분류 전체보기165 Python 기초: DataFrame 만들기 안녕하세요. 모두의 케빈입니다. 오늘은 실제 현업에서도 굉장히 많이 사용되는 Pandas 중, DataFrame를 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다. 첫 번째 방법: read_excel(csv) Excel 파일(또는 csv)를 Pandas로 불러오면, 자연스럽게 DataFrame 형태가 됩니다. 아마도 현업에서 가장 많이 사용하는 방법일 것 같습니다. # DataFrame 생성 df = pd.read_excel("employee_list.xlsx") df 사번을 index로 사용하고 싶다면, 아래와 같이 지정해주세요. df = pd.read_excel("employee_list.xlsx",index_col = "사번") df 두 번째 방법: dictionary 종종 코딩을 하다보면, 직접 DataFram.. 2022. 11. 3. 딥 러닝이란 무엇인가? 한 글로 끝내기 안녕하세요. 모두의 케빈입니다. 오늘은 딥러닝에 대한 모든 것을 쭉 훑어보는 시간을 가져보고자 합니다. ■ 딥러닝의 정의 딥 러닝: 여러 비선형 변환 기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 알고리즘 (출처: 나무 위키) 나무 위키에 딥 러닝을 검색하면 딥 러닝을 여러 비선형 변환 기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 알고리즘이라고 정의합니다. 개인적으로 딥 러닝에 대해 정말 잘 설명하고 있는 문장이라고 생각합니다. 딥 러닝은 머신 러닝 분야의 한 분야입니다. 머신 러닝 중에서도 특정 분야에 특화되어 있는 알고리즘이라고 생각하시면 편합니다. 딥 러닝의 대표적인 알고리즘으로는 이미지 처리에 특화된 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)과 시계열 데.. 2022. 11. 2. 활성화 함수: 정의와 종류, 비선형 함수를 사용해야 하는 이유 안녕하세요. 모두의 케빈입니다. 오늘은 딥 러닝에서 사용되는 활성화 함수의 개념과 왜 비선형 활성화 함수를 사용해야 하는지, 그리고 대표적인 비선형 활성화 함수들에 대해 알아보도록 하겠습니다. ■ 활성화 함수란 활성화 함수는 인공 신경망에서 입력값을 변환하는 함수입니다. 대표적으로는 Sigmoid, ReLu 등이 있습니다. 인공 신경망은 인간 두뇌 활동을 모방하기 위해 뉴런의 구조를 참고했습니다. 뉴런은 일정 세기 이상의 자극일 경우에만 신호를 전달하는 계단 함수(Step) 방식을 사용합니다. 따라서 최초의 인공 신경망이라고 평가받는 퍼셉트론은 계단 함수를 사용했습니다. 하지만 이러한 방식으로는 인공 신경망의 학습이 제대로 이루어지기 어려웠습니다. 인간은 오랜 시간 동안 하나의 분야를 탐구하고 학습하지만.. 2022. 11. 1. 이전 1 ··· 50 51 52 53 54 55 다음
