Study/AI 마이쮸(mychew__) 2020. 7. 13. 00:57
들어가기 전에 지난 포스팅에서 의사결정나무와 랜덤포레스트를 이용한 분류 모델을 만들었습니다. 트리 형태의 머신러닝 모델이 분류에서만 사용될 것 같이 보이나 예측에도 충분히 사용될 수 있다는 사실! 데이터의 특성에 따라 어떨 때는 타 모델보다 높은 성능을 보여줄 때도 있습니다. 이번 포스팅에서는 실제 사용되는 데이터를 가지고 랜덤포레스트 모델을 활용한 예측 및 분류를 해볼 텐데요. 더미 데이터가 아니라 실제 데이터이기 때문에 업무에서 머신러닝이 어떻게 사용될 수 있는지 알아볼 수 있는 기회가 될 수 있으면 좋겠습니다. 데이터 살펴보기 AI 업무를 할 때 가장 중요한 데이터를 먼저 살펴보겠습니다. 데이터와 소스는 github에 올려놨습니다. https://github.com/tkdlek11112/AI_by_..
Study/AI 마이쮸(mychew__) 2020. 2. 1. 17:20
들어가기 전에 예전에 알고리즘 문제풀이만 제공했던 프로그래머즈라는 사이트가 채용 서비스를 지원하면서 이런 저런 과제를 제공해 과제 해결 능력을 보고 사람을 뽑는 채용 방법이 새로 생겼다. 최근 몇 개의 과제들을 살펴봤는데 서버쪽의 경우 대부분 API서버를 만들어서 제출하는 것이었고, 클라이언트의 경우 제공되는 API서버를 이용해 클라이언트 앱을 만들어 제출하면 된다. 과제 난이도는 그렇게 어렵지 않게 보였는데, 얼마나 지원하는지, 어떻게 채점하는지가 투명하지 않아 잘 모르겠다. ㅋㅋㅋ 이번에 머신러닝 채용 챌린지가 생겨서 신청해 봤는데 뭔가 문제가 어설프게 보이는 이유는 뭘까... 과연 이 문제를 누가 냈으며 과제 설명 페이지를 누가 만들었고 검토는 한건지 의문이 든다. 사실 돈을 내고 이용하는 서비스도..