[패스트캠퍼스 ML300] Intro. Ch02 ~ 04

Kaggle(kaggle.com)

• A platform for predictive modeling competitions
• 데이터 분석 및 머신 러닝에 대한 학습 플랫폼

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kaggle API

• Profile ⇒ Account ⇒ API
• "Create New API Token" click! ⇒ json file download
• Expire click 시 해당 token 더 이상 사용 불가
• pip install kaggle

 

<How to kaggle data download?>

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데이터셋의 목적과 활용

• 연구, 공공데이터, 경연, 학술 및 교육, 사업 및 서비스

 

데이터의 종류

1. Tabular

• 표 형태의 데이터
• 머신 러닝에서 가장 많이 활용되는 형태

2. Image

• Still Image(H * W * C): 3차원 Matrix
• Video (H * W * C * T): 4차원 Matrix
•  

3. Sequential

• 순서가 있는 데이터(시간 개념은 없음)
  1. Time-Series: 시간 개념 O 동시간 간격
  2. Sound: Time-Series의 일종

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데이터 사이언스

 

데이터 분석의 일반적인 순서

1. Data Processing

• 주로 Pandas 라이브러리 사용

2. EDA(Exploratory Data Analysis)

• 탐색적 데이터 분석 방법
• 데이터 훑어보기

3. Feature Engineering

• 머신 러닝 모델이 기계적으로 잘 동작 하게끔 도와주는 것

4. Machine Learning

• Training & Test 입출력

 

인공지능 vs 머신 러닝 vs 딥러닝

 

1. Rule-Based : If - Then - Else
2. Data-Driven → Machine Learning

     딥러닝 = 굉장히 복잡한 Artificial Neural-Network(인공 신경망)