Á¢±ÙÇϱâ
__¹è¿ ½½¶óÀ̽Ì: ÇÏÀ§ ¹è¿¿¡ Á¢±ÙÇϱâ
__¹è¿ À籸Á¶È
__¹è¿ ¿¬°á ¹× ºÐÇÒ
NumPy ¹è¿ ¿¬»ê: À¯´Ï¹ö¼³ ÇÔ¼ö
__·çÇÁ´Â ´À¸®´Ù
__Ufuncs ¼Ò°³
__NumPy À¯´Ï¹ö¼³ ÇÔ¼ö(Ufuncs)
__°í±Þ Ufunc ±â´É
__Ufuncs: ´õ ¾Ë¾Æº¸±â
Áý°è: ÃÖ¼Ú°ª, ÃÖ´ñ°ª, ±×¸®°í ±×»çÀÌÀÇ ¸ðµç °Í
__¹è¿ÀÇ °ªÀÇ ÇÕ ±¸Çϱâ
__ÃÖ¼Ú°ª°ú ÃÖ´ñ°ª
__¿¹Á¦: ¹Ì±¹ ´ë...Åë·ÉÀÇ Æò±Õ ½ÅÀåÀº ¾ó¸¶Àϱî?
¹è¿ ¿¬»ê: ºê·Îµåij½ºÆÃ
__ºê·Îµåij½ºÆà ¼Ò°³
__ºê·Îµåij½ºÆà ±ÔÄ¢
__½ÇÀü ºê·Îµåij½ºÆÃ
ºñ±³, ¸¶½ºÅ©, ºÎ¿ï ·ÎÁ÷
__¿¹Á¦: ºñ¿Â ³¯ ¼¼±â
__ufuncÀ¸·Î¼ÀÇ ºñ±³ ¿¬»êÀÚ
__ºÎ¿ï ¹è¿·Î ÀÛ¾÷Çϱâ
__¸¶½ºÅ©·Î¼ÀÇ ºÎ¿ï ¹è¿
__Å°¿öµå and/or vs. ¿¬»êÀÚ &/| »ç¿ëÇϱâ
Æҽà À妽Ì
__Æҽà Àε¦½Ì ¾Ë¾Æº¸±â
__°áÇÕ À妽Ì
__¿¹Á¦: ÀÓÀÇÀÇ Á¡ ¼±ÅÃÇϱâ
__Æҽà À妽ÌÀ¸·Î °ª º¯°æÇϱâ
__¿¹Á¦: µ¥ÀÌÅÍ ±¸°£È
¹è¿ Á¤·Ä
__NumPyÀÇ ºü¸¥ Á¤·Ä: np.sort¿Í np.argsort
__ÇàÀ̳ª ¿ ±âÁØÀ¸·Î Á¤·ÄÇϱâ
__ºÎºÐ Á¤·Ä: ÆÄƼ¼Ç ³ª´©±â
__¿¹Á¦: k-ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ô ¾Ë°í¸®Áò
±¸Á¶ÈµÈ µ¥ÀÌÅÍ: NumPyÀÇ ±¸Á¶ÈµÈ ¹è¿
__±¸Á¶ÈµÈ ¹è¿ ¸¸µé±â
__°í±Þ º¹ÇÕ Å¸ÀÔ
__·¹ÄÚµå ¹è¿: Æ®À§½ºÆ®¸¦ °¡Áø ±¸Á¶ÈµÈ ¹è¿
__Pandas·Î ³Ñ¾î°¡¸ç
¢Ã 3Àå: Pandas·Î µ¥ÀÌÅÍ °¡°øÇϱâ
Pandas °´Ã¼ ¼Ò°³
__Pandas Series °´Ã¼
__Pandas DataFrame °´Ã¼
__Pandas Index °´Ã¼
µ¥ÀÌÅÍ Àε¦½Ì°ú ¼±ÅÃ
__Series¿¡¼ µ¥ÀÌÅÍ ¼±ÅÃ
__DataFrame¿¡¼ µ¥ÀÌÅÍ ¼±ÅÃ
Pandas¿¡¼ µ¥ÀÌÅÍ ¿¬»êÇϱâ
__À¯´Ï¹ö¼³ ÇÔ¼ö: À妽º º¸Á¸
__À¯´Ï¹ö¼³ ÇÔ¼ö: À妽º Á¤·Ä
__À¯´Ï¹ö¼³ ÇÔ¼ö: DataFrame°ú Series °£ÀÇ ¿¬»ê
´©¶ôµÈ µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®Çϱâ
__´©¶ôµÈ µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸® ¹æ½ÄÀÇ Æ®·¹À̵å¿ÀÇÁ
__Pandas¿¡¼ ´©¶ôµÈ µ¥ÀÌÅÍ
__PandasÀÇ ³Î·¯ºí(Nullable) µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ
__³Î °ª ¿¬»êÇϱâ
°èÃþÀû À妽Ì
__´ÙÁß À妽ºµÈ Series
__MultiIndex »ý¼º ¸Þ¼µå
__MultiIndex Àε¦½Ì ¹× ½½¶óÀ̽Ì
__´ÙÁß À妽º ÀçÁ¤·ÄÇϱâ
µ¥ÀÌÅͼ¼Æ® °áÇÕ: Concat°ú Append
__º¹½À: NumPy ¹è¿ ¿¬°á
__pd.concatÀ» ÀÌ¿ëÇÑ °£´ÜÇÑ ¿¬°á
µ¥ÀÌÅͼ¼Æ® °áÇÕÇϱâ: º´ÇÕ°ú Á¶ÀÎ
__°ü°è ´ë¼ö
__Á¶ÀÎ ÀÛ¾÷ÀÇ ºÐ·ù
__º´ÇÕ Å° ÁöÁ¤
__Á¶ÀÎÀ» À§ÇÑ ÁýÇÕ ¿¬»ê ÁöÁ¤Çϱâ
__¿ À̸§ÀÌ °ãÄ¡´Â °æ¿ì: suffixes Å°¿öµå
__¿¹Á¦: ¹Ì±¹ ÁÖ µ¥ÀÌÅÍ
Áý°è¿Í ºÐ·ù
__Ç༺ µ¥ÀÌÅÍ
__PandasÀÇ °£´ÜÇÑ Áý°è ¿¬»ê
__GroupBy: ºÐÇÒ, Àû¿ë, °áÇÕ
Çǹþ Å×À̺í
__Çǹþ Å×ÀÌºí ½ÃÀÛ
__Çǹþ Å×ÀÌºí µîÀå ¹è°æ
__Çǹþ Å×ÀÌºí ±¸¹®
__¿¹Á¦: Ãâ»ý·ü µ¥ÀÌÅÍ
º¤ÅÍÈµÈ ¹®ÀÚ¿ ¿¬»ê
__Pandas ¹®ÀÚ¿ ¿¬»ê ¼Ò°³
__Pandas ¹®ÀÚ¿ ¸Þ¼µå ¸ñ·Ï
__¿¹Á¦: Á¶¸®¹ý µ¥ÀÌÅͺ£À̽º
½Ã°è¿ ´Ù·ç±â
__ÆÄÀ̽㿡¼ÀÇ ³¯Â¥¿Í ½Ã°£
__Pandas ½Ã°è¿: ½Ã°£À¸·Î À妽ÌÇϱâ
__Pandas ½Ã°è¿ µ¥ÀÌÅÍ ±¸Á¶
__Á¤±Ô ½ÃÄö½º: pd.date_range()
__ÁÖ±â¿Í ¿ÀÇÁ¼Â
__¸®»ùÇøµ, ½ÃÇÁÆÃ, À©µµÀ×
__¿¹Á¦: ½Ã¾ÖƲ ÀÚÀü°Å ¼ö ½Ã°¢È
°í¼º´É Pandas: eval()°ú query()
__query()¿Í eval()ÀÇ µîÀå ¹è°æ: º¹ÇÕ Ç¥Çö½Ä
__È¿À²ÀûÀÎ ¿¬»êÀ» À§ÇÑ pandas.eval()
__¿ ´ÜÀ§ÀÇ ¿¬»êÀ» À§ÇÑ DataFrame.eval()
__DataFrame.query() ¸Þ¼µå
__¼º´É: ÀÌ ÇÔ¼ö¸¦ »ç¿ëÇØ¾ß ÇÏ´Â °æ¿ì
__Ãß°¡ ÀÚ·á
¢Ã 04Àå: MatplotlibÀ» È°¿ëÇÑ ½Ã°¢È
ÀϹÝÀûÀÎ Matplotlib »ç¿ë¹ý
__matplotlib ÀÓÆ÷Æ®Çϱâ
__½ºÅ¸ÀÏ ¼³Á¤Çϱâ
__show()¸¦ »ç¿ëÇÒ °ÍÀΰ¡, ¸» °ÍÀΰ¡ - ÇÃ·Ô Ç¥Çö ¹æ¹ý
°£´ÜÇÑ ¶óÀÎ Ç÷Ô
__ÇÃ·Ô ¼öÁ¤Çϱâ: ¼± »ö»ó°ú ½ºÅ¸ÀÏ
__ÇÃ·Ô Á¶Á¤Çϱâ: Ãà °æ°è
__Ç÷Կ¡ ·¹ÀÌºí ºÙÀ̱â
__Matplotlib ÁÖÀÇ»çÇ×
°£´ÜÇÑ »êÁ¡µµ
__plt.plotÀ» »ç¿ëÇÑ »êÁ¡µµ
__plt.scatter¸¦ È°¿ëÇÑ »êÁ¡µµ
__plot°ú scatterÀÇ Â÷ÀÌ: È¿À²¼º Ãø¸é¿¡¼ À¯ÀÇÇÒ Á¡
__¿ÀÂ÷ ½Ã°¢ÈÇϱâ
¹Ðµµ Ç÷԰ú µî°í¼± Ç÷Ô
__3Â÷¿ø ÇÔ¼ö ½Ã°¢ÈÇϱâ
__È÷½ºÅä±×·¥, ±¸°£È, ¹Ðµµ
__2Â÷¿ø È÷½ºÅä±×·¥°ú ±¸°£È
ÇÃ·Ô ¹ü·Ê ¸ÂÃã º¯°æÇϱâ
__¹ü·Ê¿¡ »ç¿ëÇÒ ¿ä¼Ò ¼±ÅÃÇϱâ
__Á¡ Å©±â¿¡ ´ëÇÑ ¹ü·Ê
__´ÙÁß ¹ü·Ê
»ö»ó ¸·´ë ¸ÂÃã º¯°æÇϱâ
__»ö»ó ¸·´ë ¸ÂÃã º¯°æÇϱâ
__¿¹Á¦: ¼ÕÀ¸·Î ¾´ ¼ýÀÚ
´ÙÁß ¼ºêÇ÷Ô
__plt.axes: Á÷Á¢ ¸¸µç ¼ºêÇ÷Ô
__plt.subplot: °£´ÜÇÑ ¼ºêÇ÷ÔÀÇ ±×¸®µå
__plt.subplots: ÇÑ ¹ø¿¡ Àüü ±×¸®µå ¸¸µé±â
__plt.GridSpec: º¹ÀâÇÑ ¹èÄ¡
ÅؽºÆ®¿Í ÁÖ¼®
__¿¹Á¦: ¹Ì±¹ Ãâ»ý·ü¿¡ ÈÞÀÏÀÌ ¹ÌÄ¡´Â ¿µÇâ
__º¯È¯ ¹× ÅؽºÆ® À§Ä¡
__È»ìÇ¥¿Í ÁÖ¼®
´«±Ý ¸ÂÃã º¯°æÇϱâ
__ÁÖ ´«±Ý°ú º¸Á¶ ´«±Ý
__´«±Ý ¶Ç´Â ·¹ÀÌºí ¼û±â±â
__´«±Ý °³¼ö ÁÙÀ̱â¿Í ´Ã¸®±â
__Æҽà ´«±Ý Æ÷¸Ë
__À§Ä¡ Áö½ÃÀÚ¿Í ¼½Ä Áö½ÃÀÚ ¿ä¾à
Matplotlib ¸ÂÃ㺯°æÇϱâ: ¼³Á¤°ú ½ºÅ¸ÀϽÃÆ®
__Á÷Á¢ ÇÃ·Ô º¯°æÇϱâ
__±âº»°ª º¯°æÇϱâ: rcParams
__½ºÅ¸ÀϽÃÆ®
Matplotlib¿¡¼ 3Â÷¿ø Ç÷ÎÆÃÇϱâ
__3Â÷¿ø Á¡°ú ¼±
__3Â÷¿ø µî°í¼± Ç÷Ô
__¿ÍÀ̾îÇÁ·¹ÀÓ°ú Ç¥¸éµµ
__Ç¥¸é »ï°¢Ãø·®¹ý
SeabornÀ» È°¿ëÇÑ ½Ã°¢È
__Seaborn ÇÃ·Ô Å½»öÇϱâ
__¿¹Á¦: ¸¶¶óÅæ ¿ÏÁÖ ½Ã°£ Ž»ö
__Ãß°¡ ÀÚ·á
__±âŸ ÆÄÀ̽㠱׷¡ÇÈ ¶óÀ̺귯¸®
¢Ã 5Àå: ¸Ó½Å·¯´×
¸Ó½Å·¯´×À̶õ ¹«¾ùÀΰ¡?
__¸Ó½Å·¯´×ÀÇ ¹üÁÖ
__¸Ó½Å·¯´× ÀÀ¿ëÀÇ Á¤¼ºÀû »ç·Ê
__Á¤¸®
Scikit-Learn ¼Ò°³
__Scikit-Learn¿¡¼ÀÇ µ¥ÀÌÅÍ Ç¥Çö ¹æ½Ä
__Estimator API
__ÀÀ¿ë: ¼ÕÀ¸·Î ¾´ ¼ýÀÚ Å½»ö
__Á¤¸®
Ãʸð¼ö¿Í ¸ðµ¨ °ËÁõ
__¸ðµ¨ °ËÁõ¿¡ ´ëÇÑ °í·Á»çÇ×
__ÃÖÀûÀÇ ¸ðµ¨ ¼±ÅÃÇϱâ
__ÇнÀ °î¼±
__½ÇÁ¦ °ËÁõ: ±×¸®µå °Ë»ö
__Á¤¸®
Ư¡ °øÇÐ
__¹üÁÖ Æ¯Â¡
__ÅؽºÆ® Ư¡
__À̹ÌÁö Ư¡
__À¯µµ Ư¡
__´©¶ô µ¥ÀÌÅÍÀÇ ´ëü
__Ư¡ ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ
½ÉÈ ÇнÀ: ³ªÀÌºê º£ÀÌÁî ºÐ·ù
__º£ÀÌÁî ºÐ·ù
__°¡¿ì½º ³ªÀÌºê º£ÀÌÁî
__´ÙÇ׺ÐÆ÷ ³ªÀÌºê º£ÀÌÁî
__¾ðÁ¦ ³ªÀÌºê º£ÀÌÁî ¸ðµ¨À» »ç¿ëÇÒ °ÍÀΰ¡
½ÉÈ ÇнÀ: ¼±Çü ȸ±Í
__´Ü¼ø ¼±Çü ȸ±Í
__±âÀú ÇÔ¼ö ȸ±Í
__Á¤±ÔÈ
__¿¹Á¦: ÀÚÀü°Å ÅëÇà·® ¿¹Ãø
½ÉÈ ÇнÀ: ¼Æ÷Æ® º¤ÅÍ ¸Ó½Å
__¼Æ÷Æ® º¤ÅÍ ¸Ó½ÅÀÇ µ¿±â
__¼Æ÷Æ® º¤ÅÍ ¸Ó½Å: ¸¶Áø ÃÖ´ëÈ
__¿¹Á¦: ¾È¸é ÀνÄ
__Á¤¸®
½ÉÈ ÇнÀ: ÀÇ»ç°áÁ¤ Æ®¸®¿Í ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ®
__·£´ý Æ÷·¹½ºÆ® µîÀå ¹è°æ: ÀÇ»ç°áÁ¤ Æ®¸®
__ÃßÁ¤ ¸ðµ¨ÀÇ ¾Ó»óºí: ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ®
__·£´ý Æ÷·¹½ºÆ® ȸ±Í
__¿¹Á¦: ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ®¸¦ »ç¿ëÇÑ ¼ýÀÚ ºÐ·ù
__Á¤¸®
½ÉÈ ÇнÀ: ÁÖ¼ººÐ ºÐ¼®
__ÁÖ¼ººÐ ºÐ¼® ¼Ò°³
__PCA ÀÀ¿ë: ³ëÀÌÁî ÇÊÅ͸µ
__¿¹Á¦: °íÀ¯¾ó±¼
__Á¤¸®
½ÉÈ ÇнÀ: ´Ù¾çü ÇнÀ
__´Ù¾çü ÇнÀ: ¡®HELLO¡¯
__´ÙÂ÷¿ø ôµµ¹ý(MDS, Multidimensional Sacling)
__ºñ¼±Çü ´Ù¾çü ÇнÀ: ±¹¼Ò ¼±Çü ÀÓº£µù
__´Ù¾çü ¹æ½Ä¿¡ ´ëÇÑ ¸î °¡Áö »ý°¢
__¿¹Á¦: ¾ó±¼ µ¥ÀÌÅÍ¿¡ ¾ÆÀÌ¼Ò¸Ê Àû¿ë
__¿¹Á¦: ¼ýÀÚ µ¥ÀÌÅÍÀÇ ±¸Á¶ ½Ã°¢È
½ÉÈ ÇнÀ: k-Æò±Õ ±ºÁýÈ
__k-Æò±Õ ¼Ò°³
__±â´ñ°ª-ÃÖ´ëÈ
__¿¹Á¦
½ÉÈ ÇнÀ: °¡¿ì½º È¥ÇÕ ¸ðµ¨
__GMM µîÀå ¹è°æ: k-Æò±ÕÀÇ ¾àÁ¡
__E-M ´Ü°è ÀϹÝÈÇϱâ: °¡¿ì½º È¥ÇÕ ¸ðµ¨
__°øºÐ»ê À¯Çü ¼±ÅÃÇϱâ
__¹Ðµµ ÃßÁ¤¿¡ GMM »ç¿ëÇϱâ
__¿¹Á¦: »õ·Î¿î µ¥ÀÌÅ͸¦ »ý¼ºÇÏ´Â GMM
½ÉÈ ÇнÀ: Ä¿³Î ¹Ðµµ ÃßÁ¤
__KDE µîÀå ¹è°æ: È÷½ºÅä±×·¥
__Ä¿³Î ¹Ðµµ ÃßÁ¤ÀÇ ½ÇÁ¦ Àû¿ë
__±³Â÷ °ËÁõÀ» ÅëÇÑ ´ë¿ªÆø ¼±ÅÃ
__¿¹Á¦: ³ªÀ̺êÇÏÁö ¾ÊÀº º£ÀÌÁî(Not-So-Naive Bayes)
ÀÀ¿ë: ¾È¸é ÀÎ½Ä ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ
__HOG Ư¡
__½ÇÁ¦ HOG: °£´ÜÇÑ ¾È¸é Àνıâ
__ÁÖÀÇ»çÇ× ¹× °³¼±»çÇ×
__¸Ó½Å·¯´× °ü·Ã Ãß°¡ ÀÚ·á
-
-
|
±èÁ¤ÀÎ [Àú]
|
|
-
ÀúÀÚ ±èÁ¤ÀÎÀº ÇöÀç ±â¾÷ ºòµ¥ÀÌÅÍ Àü·«ÆÀ¿¡¼ ±Ù¹«ÇÏ°í ÀÖ´Ù. ¿Å±ä Ã¥À¸·Î´Â ¡¶Äɶ󽺷Π±¸ÇöÇÏ´Â °í±Þ µö·¯´× ¾Ë°í¸®Áò¡· ¡¶½ÇÀü! Core MLÀ» È°¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´× iOS ¾Û °³¹ß¡· ¡¶½ÇÀüÈ°¿ë! ÅÙ¼Ç÷Πµö·¯´× ÇÁ·ÎÁ§Æ®¡· ¡¶¸¶ÀÌÅ©·Î¼ÒÇÁÆ® º¿ ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© ÇÁ·Î±×·¡¹Ö¡· ¡¶¾ÖÀÚÀÏ µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ 2.0¡· ¡¶±¸±Û ¾Ö³Î¸®Æ½½º ¿Ïº® °¡À̵塷 ¡¶ÆÄÀ̽㠵¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠ÇÚµåºÏ¡· ¡¶·¯´× ½ºÄ®¶ó¡·µîÀÌ ÀÖ´Ù.
-
-
Àüü 0°³ÀÇ ±¸¸ÅÈıⰡ ÀÖ½À´Ï´Ù.
|
ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼´Â °í°´´ÔÀÇ ´Ü¼ø º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯°ú ¹ÝÇ°¿¡ µå´Â ºñ¿ëÀº °í°´´ÔÀÌ ÁöºÒÄÉ µË´Ï´Ù.
´Ü, »óÇ°À̳ª ¼ºñ½º ÀÚüÀÇ ÇÏÀÚ·Î ÀÎÇÑ ±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°Àº ¹«·á·Î ¹ÝÇ° µË´Ï´Ù. |
|
±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ °¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
»óÇ°À» °ø±Þ ¹ÞÀº ³¯·ÎºÎÅÍ 7ÀÏÀ̳» °¡´É
°ø±Þ¹ÞÀ¸½Å »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀÌ Ç¥½Ã, ±¤°í ³»¿ë°ú ´Ù¸£°Å³ª ´Ù¸£°Ô ÀÌÇàµÈ °æ¿ì¿¡´Â °ø±Þ¹ÞÀº ³¯·ÎºÎÅÍ 3°³¿ù À̳», ȤÀº ±×»ç½ÇÀ» ¾Ë°Ô µÈ ³¯ ¶Ç´Â ¾Ë ¼ö ÀÖ¾ú´ø ³¯·ÎºÎÅÍ 30ÀÏ À̳»
»óÇ°¿¡ ¾Æ¹«·± ÇÏÀÚ°¡ ¾ø´Â °æ¿ì ¼ÒºñÀÚÀÇ °í°´º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯Àº »óÇ°ÀÇ Æ÷Àå»óÅ µîÀÌ ÀüÇô ¼Õ»óµÇÁö ¾ÊÀº °æ¿ì¿¡ ÇÑÇÏ¿© °¡´É |
|
±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
±¸¸ÅÈ®Á¤ ÀÌÈÄ(¿ÀǸ¶ÄÏ»óÇ°¿¡ ÇÑÇÔ)
°í°´´ÔÀÇ Ã¥ÀÓ ÀÖ´Â »çÀ¯·Î »óÇ° µîÀÌ ¸ê½Ç ¶Ç´Â ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì
(´Ü, »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀ» È®ÀÎÇϱâ À§ÇÏ¿© Æ÷Àå µîÀ» ÈѼÕÇÑ °æ¿ì´Â Á¦¿Ü)
½Ã°£ÀÌ Áö³²¿¡ µû¶ó ÀçÆǸŰ¡ °ï¶õÇÒ Á¤µµ·Î ¹°Ç°ÀÇ °¡Ä¡°¡ ¶³¾îÁø °æ¿ì
Æ÷Àå °³ºÀµÇ¾î »óÇ° °¡Ä¡°¡ ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì |
|
´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ¹ÝÇ° ȯºÒ |
´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ´Ù¸¥ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°À» µ¿½Ã¿¡ ÁøÇàÇÒ ¼ö ¾ø½À´Ï´Ù.
1°³ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°ÀÌ ¿Ï·áµÈ ÈÄ ´Ù¸¥ Áö¿ª ¹ÝÇ°À» ÁøÇàÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¹Ç·Î, ÀÌÁ¡ ¾çÇØÇØ Áֽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
|
Áß°í»óÇ°ÀÇ ±³È¯ |
Áß°í»óÇ°Àº Á¦ÇÑµÈ Àç°í ³»¿¡¼ ÆǸŰ¡ ÀÌ·ç¾îÁö¹Ç·Î, ±³È¯Àº ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
|
¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°ÀÇ È¯ºÒ |
¿ÀǸ¶ÄÏ»óÇ°¿¡ ´ëÇÑ Ã¥ÀÓÀº ¿øÄ¢ÀûÀ¸·Î ¾÷ü¿¡°Ô ÀÖÀ¸¹Ç·Î, ±³È¯/¹ÝÇ° Á¢¼ö½Ã ¹Ýµå½Ã ÆǸÅÀÚ¿Í ÇùÀÇ ÈÄ ¹ÝÇ° Á¢¼ö¸¦ ÇϼžßÇϸç, ¹ÝÇ°Á¢¼ö ¾øÀÌ ¹Ý¼ÛÇϰųª, ¿ìÆíÀ¸·Î º¸³¾ °æ¿ì »óÇ° È®ÀÎÀÌ ¾î·Á¿ö ȯºÒÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸´Ï À¯ÀÇÇϽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
|
|
|
¹è¼Û¿¹Á¤ÀÏ ¾È³» |
ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼´Â ¸ðµç »óÇ°¿¡ ´ëÇØ ¹è¼Û¿Ï·á¿¹Á¤ÀÏÀ» À¥»çÀÌÆ®¿¡ Ç¥½ÃÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
|
<ÀÎÅÍÆÄÅ© Á÷¹è¼Û »óÇ°> |
»óÇ°Àº ¿ù~Åä¿äÀÏ ¿ÀÀü 10½Ã ÀÌÀü ÁÖ¹®ºÐ¿¡ ´ëÇÏ¿© ´çÀÏ Ãâ°í/´çÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÏ´Â »óÇ°ÀÔ´Ï´Ù. |
»óÇ°Àº ¼¿ïÁö¿ª/ÆòÀÏ ÁÖ¹®ºÐÀº ´çÀÏ Ãâ°í/ÀÍÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇϸç,
¼¿ï¿ÜÁö¿ª/ÆòÀÏ ÁÖ¹®ºÐÀÇ °æ¿ì´Â ¿ÀÈÄ 6½Ã±îÁö ÁÖ¹®ºÐ¿¡ ´ëÇÏ¿© ÀÍÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÏ´Â »óÇ°ÀÔ´Ï´Ù.
(´Ü, ¿ù¿äÀÏÀº 12½Ã±îÁö ÁÖ¹®¿¡ ÇÑÇÔ)
|
»óÇ°Àº, ÀÔ°í¿¹Á¤ÀÏ(Á¦Ç°Ãâ½ÃÀÏ)+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(1ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù. |
~
»óÇ°Àº À¯ÅëƯ¼º»ó ÀÎÅÍÆÄÅ©¿¡¼ Àç°í¸¦ º¸À¯ÇÏÁö ¾ÊÀº »óÇ°À¸·Î ÁÖ¹®ÀÏ+±âÁØÃâ°íÀÏ+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(1ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù.(Åä/°øÈÞÀÏÀº ¹è¼Û±â°£¿¡ Æ÷ÇÔµÇÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.)
¡Ø±âÁØÃâ°íÀÏ:ÀÎÅÍÆÄÅ©°¡ »óÇ°À» ¼ö±ÞÇÏ¿© ¹°·ùâ°í¿¡¼ Æ÷Àå/Ãâ°íÇϱâ±îÁö ¼Ò¿äµÇ´Â ½Ã°£
|
|
<¾÷ü Á÷Á¢¹è¼Û/¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°> |
~
»óÇ°Àº ¾÷ü°¡ ÁÖ¹®À» È®ÀÎÇÏ°í, Ãâ°íÇϱâ±îÁö °É¸®´Â ½Ã°£ÀÔ´Ï´Ù. ÁÖ¹®ÀÏ+±âÁØÃâ°íÀÏ+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(2ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù.(Åä/°øÈÞÀÏÀº ¹è¼Û±â°£¿¡ Æ÷ÇÔµÇÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.)
¡Ø5ÀÏÀ̳» Ãâ°í°¡ ½ÃÀÛµÇÁö ¾ÊÀ»½Ã, ¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°Àº ÀÚµ¿À¸·Î ÁÖ¹®ÀÌ Ãë¼ÒµÇ¸ç, °í°´´Ô²² Ç°Àýº¸»ó±ÝÀ» Áö±ÞÇØ µå¸³´Ï´Ù.
|
|
|
¹è¼Ûºñ ¾È³» |
µµ¼(Áß°íµµ¼ Æ÷ÇÔ)¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û) À½¹Ý/DVD¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 1,500¿ø (2¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
ÀâÁö/¸¸È/±âÇÁÆ®¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 2,000¿ø (2¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
µµ¼¿Í À½¹Ý/DVD¸¦ ÇÔ²² ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 1,500¿ø 1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
µµ¼¿Í ÀâÁö/¸¸È/±âÇÁÆ®/Áß°íÁ÷¹è¼Û»óÇ°À» ÇÔ²² ±¸¸ÅÇϽøé : 2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
¾÷üÁ÷Á¢¹è¼Û»óÇ°À» ±¸¸Å½Ã : ¾÷üº°·Î »óÀÌÇÑ ¹è¼Ûºñ Àû¿ë
* ¼¼Æ®»óÇ°ÀÇ °æ¿ì ºÎºÐÃë¼Ò ½Ã Ãß°¡ ¹è¼Ûºñ°¡ ºÎ°úµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
* ºÏÄ«Æ®¿¡¼ ¹è¼Ûºñ¾ø¾Ö±â ¹öÆ°À» Ŭ¸¯Çϼż, µ¿ÀϾ÷ü»óÇ°À» Á¶±Ý ´õ ±¸¸ÅÇϽøé, ¹è¼Ûºñ¸¦ Àý¾àÇÏ½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
|
|
Çؿܹè¼Û ¾È³» |
ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼¿¡¼´Â ±¹³»¿¡¼ ÁÖ¹®ÇϽðųª ÇØ¿Ü¿¡¼ ÁÖ¹®ÇÏ¿© ÇØ¿Ü·Î ¹è¼ÛÀ» ¿øÇÏ½Ç °æ¿ì DHL°ú Ư¾àÀ¸·Î Ã¥Á¤µÈ ¿ä±ÝÇ¥¿¡
ÀÇÇØ °³ÀÎÀÌ ÀÌ¿ëÇÏ´Â °æ¿ìº¸´Ù ¹è¼Û¿ä±ÝÀ» Å©°Ô ³·Ã߸ç DHL(www.dhl.co.kr)·Î Çؿܹè¼Û ¼ºñ½º¸¦ Á¦°øÇÕ´Ï´Ù.
Çؿܹè¼ÛÀº µµ¼/CD/DVD »óÇ°¿¡ ÇÑÇØ ¼ºñ½ºÇÏ°í ÀÖÀ¸¸ç, ´Ù¸¥ »óÇ°À» ºÏÄ«Æ®¿¡ ÇÔ²² ´ãÀ¸½Ç °æ¿ì Çؿܹè¼ÛÀÌ ºÒ°¡ÇÕ´Ï´Ù.
ÇØ¿ÜÁÖ¹®¹è¼Û ¼ºñ½º´Â ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼ ȸ¿ø °¡ÀÔÀ» Çϼž߸¸ ½Åû °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
|
¾Ë¾ÆµÎ¼¼¿ä!!! |
µµ¸Å»ó ¹× Á¦ÀÛ»ç »çÁ¤¿¡ µû¶ó Ç°Àý/ÀýÆÇ µîÀÇ »çÀ¯·Î Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
¿ÀǸ¶ÄϾ÷üÀÇ ¹è¼ÛÁö¿¬½Ã ÁÖ¹®ÀÌ ÀÚµ¿À¸·Î Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ ¼·Î ´Ù¸¥ »óÇ°À» ÇÔ²² ÁÖ¹®ÇÒ °æ¿ì Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ °¡Àå ±ä ±âÁØÀ¸·Î ¹è¼ÛµË´Ï´Ù.
À¯ÅëÀÇ Æ¯¼º»ó Ãâ°í±â°£Àº ¿¹Á¤º¸´Ù ¾Õ´ç°ÜÁö°Å³ª ´ÊÃçÁú ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Åùè»ç ¹è¼ÛÀÏÀÎ ¼¿ï ¹× ¼öµµ±ÇÀº 1~2ÀÏ, Áö¹æÀº 2~3ÀÏ, µµ¼, »ê°£, ±ººÎ´ë´Â 3ÀÏ ÀÌ»óÀÇ ½Ã°£ÀÌ ¼Ò¿äµË´Ï´Ù. |
|
|
|
|