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이전 포스팅에서 2가지를 언급했다. 1) 머신러닝이란? (Link) : input ----> [ 패턴인식을 위한 머신러닝 알고리즘 ] ----> output 2) 머신러닝을 도와줄 python 패키지 : Scikit-learn 머신러닝 알고리즘을 사용하기 앞서 해야할 일은 input 가공하는 일이다. 지도학습에 있어 데이터 처리(input가공)는 여러가지가 있다. 이번장에서는 - 학습/테스트를 위한 데이터 분리 및 이에 맞춘 Sklearn API 사용법과 예시를 다뤄보겠다. 이에 대해서 좀 더 자세히 알아보겠다. ㅁ 학습/테스트를 위한 데이터 분리 머신러닝에서의 지도학습은 인간의 학습방법과 유사하다. 여기서 머신러닝의 진행 순서를 살펴보자. "학습 -> 테스트 -> 평가" 이 과정을 반복한다. 원하는 평..

최종 목표 지도학습에서 최종목표는 titanic 데이터를 이용하여 생존여부를 예측하는 코드를 이해하는 것이다. 코드 이해에 있어 - 지도학습 수행을 위한 프로세스를 이해한다. - 프로세스의 각 단계별 필요성을 이해한다. - 프로세스별 Sklearn API를 연결시킨다. 지도학습을 위한 프로세스 프로세스별 Sklearn API 참고1) titanic 데이터로 생존여부 예측 소스코드 https://drive.google.com/file/d/12Us7k-8rOe9kBtzF3tCoRF4EYuF9BXEO/view?usp=sharing 2.6 사이킷런으로 수행하는 타이타닉 생존자 예측 .ipynb drive.google.com 참고2) 소스코드에 있는 Sklearn API 의미 파악 import API from s..

개념 관상, 손금은 어떤 공통점이 있을까? 여러 데이터들을 모아서 그간의 행적을 파악하고, 미래를 예측하는 공통점이 있다. 머신러닝도 마찬가지이다. 과거데이터를 통해 패턴을 파악하고 예측을 하는것이다. 과거 데이터 -> 패턴 파악 -> 예측 이는 마치 함수와 같다. input / process / output 3가지 구성요소를 지닌 함수 말이다. 즉 input으로 과거 데이터를 process로는 패턴을 파악하는 연산을 output으로는 예측값을 의미하게 된다. 패턴을 파악하는 연산을 과거에는 인간이 직접하였지만, 이제 이런것은 컴퓨터에게 맡기자!가 머신러닝이라고 생각하면 된다. 패턴 : 인간의 뇌 -> 컴퓨터의 연산 단순히 이야기 하면, 만약 귓볼이 크다면, 복이 있다의 패턴을 if-else 문으로 바꾼..

Boxplot 5가지숫자를 요약하여 표현 (자료수가 10개 이상일때 의미가 있음) 5가지 숫자란? 사분위수 (Q1, Q2, Q3) 최대값 IRQ * 1.5 경계 내에서 최대값 최소값 IRQ * 1.5 경계 내에서 최소값 사분위수란? 순서에 따라 4등분 하는 수 (참고. 중앙값=median은 2등분 하는 수) Q1 = 25%, Q2 = 50%, Q3 = 75% IRQ (interquartile range, 사분위범위) = Q3-Q1 전체 데이터의 50%에 해당하며, 주로 중앙에 위치하는 값이다. Boxplot으로 알 수 있는 것? 데이터의 분포 IRQ * 1.5 경계 내에서 최대/최소값 IRQ * 1.5 경계 외에는 이상점 ㅁ참고자료 - https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%83%8..

안녕하세요. 블로그 운영자 입니다. 먼저 블로그에 자주 방문해주셔서 감사합니다. 그리고 쉬운 설명 덕분에 지식을 얻어간다는 댓글에 에너지를 얻고 있습니다~!! 질문에 답변도 바로바로 드리고 싶은데, 그러지 못한 부분에선 항상 미안한 마음이 있습니다^^;; 처음 블로그를 개설하면서 어떻게 하면 많은 분들께 쉽고 즐거운 프로그래밍 방법을 전파할 수 있을까? 고민했고, 파이썬과 OpenAPI를 접목하여 생활 속 불편함을 해결하는 주제로 접근해보자!가 나름의 방법이였습니다. 다행히 많은 분들이 좋아해주신 덕분에 책 출간 기회를 얻었답니다!!! 짜잔~~~~~ 파이썬 생활밀착형 프로젝트 - https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=20596927 파이썬 생활밀착형 프..

유치한게임 에 오신 것을 환영합니다. 오늘은 [테트리스] 입니다. 오늘은 아래와 같은 순서로 배워보겠습니다. 1. 학습 목표 2. 사전 준비 3. 사전지식 4. 구현 5. 요약정리 ㅁ 참고 자료 1. 학습 목표 테트리스의 경우 제공된 소스코드에 기능을 추가함으로써 완성해가도록 하겠습니다. runGame()의 동작은 모두 넣어두었고, TODO 및 비어있는 함수를 구현하여 완성해 갑니다. 2. 사전 준비 해당 코드는 아래 링크에서 다운로드 받을 수 있습니다. https://drive.google.com/drive/u/0/folders/13f9L1ZhGDUAqndoz1mdSOXupV6BsO67k 11. 테트리스 - Google Drive 이 폴더에 파일이 없습니다.이 폴더에 파일을 추가하려면 로그인하세요. d..

지난 시간에 테트리스 게임 구성요소에 대해서 설명을 드렸습니다. 어떤 구성요소가 있었죠? 1. 게임판 2. 게임 필드 3. 블록 4. 점수 이렇게 4가지 구성요소가 있었네요. 게임의 경우의 수를 생각하면서 게임을 설계해 보세요. ㅁ 설계서 더보기 // 설계서 비공개 ㅁ 설계시 고려사항 1) 게임판 구성 시작위치 색상 FIELD 25x25 (128, 128, 128) (0, 0, 0) 점수 500x30 (0, 255, 0) 다음 블록 460 x 100 블록별 색상 GAME OVER 300 x 300 (0, 255, 225) 2) 게임 경우의 수 도움이 되셨다면, 좋아요 / 구독 버튼 눌러주세요~ 저작물의 저작권은 작성자에게 있습니다. 공유는 자유롭게 하시되 댓글 남겨주세요~ 상업적 용도로는 무단 사용을 금..

테트리스 게임을 완성해봅니다. 재밌게 즐겼던 테트리스 게임을 직접 만들어 본다 생각하니 설레이시죠? 게임을 만들어보면 느끼시겠지만, 생각보다 복잡한 과정들을 거칩니다. 중도에 포기하지마시고, 한단계 한단계 완성해보며 프로그래밍 실력을 향상시키는 계기가 되셨으면 좋겠습니다. 이번장은 제 1탄으로 게임의 구성요소를 살펴보겠습니다. 다음과 같은 순서로 설명합니다. 1. 게임판 구성 2. 게임 필드 구성 3. 블록구성 3-1) 블록의 종류와 회전 3-2) 블록데이터 (BLOCK_DATA) 4. 점수 ㅁ 정리 1. 게임판 구성 게임판의 구성요소는 다음과 같습니다. 1) 블록이 떨어지는 필드 영역 2) 점수 영역 3) 다음 블록 영역 하나의 작은 조각(이하 PIECE)들의 모음이며, PIECE_SIZE는 24이고,..

유치한 게임에 오신 것을 환영합니다. 이번에는 4목 게임을 만들어 보겠습니다. 아래와 같은 순서로 배워보겠습니다. 1. 목표 2. 사전 준비 3. 소스 코드 (전체) 4. 사전 지식 5. 구현 순서 6. 정리 1. 목표 이번 장에서는 4목 게임을 만들어 보도록 하겠습니다. 이번에 만들 게임은 4목 게임입니다. 4목 게임의 규칙은 다음과 같습니다. 오목과 비슷한 형태로 진행되며, 2명의 플레이어가 번갈아 가며 자신의 돌을 놓습니다. 하지만 오목과 달리 2차원의 공간에 돌을 놓는 형태가 아니라 3차원 형태로 공이 중력의 영향을 받아 각 행에 하나씩 차곡차곡 쌓이게 되는 형태입니다. 따라서 열별로 자신의 돌을 잘 놓아 상대방의 연속 배치를 막으며, 자신의 돌이 4개가 연속되게 놓는 것이 목표입니다. 이번 장에..

유치한 게임에 오신 것을 환영합니다. 이번에는 지뢰찾기 게임을 만들어 보겠습니다. 아래와 같은 순서로 배워보겠습니다. 1. 목표 2. 사전 준비 3. 소스 코드 (전체) 4. 사전 지식 5. 구현 순서 6. 정리 1. 목표 이번 장에서는 지뢰찾기 게임을 만들어 보도록 하겠습니다. 이번에 만들 게임은 지뢰찾기입니다. 지뢰찾기 게임의 규칙은 다음과 같습니다. 게임판 내부에 각 셀이 존재하며 이 셀은 3가지의 타입으로 되어 있습니다. 셀을 누르게 되면 해당하는 셀에 대한 타입이 보이게 되며 만약, 숫자 셀이나 아무것도 없는 셀을 클릭하게 되면 게임이 계속 진행되지만 지뢰가 있는 셀을 누르게 되면 게임이 끝나게 됩니다. 따라서 지뢰가 없는 모든 셀을 활성화 시켜 모든 지뢰를 찾으면 되는 게임입니다. 숫자가 들어..