파이썬 인공지능 썸네일형 리스트형 랜덤 포레스트를 이용한 식용 가능한 버섯 구분하기 이 포스팅은 서적 '머신러닝, 딥러닝 실전개발 입문'을 참고한 포스팅입니다. 랜덤 포레스트(Random Forest, Randomized Trees)란 학습 전용 데이터를 기반으로 다수의 의사결정 트리를 만들고, 만들어진 의사결정 트리를 기반으로 다수결로 결과를 유도하는 머신러닝 모델 중 하나이다. 의사결정 트리 라는 것은 트리 구조를 하고 있는 그래프인데, 예측과 분류를 수행하는 알고리즘 자체를 의사결정 트리라고 부른다. 귀납적 추론을 기반으로 하는 의사결정 트리는 실무적으로 가장 많이 사용되고 있는 머신러닝 모델 중 하나로 지도학습 모델이다. 의사결정 트리는 주로 불연속 데이터를 다루며 노이즈가 발생해도 중단되거나 엉뚱한 결과를 보여주지 않는 매우 강건한 모델이다. 의사결정 트리의 대표적인 적용 사례.. 더보기 문장의 해당 언어 판별하기(그래프 분석) 이 포스팅은 서적 '머신러닝, 딥러닝 실전개발 입문'을 참고한 포스팅입니다. 관련 포스팅 보러가기문장의 해당 언어 판별하기 이전 포스팅에서 문장이 주어졌을 때, 해당 문장이 어떤 언어로 구성된 문장인지 판별하는 프로그램을 머신러닝을 이용하여 구현하여보았다. 수집한 자료가 많지는 않아도 언어별로 알파벳의 빈도가 다르므로 어느 정도 분류할 수 있다는 사실을 알아냈다. 그렇다면 어느정도로 알파벳의 빈도가 다른지 시각적으로 확인하고 싶은 경우에는 어떻게 해야할까? 파이썬에서는 matplotlib이라는 해당 수치를 그래프로 분석해주는 형태의 라이브러리를 제공하고 있다. 이를 이용해서 확인하여 보자. import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import json .. 더보기 문장의 해당 언어 판별하기 이 포스팅은 서적 '머신러닝, 딥러닝 실전개발 입문'을 참고한 포스팅입니다. 고대 바빌로니아 인들의 신에 대한 도전(?)으로 인한 바벨탑이 무너지게 되었고, 21세기는 수많은 사람들이 수많은 민족과 국가라는 프레임의 나뉘어 서로 다른 언어를 사용하고 있다. 이러한 소통의 문제는 생각보다 인류의 발전에 큰 걸림돌이 되고 있다. 만약 컴퓨터 소프트웨어를 이용해서 어떤 언어이든지 내가 이해할 수 있는 언어로 번역하여주는 완벽한 번역기를 개발한다면 인류의 발전에 크게 도모할 것으로 예상된다. 만약 스마트 글래스의 동적 문장 번역 기능을 추가한다고 하면 특정 문장을 보고 내가 해당하는 국가의 언어로 동적으로 번역하여 준다는 가정하에 문장을 번역하기전에 어떤 언어에서 어떤 언어로 번역할 것인지를 정해주어야 하는 데.. 더보기 이전 1 다음
