´Ý±â
ÄíÆù »ç¿ë(ÀÚ·á½Ç)
 
µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠±³°ú¼­
¼ÒºñÀÚ°¡°Ý : 25,000¡é
ÆÇ¸Å°¡°Ý : 22,500¿ø
Àû¸³±Ý :1,250¿ø
µî·ÏÀÏÀÚ :2020-10-27
ÃâÆÇ»ç :¼º¾È´ç
ÀúÀÚ :ÇϽøðÅä È÷·Î½Ã, ¸¶Å°³ë ÄÚ¿ÀÁö °øÀú/±Ç±âÅ ¿ª
ºÐ·® :384ÂÊ
ÆíÁý :1µµ
ÆÇÇü :184x236
¹ßÇàÀÏ :2020. 10. 27.
±¸¸Å¼ö·® :
°³
ÃÑ ±Ý¾× :



¡á Ã¥ ¼Ò°³

 

ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ¹è¿ì´Â


Åë°è ºÐ¼®¡¤ÆÐÅÏ Àνġ¤µö·¯´×¡¤½ÅÈ£ 󸮡¤½Ã°è¿­ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®!


µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠±³°ú¼­

 

µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺴 ¡®µ¥ÀÌÅ͸¦ °úÇÐÀûÀ¸·Î ´Ù·ç´Â¡¯ Çй® ºÐ¾ß·Î µ¥ÀÌÅ͸¦ ÅëÇØ ½ÇÁ¦ Çö»óÀ» ÀÌÇØÇÏ°í ºÐ¼®Çϴµ¥ Åë°èÇÐ, µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®, ±â°èÇнÀ°ú ¿¬°üµÈ ¹æ¹ý·ÐÀ» ÅëÇÕÇÏ´Â °³³äÀ¸·Î Á¤ÀǵDZ⵵ ÇÑ´Ù. ¶Ç, µ¥ÀÌÅ͸¦ ä±¼ÇϵíÀÌ ¼ö¸¹Àº µ¥ÀÌÅÍ °¡¿îµ¥ À¯¿ëÇÑ Á¤º¸¸¦ ÃßÃâÇØ ³»°í ÀÇ»ç°áÁ¤¿¡ Ȱ¿ëÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ ¸¶ÀÌ´×(Data Mining)°ú À¯»çÇÏ°Ô ´Ù¾çÇÑ ÇüÅÂÀÇ µ¥ÀÌÅͷκÎÅÍ Áö½Ä°ú ÀλçÀÌÆ®¸¦ ÃßÃâÇϴµ¥ °úÇÐÀû ¹æ¹ý·Ð, ÇÁ·Î¼¼½º, ¾Ë°í¸®Áò, ½Ã½ºÅÛÀ» µ¿¿øÇÏ´Â À¶ÇÕ ºÐ¾ß·Î ÀÌÇØµÇ±âµµ ÇÑ´Ù. ÃÖ±Ù Á¤º¸Åë½Å ±â¼úÀÇ ºñ¾àÀû ¹ßÀüÀ¸·Î À¯¹«¼± ÀÎÅͳÝÀ» ÅëÇØ ¾òÀ» ¼ö ÀÖ´Â µ¥ÀÌÅÍÀÇ ¾çÀÌ Æø¹ßÀûÀ¸·Î Áõ°¡ÇÑ µ¥´Ù ÄÄÇ»ÅÍ/¸ð¹ÙÀÏ ±â±âÀÇ °í¼º´ÉÈ­°¡ ÁøÀüµÇ¾î Áö±Ý±îÁö ÇÒ ¼ö ¾ø´ø ºòµ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®°¡ °¡´ÉÇØÁ® ÇÑÃþ ´õ ÁÖ¸ñ¹Þ°í ÀÖ´Ù.

ÀÌ Ã¥À» ÅëÇØ µ¶ÀÚ´Â µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾ð½ºÀÇ Àǹ̺ÎÅÍ ±ÝÀ¶ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®, µ¿Àû ½Ã½ºÅÛ ºÐ¼® µîÀÇ °øÇÐ ÀÀ¿ë±îÁö¸¦ ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ½ÇÁ¦·Î ºÐ¼®Çϸ鼭 ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. ƯÈ÷ µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®¿Í È®·ü¡¤Åë°è ±âÃÊ¿Í °°Àº ±âº»ÀûÀÎ ºÎºÐºÎÅÍ È¸±ÍºÐ¼®, ÆÐÅÏ ÀνÄ, µö·¯´× µî Åë°è¡¤¸Ó½Å·¯´× ±â¹ý, ±ÝÀ¶ µ¥ÀÌÅÍ µî ½Ã½Ã°¢°¢ º¯ÇÏ´Â ½Ã°è¿­ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®, ¼¾¼­ µ¥ÀÌÅÍ µî¿¡ Æ÷ÇÔµÈ ³ëÀÌÁ ¿Ü¶õÀ» ÆÇº°ÇÏ´Â ½ºÆåÆ®·³ ºÐ¼®, ³ëÀÌÁ ¿Ü¶õÀ» Á¦°ÅÇϱâ À§ÇÑ µðÁöÅÐ ÇÊÅÍ, À̹ÌÁö µ¥ÀÌÅÍÀÇ ºÐ¼®À¸·Î À̹ÌÁö 󸮸¦ ¼³¸íÇÔÀ¸·Î½á µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀÇ °³·«Àû ³»¿ëÀ» ÇÑ´«¿¡ ÆÄ¾ÇÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. ¹«¾ùº¸´Ù ÆÄÀ̽ãÀ» ¿¹Á¦·Î ÇÑ ¼³¸íÀ¸·Î À̷аú ½Ç½ÀÀ» °âºñÇÏ¿© µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀ» ÇнÀÇÏ¿© Á¦ ºÐ¾ß¿¡ ÀÀ¿ëÇÏ°í ½ÍÀº µ¶ÀÚ¿¡°Ô ¾È¼º¸ÂÃãÀÌ´Ù.

 

´ë»ó µ¶ÀÚ


ÀÚ½ÅÀÇ Àü¹® ºÐ¾ß, °øÇС¤°æÁ¦¡¤Àι®»çȸ°è¿¡¼­ µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀ» ÀÀ¿ëÇÏ°í ½ÍÀº ºÐ

¼¾¼­ µ¥ÀÌÅÍ µîÀÇ ½Ã°è¿­ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ¼öÇàÇÏ°í ½ÍÀº ºÐ

ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î µ¿Àû ½Ã½ºÅÛ ºÐ¼® ¹× ½ÅÈ£ 󸮡¤ºÐ¼®À» ÇØº¸°í ½ÍÀº ºÐ

 

¡Ú ¿¹Á¦ ÄÚµå ´Ù¿î·Îµå! - ¢ß¼º¾È´ç ȨÆäÀÌÁö(www.cyber.co.kr)=ȸ¿ø°¡ÀÔ-·Î±×ÀÎ »óÅ¿¡¼­ [ÀÚ·á½Ç]-[ÀÚ·á½Ç ¹Ù·Î°¡±â]-¡®µ¥ÀÌÅÍ»çÀ̾𽺡¯ [°Ë»ö]-(µµ¼­ Á¦¸ñ¸í Ŭ¸¯)-[ÀÚ·á ´Ù¿î·Îµå ¹Ù·Î°¡±â]

 

 

¡á º»¹® ¼Ó¿¡¼­


ÀÌ Ã¥Àº µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀÇ ºñ¹Ð¿¡ µµ´ÞÇÏ´Â °ÍÀÌ ¾Æ´Ï¶ó ±âÃÊÀûÀÎ ±³¾çÀ» ½ÀµæÇÏ´Â °ÍÀ» ¸ñÀûÀ¸·Î ÇÑ´Ù. À̸¦ À§ÇØ ÆÄÀ̽ãÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ºÐ¼® ±â¹ý¿¡ °üÇÑ Áö½Ä°ú ±â¼úÀ» ¹è¿î´Ù. ÀÌ ¶§ È®·üÅë°èÇÐ, ½Ã½ºÅÛ°øÇÐ, ÄÄÇ»ÅͰúÇÐ µîÀÇ °üÁ¡¿¡¼­ µ¥ÀÌÅÍ¿¡ ´ëÇÑ °¡¼³ ¹ß°ß, °¡¼³ °ËÁ¤À» ÇÏ°í °´°üÀû¡¤Á¤·®Àû Æò°¡¸¦ ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ÀÚÁúÀ» ÀÍÈú ¼ö ÀÖµµ·Ï ¼³¸íÇϴµ¥ ÁßÁ¡À» µÎ¾ú´Ù.

 

ÀÌ Ã¥Àº µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀÚ°¡ µÇ±â À§ÇÑ ¹® ¾Õ±îÁö ÀεµÇÑ °Í¿¡ Áö³ªÁö ¾Ê´Â´Ù. ÀÌ ¹® ¾Õ¿¡´Â ½ºÆ÷Ã÷, ±â»ó, »çȸ ¹®Á¦, ¼­ºñ½º, »ç¹° ÀÎÅÍ³Ý µîÀÇ ºÐ¾ß¿¡¼­ µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀڷμ­ Ȱ¾àÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ÀåÀÌ ÆîÃÄÁ® ÀÖ´Ù. µ¶ÀÚ ¿©·¯ºÐÀÌ ÀÌ·¯ÇÑ ºÐ¾ß¿¡¼­ Ȱ¾àÇÒ »Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó »õ·Î¿î ºÐ¾ß¸¦ °³Ã´Çϱ⠹ٶõ´Ù. Ȱ¾àÇϸé ÇÒ¼ö·Ï ´Ù¼öÀÇ Á¦¾à Á¶°Ç¿¡ °¡·Î¸·Èù ¹æ´ëÇÑ µ¥ÀÌÅ͸¦ ¸¶ÁÖÇÏ°Ô µÇ°í ÀÌ¿Í °°Àº °ï¶õÇÑ »óȲ ¾Æ·¡¿¡¼­ µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀڷμ­ÀÇ Á÷°¨ÀÌ ¿ä±¸µÇ´Â Àå¸é°ú ¸¶ÁÖÄ¡°Ô µÉ °ÍÀÌ´Ù. ÀÌ¿Í °°Àº Àå¸é¿¡ ¸¶ÁÖÄ¡±â Àü¿¡ ´ÙÀ½ ¹®ÀåÀ» ¸¶Áö¸·¿¡ µé·ÁÁÖ°í ½Í´Ù. ¿Ã¹Ù¸¥ Á÷°ü·ÂÀ» Ű¿ì±â À§Çؼ­´Â ¿Ã¹Ù¸¥ Áö½Ä°ú ´Ù¼öÀÇ ¹Ýº¹ ¿¬½ÀÀÌ ÇÊ¿äÇÏ´Ù.

 

¡á ÀúÀÚ ¼Ò°³

 

ÇϽøðÅä È÷·Î½Ã

1988³â ¿Í¼¼´Ù´ëÇб³ ´ëÇпø À̰øÇבּ¸°ú ¹Ú»ç °úÁ¤

ÇöÀç »ê¾÷±â¼ú´ëÇпø ´ëÇÐâÁ¶±â¼ú¿¬±¸°ú ±³¼ö

°øÇйڻç(¿Í¼¼´Ù´ëÇб³)

 

ÁÖ¿ä Àú¼­

<µµÇØ ÄÄÇ»ÅÍ °³·Ð [Çϵå¿þ¾î]>(°³Á¤ 4ÆÇ), ¿È»ç(2017), °øÀú

<µµÇØ ÄÄÇ»ÅÍ °³·Ð [¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î¡¤Åë½Å ³×Æ®¿öÅ©]>(°³Á¤ 4ÆÇ), ¿È»ç(2017), °øÀú

·Î ¹è¿ì´Â ½Ã½ºÅÛ Á¦¾îÀÇ ±âÃÊ> ¿È»ç(2007), °øÀú

<Àü±âȸ·Î±³º»> ¿È»ç(2001), ±× ¿Ü Àú¼­ ´Ù¼ö

 

 

¸¶Å°³ë ÄÚ¿ÀÁö

2008³â µµÄì°ø¾÷´ëÇÐ ´ëÇпø À̰øÇבּ¸°ú Á¦¾î½Ã½ºÅÛ°øÇÐ Àü°ø ¼ö·á

ÇöÀç ¾ß¸¶³ª½Ã´ëÇÐ ´ëÇпø Á¾ÇÕ¿¬±¸ºÎ Á¶±³

°øÇйڻç(µµÄì°ø¾÷´ëÇÐ)

 

ÁÖ¿ä Àú¼­

<ÆÄÀ̽㿡 ÀÇÇÑ ½ÉÃþ °­È­ ÇнÀ ÀÔ¹® Chainer¿Í OpenAI GymÀ¸·Î ½ÃÀÛÇÏ´Â °­È­ÇнÀ>, ¿È»ç(2018), °øÀú

<»ê¼ö&¶óÁ¸® ÆÄÀ̷κÎÅÍ ½ÃÀÛÇÏ´Â µö·¯´×>, CQÃâÆÇ»ç(2018), °øÀú

<½±°Ô ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â Intel Edison ÀüÀÚ°øÇÐ>, µµÄìÀü±â´ëÇÐÃâÆÇ±¹(2017)

<½±°Ô ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â Arduino ÀüÀÚÁ¦¾î>, µµÄìÀü±â´ëÇÐ ÃâÆÇ±¹(2015)

<½±°Ô ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â Arduino ÀüÀÚ°øÇÐ>, µµÄìÀü±â´ëÇÐ ÃâÆÇ±¹(2012)

 

 

¡á ¿ªÀÚ ¼Ò°³

 

±Ç±âÅÂ

¼­¿ï´ëÇб³ °è»êÅë°èÇаú Á¹¾÷. µ¿ ´ëÇпø¿¡¼­ Àü»êÇÐ Àü°øÀ¸·Î ÀÌÇм®»ç ¹× ÀÌÇйڻç ÇÐÀ§¸¦ ÃëµæÇß´Ù.

ÇöÀç °­¸ª¿øÁÖ´ëÇб³ ÄÄÇ»ÅͰøÇаú ±³¼ö·Î ÀçÁ÷ ÁßÀÌ´Ù.

 

ÁÖ¿ä Àú¼­ ¹× ¿ª¼­

<ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¾ð¾î·Ð>, È«¸ª°úÇÐÃâÆÇ»ç(2010)

<¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î°øÇÐ(Á¦10ÆÇ)>, ÇÑÆ¼¹Ìµð¾î(2016)

<¿¢¼¿·Î ¹è¿ì´Â µö·¯´×>, ¼º¾È´ç(2018)

<¼º°ø°ú ½ÇÆÐ¸¦ °áÁ¤ÇÏ´Â 1%ÀÇ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ÀÛµ¿ ¿ø¸®>, ¼º¾È´ç(2019)

<´©±¸³ª ÆÄÀ̽ã Åë°èºÐ¼®>, ÇѺû¾ÆÄ«µ¥¹Ì(2020)

<ÇöÀå¿¡¼­ »ç¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ¾ÓÄÉÆ® ºÐ¼® ÀÔ¹®>, ¼º¾È´ç(2020)

·Î ÇÏ´Â ´Ùº¯·® µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®>, ÇѺû¾ÆÄ«µ¥¹Ì(2020)

<¿¢¼¿·Î ¹è¿ì´Â ¼øÈ¯ ½Å°æ¸Á¡¤°­È­ÇнÀ ÃÊ(õ±)ÀÔ¹®>, ¼º¾È´ç(2020)

 

 


¡á ¸ñÂ÷

 

Á¦1Àå ¼­·Ð

 

1.1 µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ °³¿ä

1.1.1 Àбâ Àü¿¡

1.1.2 µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀ̶õ

1.1.3 µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀÇ ¿µ¿ª°ú ¿ªÇÒ

1.1.4 µ¥ÀÌÅ͸¦ º¸´Â ¾È¸ñÀ» ±â¸¥´Ù

1.2 ÆÄÀ̽ã°ú ÆÐŰÁö

1.2.1 ÆÄÀ̽ã(Pyhton)ÀÇ µµÀÔ

1.2.2 ÀÌ Ã¥¿¡¼­ ÀÌ¿ëÇÏ´Â ÆÐŰÁö

1.3 ¸î °¡Áö ¾à¼Ó

1.3.1 ³ëÆ®ºÏ(Notebook)°ú ½ºÅ©¸³Æ®

1.3.2 ¸ðµâ À̸§ÀÇ »ý·«¾î

1.3.3 ÆÄÀϸíÀÇ »ý·«

1.3.4 ÆÐŰÁö ÇÔ¼ö »ç¿ë¹ýÀÇ Á¶»ç ¹æ¹ý

1.4 Äü ½ºÅ¸Æ®

1.4.1 ¼³Ä¡

1.4.2 ÁÖÇÇÅÍ ³ëÆ®ºÏ(Jupyter Notebook)¡¤½ºÅ©¸³Æ®ÀÇ ±¸Çö°ú ½ÇÇà ¹æ¹ý

1.4.3 ÇÁ·Î±×·¥°ú µ¥ÀÌÅ͸¦ ±¸ÇÏ´Â ¹æ¹ý

1.5 ÆÄÀ̽ãÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÇÑ±Û Ã³¸®

1.5.1 ½ºÅ©¸³Æ®¿¡ ÇѱÛÀ» ±â¼úÇÑ´Ù

1.5.2 ÇѱÛÀ» Æ÷ÇÔÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ÆÄÀÏ Àбâ

1.5.3 matplotlib·Î ÇѱÛÀ» Ç¥½ÃÇÑ´Ù

1.6 ¿ë¾îÀÇ Â÷ÀÌ

1.6.1 ¼³¸í º¯¼ö/¸ñÀûº¯¼ö, ÀÔ·Â/Ãâ·Â

1.6.2 Ç¥º»°ú µ¥ÀÌÅÍ

1.6.3 ¿¹Ãø°ú ÃßÁ¤

1.6.4 Ŭ·¡½º ºÐ·ù

1.6.5 Æ®·¹ÀÌ´× µ¥ÀÌÅÍ, Å×½ºÆ® µ¥ÀÌÅÍ

1.6.6 ¿À¹öÇÇÆÃ

1.6.7 ºÐ¼®

1.6.8 º¯¼ö

1.6.9 »ó°ü°ú °øºÐ»ê

1.7 ¼öÇÐ, ¼öÄ¡°è»ê, ¹°¸®ÀÇ ½ÃÀÛ

1.7.1 ¼öÇÐÀÇ ½ÃÀÛ

1.7.2 ¼öÄ¡°è»êÀÇ ¹®Á¦

1.7.3 ¹°¸®ÀÇ ½ÃÀÛ

 

Á¦2Àå µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®¿Í °¡½ÃÈ­

2.1 µ¥ÀÌÅÍÀÇ Á¾·ù

2.2 µ¥ÀÌÅÍÀÇ Ãëµæ

2.3 µ¥ÀÌÅÍÀÇ ÀúÀå

2.3.1 numpy.ndarray

2.3.2 pandas.DataFrame

2.3.3 numpy.ndarray¿Í pandas.DataFrameÀÇ º¯È¯

2.4 ±×·¡ÇÁ ÀÛ¼º

2.4.1 matplotlib.

2.4.2 º¹¼öÀÇ ±×·¡ÇÁ

2.4.3 Titnic(ŸÀÌŸ´ÐÈ£)ÀÇ pandas ±×·¡ÇÁ ±×¸®±â

2.4.4 Iris(¾ÆÀ̸®½º)ÀÇ seaborn ±×·¡ÇÁ.

2.4.5 Iris µ¥ÀÌÅÍ

 

Á¦3Àå È®·üÀÇ ±âÃÊ

3.1 È®·üÀ̶õ

3.2 ±âº»ÀûÀÎ ¿ë¾îÀÇ ¼³¸í

3.2.1 ÀÌ»êÈ®·ü º¯¼ö

3.2.2 ¿¬¼ÓÈ®·ü º¯¼ö

3.2.3 È®·ü¹Ðµµ ÇÔ¼ö, È®·üÁú·® ÇÔ¼ö¿Í ¹éºÐÀ§Á¡55

3.2.4 ¸ðÁý´Ü°ú Ç¥º»

3.2.5 Æò±Õ, ºÐ»ê, ±× ¿ÜÀÇ ¾ç.

3.2.6 ÀÌ»êÇüÀÇ ±â´ñ°ª°ú Æò±Õ.

3.3 Á¤±ÔºÐÆ÷

3.3.1 Á¤±ÔºÐÆ÷ÀÇ Ç¥Çö

3.3.2 È®·ü º¯¼öÀÇ »ý¼º

3.3.3 Á߽ɱØÇÑÁ¤¸®

3.4 Æ÷¾Æ¼ÛºÐÆ÷

3.4.1 Æ÷¾Æ¼ÛºÐÆ÷ÀÇ Ç¥Çö

3.4.2 Æ÷¾Æ¼ÛºÐÆ÷ÀÇ ¿¹

3,4,3 Æ÷¾Æ¼Û µµÂø ¸ðµ¨ÀÇ ½Ã¹Ä·¹À̼Ç

3.4.4 ¿ª ÇÔ¼ö¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ³­¼ö »ý¼º.

3.5 È®·üºÐÆ÷¿Í ÆÐŰÁö ÇÔ¼ö

3.5.1 º£¸£´©ÀÌºÐÆ÷(Bernoulli distribution)

3.5.2 ÀÌÇ×ºÐÆ÷(binomial distribution)

3.5.3 Æ÷¾Æ¼ÛºÐÆ÷(Poisson distribution)

3.5.4 Ä«ÀÌÁ¦°öºÐÆ÷(chi-squared distribution)

3.5.5 Áö¼öºÐÆ÷(exponential distribution)

3.5.6 ºÐÆ÷( distribution)

3.5.7 Á¤±ÔºÐÆ÷(normal distribution)

3.5.8 ºÐÆ÷( distribution)

3.5.9 ±ÕÀÏºÐÆ÷(uniform distribution)

 

Á¦4Àå Åë°èÀÇ ±âÃÊ

4.1 Åë°è¶õ

4.2 ÃßÁ¤.

4.2.1 Á¡ÃßÁ¤

4.2.2 ±¸°£ÃßÁ¤

4.2.3 ¸ðÆò±ÕÀÇ ½Å·Ú±¸°£

4.2.4 ¸ðºñÀ²ÀÇ ½Å·Ú±¸°£

4.3 °¡¼³°ËÁ¤

4.3.1 °¡¼³°ËÁ¤À̶õ

4.3.1 ´ÜÃø°ËÁ¤°ú ¾çÃø°ËÁ¤

4.3.3 ¸ðÆò±ÕÀÇ °ËÁ¤

4.3.4 ¸ðºÐ»êÀÇ °ËÁ¤

4.3.5 µÎ Ç¥º»ÀÇ Æò±Õ Â÷ÀÌ¿¡ ´ëÇÑ °ËÁ¤

4.3.6 »ó°ü, ¹«»ó°üÀÇ °ËÁ¤

 

Á¦5Àå ȸ±ÍºÐ¼®

5.1 ȸ±ÍºÐ¼®À̶õ

5.1.1 ȸ±ÍÀÇ À¯·¡

5.1.2 ½Ã½ºÅÛ À̷п¡¼­ º» ȸ±ÍºÐ¼®

5.1.3 statsmodels

5.2 ´Ü¼øÈ¸±ÍºÐ¼®

5.2.1 ´Ü¼øÈ¸±ÍºÐ¼®ÀÇ ÀÇÀÇ

5.2.2 ´Ü¼øÈ¸±Í ¸ðµ¨ÀÇ Åë°èÀû Æò°¡

5.2.3 °¡°è µ¿Çâ Á¶»ç

5.2.4 ½É½¼ÀÇ ¿ª¼³

5.2.5 ¼öÇÐÀû ¼³¸í

5.3 ´ÙÇ×½Äȸ±ÍºÐ¼®

5.3.1 ´ÙÇ×½Ä ¸ðµ¨

5.3.2 R µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® cars

5.4 Áßȸ±ÍºÐ¼®

5.4.1 °ËÁ¤

5.4.2 ´ÙÁß°ø¼±¼º

5.4.3 Àü·Â°ú ±â¿ÂÀÇ °ü°è

5.4.4 ¿ÍÀÎÀÇ Ç°ÁúºÐ¼®

5.4.5 ¼öÇÐÀû ¼³¸í

5.5 ÀϹÝÈ­ ¼±Çü ¸ðµ¨

5.5.1 ÀϹÝÈ­ ¼±Çü ¸ðµ¨ÀÇ °³¿ä

5.5.2 Æ÷¾Æ¼Û ȸ±Í ¸ðµ¨

5.5.3 z = ¥â0ÀÇ ¿¹

5.5.4 z = ¥â0 + ¥â0¥ö1ÀÇ ¿¹

5.5.5 ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í ¸ðµ¨

5.5.6 ¼öÇÐÀû ¼³¸í

 

Á¦6Àå ÆÐÅÏ ÀνÄ

6.1 ÆÐÅÏ ÀνÄÀÇ °³¿ä

6.1.1 ÆÐÅÏ ÀνÄÀ̶õ

6.1.2 Ŭ·¡½º ºÐ·ùÀÇ ¼º´É Æò°¡

6.1.3 Ȧµå¾Æ¿ô°ú ±³Â÷°ËÁõ

6.1.4 ÀÌ Àå¿¡¼­ ´Ù·ç´Â ÆÐÅÏ ÀÎ½Ä ¹æ¹ý

 

6.2 ¼­Æ÷Æ® º¤ÅÍ ¸Ó½Å(SVM)

6.2.1 Ŭ·¡½º ºÐ·ù¿Í ¸¶ÁøÀÇ ÃÖ´ëÈ­

6.2.2 ºñ¼±Çü ºÐ¸®ÀÇ ¾ÆÀ̵ð¾î

6.2.3 ¼±Çü, ¿øÇü µ¥ÀÌÅÍÀÇ ÇÏµå ¸¶Áø

6.2.4 ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ¸¶Áø°ú Ȧµå¾Æ¿ô

6.2.5 ±³Â÷°ËÁõ°ú ±×¸®µå ¼­Ä¡

6.2.6 ¸ÖƼŬ·¡½º ºÐ·ù

6.3 SVMÀÇ ¼öÇÐÀû ¼³¸í

6.3.1 ¸¶Áø ÃÖ´ëÈ­

6.3.2 Ä¿³Î ÇÔ¼öÀÇ ÀÌ¿ë

6.3.3 ¼ÒÇÁÆ® ¸¶Áø

6.4 ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ô¹ý(¥êNN)

6.4.1 ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ ³í¸®

6.4.2 ¥êNNÀÇ ±âº»Àû »ç¿ë¹ý

6.4.3 Iris µ¥ÀÌÅÍ

6.4.4 sklearnÀÌ Á¦°øÇÏ´Â °Å¸®

6.5 Æò±Õ¹ý

6.5.1 ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ ³í¸®

6.5.2 make_blobs¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ Å¬·¯½ºÅ͸µ

6.5.3 µµ¸Å¾÷ÀÚÀÇ °í°´ µ¥ÀÌÅÍ

6.5.4 ¼öÇÐÀû ¼³¸í

6.6 ÀÀÁýÇü °èÃþ Ŭ·¯½ºÅ͸µ

6.6.1 ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ ³í¸®

6.6.2 µ§µå·Î±×·¥

6.6.3 µµ¾ß¸¶ÇöÀÇ ½ÃÀ¾¸éº° Àα¸ µ¿ÅÂ

 

Á¦7Àå ½ÉÃþÇнÀ

7.1 ½ÉÃþÇнÀÀÇ °³¿ä¿Í Á¾·ù

7.1.1 ½ÉÃþÇнÀÀ̶õ

7.1.2 ½ÉÃþÇнÀÀÇ È°¿ë ¿¹

7.1.3 ¿ë¾îÀÇ ¼³¸í

7.2 Chainer

7.2.1 °³¿ä¿Í ¼³Ä¡

7.2.2. ½ÇÇà°ú Æò°¡

7.2.3 ¥êNN¿ë ½ºÅ©¸³Æ®ÀÇ ¼³¸í

7.3 NN(½Å°æ¸Á)

7.3.1 °³¿ä¿Í °è»ê ¹æ¹ý

7.3.2 ¥êNN ½ºÅ©¸³Æ®ÀÇ º¯°æ

7.4 DNN(½ÉÃþ ½Å°æ¸Á)

7.4.1 °³¿ä¿Í ½ÇÇà

7.4.2 ÆÄÀÏ µ¥ÀÌÅÍÀÇ Ã³¸® ¹æ¹ý

7.5 CNN(ÇÕ¼º°ö ½Å°æ¸Á)

7.5.1 °³¿ä¿Í °è»ê ¹æ¹ý

7.5.2 ÇнÀ°ú °ËÁõ

7.5.3 Æ®·¹ÀÌ´× µ¥ÀÌÅÍÀÇ ÀÛ¼º¹ý

7.6 QL(QÇнÀ)

7.6.1 °³¿ä¿Í °è»ê ¹æ¹ý

7.6.2 ½ÇÇà ¹æ¹ý

7.6.3 º´µû±â °ÔÀÓ

7.7 DQN(½ÉÃþ Q³×Æ®¿öÅ©)

7.7.1 °³¿ä

7.7.2 ½ÇÇà ¹æ¹ý

7.7.3 º´µû±â °ÔÀÓ

 

Á¦8Àå ½Ã°è¿­ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®

8.1 µ¿Àû ½Ã½ºÅÛ

8.1.1 Àΰú¼º°ú µ¿Àû ½Ã½ºÅÛ

8.1.2 µ¿Àû ½Ã½ºÅÛÀÇ ¼±Çü ¸ðµ¨

8.1.3 1Â÷ ½Ã½ºÅÛÀÇ ½Ã°£ÀÀ´ä

8.1.4 2Â÷ ½Ã½ºÅÛÀÇ ½Ã°£ÀÀ´ä

8.2 ÀÌ»ê ½Ã°£°è

8.2.1 ÀÌ»êÈ­

8.2.2 »ùÇøµ ½Ã°£ÀÇ ¼±Á¤

8.2.3 ÀÌ»ê ½Ã°£°èÀÇ Â÷ºÐÇü½ÄÀÇ ÇØ¼®

8.2.4 Áö¿¬ ¿¬»êÀÚ

8.2.5 ÀÌ»ê ½Ã°£ ¸ðµ¨ µµÀÔÀÇ ¹®Á¦ ¼³Á¤

8.3 ARMA ¸ðµ¨

8.3.1 ARMA ¸ðµ¨ÀÇ Ç¥Çö

8.3.2 °¡½Äº°¼º°ú PE¼ºÀÇ Á¶°Ç

8.3.3 ÀÔ·Â ½ÅÈ£ Èĺ¸¿Í Ç×ÀÇ ¹®Á¦

8.3.4 ARMA ¸ðµ¨ÀÇ ¾ÈÀü¼º°ú ¼ºÁú

8.3.5 ÆÄ¶ó¹ÌÅÍ ÃßÁ¤

8.4 ¸ðµ¨ÀÇ Æò°¡

8.4.1 ¸ðµ¨ Â÷¼öÀÇ ¼±Á¤°ú AIC

8.4.2 ¸ðµ¨ Â÷¼öÀÇ ¼±Á¤°ú ±Ø¡¤¿µÁ¡ ¼Ò°Å¹ý

8.4.3 ÀÜÂ÷ °è¿­ÀÇ °ËÁ¤

8.5 ARMA ¸ðµ¨À» ÀÌ¿ëÇÑ ¿¹Ãø

8.5.1 ¿¹Ãø ¹æ¹ý

8.6 ARIMA ¸ðµ¨

8.6.1 Æ®·»µå

8.6.2 ARIMA ¸ðµ¨ÀÇ Ç¥Çö

8.6.3 Æ®·»µå¸¦ °¡Áø ½Ã°è¿­ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®

8.7 SARIMAX ¸ðµ¨

8.7.1 Ç×°ø»çÀÇ ½Â°´ ¼ö

8.7.2 ±× ¿ÜÀÇ °èÀý¼º µ¥ÀÌÅÍ

8.8 ÁÖ°¡ µ¥ÀÌÅÍÀÇ ½Ã°è¿­ ºÐ¼®

8.8.1 À̵¿Æò±Õ

8.8.2 º¼¸°Àú ¹êµå

8.8.3 ĵµé Â÷Æ®

 

Á¦9Àå ½ºÆåÆ®·³ ºÐ¼®

9.1 ±âº» »çÇ×

9.1.1 Á֯ļö¶õ ¼Ò¸®¸¦ ³»´Â °Í

9.1.2 ½ºÆåÆ®·³À̶õ

9.2 Ǫ¸®¿¡ º¯È¯

9.2.1 Ǫ¸®¿¡ º¯È¯°ú Ǫ¸®¿¡ ¿ªº¯È¯

9.2.2 ÁøÆø, ¿¡³ÊÁö, ÆÄ¿ö ½ºÆåÆ®·³

9.3 Çö½ÇÀÇ ¹®Á¦Á¡

9.3.1 »ùÇøµ ¹®Á¦

9.3.2 ¿¤¸®¾î½Ì

9.3.3 À¯ÇÑ ÀåÆÄÇüÀÇ ¹®Á¦Á¡

9.4 ÀÌ»ê Ǫ¸®¿¡ º¯È¯(DFT)

9.4.1 DFTÀÇ Ç¥Çö

9.4.2 »çÀÎÆÄÀÇ DFT ¿¹

9.4.3 Á¦·Î ÆÐµù

9.5 À©µµ¿ì ÇÔ¼ö

9.5.1 À©µµ¿ì ÇÔ¼öÀÇ Á¾·ù

9.5.2 À©µµ¿ì ÇÔ¼öÀÇ »ç¿ë ¿¹

9.5.3 ¼öÇÐÀû Ç¥Çö

9.6 ·£´ý ½ÅÈ£ÀÇ ÆÄ¿ö ½ºÆåÆ®·³ ¹Ðµµ

9.6.1 ÆÄ¿ö ½ºÆåÆ®·³ ¹ÐµµÀÇ Ç¥Çö

9.9.2 PSD´Â È®·ü º¯¼ö

 

Á¦10Àå µðÁöÅÐ ÇÊÅÍ

10.1 ÇÊÅÍÀÇ °³¿ä

10.1.1 ÇÊÅͶõ

10.1.2 ÇÊÅÍ Æ¯¼º

10.1.3 µ¥½Ãº§ [dB]

10.2 ¾Æ³¯·Î±× ÇÊÅÍÀÇ ¼³°è

10.2.1 ¹öÅÍ¿ö½º ÇÊÅÍ

10.2.2 üºñ¼ÎÇÁ ÇÊÅÍ

10.3 µðÁöÅÐ ÇÊÅÍÀÇ ¼³°è

10.3.1 µðÁöÅÐ ÇÊÅÍÀÇ µµÀÔ

10.3.2 µðÁöÅÐ ÇÊÅÍÀÇ ±¸Á¶

10.3.3 FIR ÇÊÅÍ

10.3.4 IIR ÇÊÅÍ

10.3.5 Á¤±ÔÈ­ °¢Á֯ļö

10.4 FIR ÇÊÅÍÀÇ ¼³°è

10.4.1 À©µµ¿ì ÇÔ¼ö¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ¼³°è ¹æ¹ý

10.4.2 ¼³°è ¿¹

10.5 IIR ÇÊÅÍÀÇ ¼³°è

10.5.1 ¾Æ³¯·Î±× ÇÊÅÍ¿¡ ±âÃÊÇÑ ¹æ¹ý

10.5.2 ¼³°è ¿¹

 

Á¦11Àå À̹ÌÁö ó¸®

11.1 À̹ÌÁö ó¸®ÀÇ °³¿ä

11.1.1 »ö ÁÂÇ¥°è

11.1.2 ¼öÄ¡·Î¼­ÀÇ Ç¥Çö

11.1.3 Ç¥º»È­¿Í ¾çÀÚÈ­

11.1.4 À̹ÌÁö µ¥ÀÌÅÍ ÀÔ¼öÇϱâ

11.1.5 OpenCVÀÇ ¹®¼­

11.1.6 ½ÇÇà ¹æ¹ý

11.2 À̹ÌÁö ó¸®ÀÇ ¿¹

11.2.1 2ÁøÈ­

11.2.2 ¿¡Áö °ËÃâ

11.2.3 Á֯ļö ÇÊÅ͸µ

11.2.4 Ư¡Á¡ ÃßÃâ

11.3 ±âŸ

11.3.1 Ä«¸Þ¶ó¿¡¼­ À̹ÌÁö ºÒ·¯¿À±â

11.3.2 ±¤ÇÐ È帧

11.3.3 ¾ó±¼ ÀνÄ

 

Âü°í¹®Çå

¸ÎÀ½¸»

»öÀÎ

  • ¹è¼Ûºñ : ±âº»¹è¼Û·á´Â 2,500¿ø ÀÔ´Ï´Ù. (µµ¼­,»ê°£,¿ÀÁö ÀϺÎÁö¿ªÀº ¹è¼Ûºñ°¡ Ãß°¡µÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù)  10,000¿ø ÀÌ»ó ±¸¸Å½Ã ¹«·á¹è¼ÛÀÔ´Ï´Ù.
  • º» »óǰÀÇ Æò±Õ ¹è¼ÛÀÏÀº 3ÀÏÀÔ´Ï´Ù.(ÀÔ±Ý È®ÀÎ ÈÄ) ¼³Ä¡ »óǰÀÇ °æ¿ì ´Ù¼Ò ´Ê¾îÁú¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.[¹è¼Û¿¹Á¤ÀÏÀº ÁÖ¹®½ÃÁ¡(ÁÖ¹®¼ø¼­)¿¡ µû¸¥ À¯µ¿¼ºÀÌ ¹ß»ýÇϹǷΠÆò±Õ ¹è¼ÛÀϰú´Â Â÷À̰¡ ¹ß»ýÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.]
  • º» »óǰÀÇ ¹è¼Û °¡´ÉÀÏÀº 5ÀÏ ÀÔ´Ï´Ù. ¹è¼Û °¡´ÉÀÏÀ̶õ º» »óǰÀ» ÁÖ¹® ÇϽŠ°í°´´Ôµé²² »óǰ ¹è¼ÛÀÌ °¡´ÉÇÑ ±â°£À» ÀǹÌÇÕ´Ï´Ù. (´Ü, ¿¬ÈÞ ¹× °øÈÞÀÏÀº ±â°£ °è»ê½Ã Á¦¿ÜÇϸç Çö±Ý ÁÖ¹®ÀÏ °æ¿ì ÀÔ±ÝÀÏ ±âÁØ ÀÔ´Ï´Ù.)
  • »óǰ û¾àöȸ °¡´É±â°£Àº »óǰ ¼ö·ÉÀÏ·Î ºÎÅÍ 7ÀÏ À̳» ÀÔ´Ï´Ù.
  • »óǰ °³ºÀÀ¸·Î »óǰ °¡Ä¡ ÈÑ¼Õ ½Ã¿¡´Â ÀÏ À̳»¶óµµ ±³È¯ ¹× ¹ÝǰÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.
  • Àú´Ü°¡ »óǰ, ÀϺΠƯ°¡ »óǰÀº °í°´ º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯, ¹ÝǰÀº °í°´²²¼­ ¹è¼Ûºñ¸¦ ºÎ´ãÇÏ¼Å¾ß ÇÕ´Ï´Ù(Á¦Ç°ÀÇ ÇÏÀÚ,¹è¼Û¿À·ù´Â Á¦¿Ü)