in Machine Learning on Kaggle, Autoencoder, Anomaly-detection, Tutorial
신용카드 사기 거래 감지(Credit card fraud detection)를 통해 데이터 분석 및 모델링에 입문하는 것을 목표로 합니다. 실제 카드 거래내역으로 부터 사기 거래 여부를 판별하기 위한 머신러닝과 딥러닝 모델로 학습하는 것과 모델에 대한 평가지표를 정리하였습니다.
in Machine Learning on Python, Tutorial, Matplotlib
이 글은 Matplotlib 공식홈페이지에서 소개된 Pyplot tutorial을 기본으로 데이터 분석 시 자주 사용하는 시각화 방법들을 추가하여 정리하였습니다. 처음 시작하는 분들도 이해할 수 있게 설명하려고 노력하였으니 도움이 되시길 바랍니다.
in Machine Learning on Python, Tutorial, Numpy
넘파이 공식홈페이지 Quickstart tutorial에서 소개된 사용법을 따라하면서 정리한 글입니다. 실습해보면서 처음 시작하시는 분들도 이해할 수 있도록 설명을 추가하였으니 도움되시길 바랍니다.
in Machine Learning on Python, Tutorial, Pandas
판다스 공식홈페이지 10 minutes to pandas에서 소개된 기본적인 사용법을 따라하면서 번역한 글입니다. 직역하기 보다는 간단하게 요약하고 설명이 더 필요한 부분은 추가하였으니 도움되시길 바랍니다.
in Machine Learning on Python, Tutorial
구글의 클라우드 서비스(Google Colab)를 이용하여 로컬 PC 안에 Python, Machine learning 관련 개발환경을 구축하지 않고 사용하는 방법을 포스팅합니다.
in Machine Learning on Python, Tutorial
Anaconda를 이용하여 python 개발환경을 구축하고 머신러닝 관련 패키지들을 설치하는 방법을 포스팅합니다.
in Machine Learning on 예제로 이해하는 이론, Tutorial
텐서플로우(Tensorflow 2.0) 기반으로 여러가지 예측모델을 구현하면서 MNIST 숫자 이미지 분류를 정답률 99.5% 까지 달성하기까지의 과정을 포스팅합니다.
기본적인 로지스틱 회귀(Logistic regression)부터 이미지 인식에 좋은 성능을 보이는 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 까지 구현해봅니다. 단계별로 정답률을 올려보면서 머신러닝 이론들을 이해해보는 것을 목표로 합니다.
log4net 이라는 라이브러리를 통해 C# Windows Application 에서 로그를 쉽게 남기는 방법에 대해서 정리합니다.