Home ¡µ  °úÁ¤¼Ò°³/¼ö°­½Åû  ¡µ  °úÁ¤»ó¼¼Á¤º¸
°úÁ¤»ó¼¼Á¤º¸
¾Æ·¡¿¡¼­ ¿øÇÏ´Â °úÁ¤ÀÇ Á¤º¸ È®ÀÎ ¹× ¼ö°­½ÅûÀÌ °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.
¡Ø °úÁ¤ ¼¶³×ÀÏ Å¬¸¯ ½Ã °úÁ¤ ¹Ì¸®º¸±â°¡ °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.
[AICE] ÀΰøÁö´ÉȰ¿ë´É·ÂÇâ»óÀ» À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®
ÇнÀ½Ã°£ ÃÑ 21½Ã°£ (1°³¿ù) ÇнÀ¹æ¹ý PC + ¸ð¹ÙÀÏ º´Çà ÇнÀ (´Ü, Æò°¡ ÀÀ½Ã´Â PC¿¡¼­¸¸ °¡´É)
¼ö·á±âÁØ Áøµµ 80% ÀÌ»ó , Æò°¡ ÇÕ»ê 60Á¡ ÀÌ»ó (½ÃÇè 50%, °úÁ¦ 50%)
³»¿ëÀü¹®°¡ ¹ÚÈ«±Ô ¿Ü 1¸í ±³°­»ç ±èÀμö ¿Ü 4¸í
ÇнÀ±â°£ ½Åû±â°£ 2025.12.05 ¿ÀÈÄ 5½Ã ¼ö°­½Åû ¸¶°¨
ÇнÀÀ¯Çü ±¹¹Î³»ÀϹè¿òÄ«µå
±³À°ºñ 62,370¿ø - Áö¿ø±Ý 46,770¿ø
¡µ
Àںδã 15,600¿ø
ÀϹÝ
±³À°ºñ
62,370¿ø
¡Ø °í¿ë24 ¼ö°­½Åû ÈÄ ¾ÆÄ«½ºÅ¸¿¡¼­ ¼ö°­½Åû ÁøÇà
¡Ø ¿µ¾÷ÀÏ ±âÁØÀ¸·Î ÇнÀ½ÃÀÛ ÀüÀÏ ¿ÀÈÄ 5½Ã ¼ö°­½Åû ¸¶°¨
¡Ø ±³À°Á¾·á ÈÄ ¿µ¾÷ÀÏ ±âÁØ 5~7ÀÏ ÀÌÈÄ ¼ö·áÁõ ¹ß±Þ °¡´É(Á¶±â¹ß±Þ ºÒ°¡)
°úÁ¤Å½»öÇ¥(°úÁ¤°³¿ä¼­)
¼ö°­½Åû
  • °úÁ¤Á¤º¸
  • Æò°¡±âÁØ
  • ¼ö°­Èıâ
  • ±³ÀçÁ¤º¸
ÇнÀ´ë»ó
´ëÇлý, Á÷ÀåÀÎ µî ÀΰøÁö´É °ü·Ã (ÁØ)Àü°øÀÚ µî
ÇнÀ¸ñÇ¥
µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú AI ¸ðµ¨¸µÀÇ ¼ºÆÐ¸¦ Á¿ìÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®¿Í ½Ã°¢È­ ±â¹ýÀ» ü°èÀûÀ¸·Î ÇнÀÇÏ¿©, ¿ø½Ã µ¥ÀÌÅ͸¦ Á¤Á¦, º¯È¯, ÃÖÀûÈ­ÇÏ°í ½Ã°¢ÀûÀ¸·Î È¿°úÀûÀ¸·Î Ç¥ÇöÇÏ´Â ´É·ÂÀ» ¹è¾çÇÏ´Â °ÍÀ» ¸ñÇ¥·Î ÇÑ´Ù.
À̸¦ ÅëÇØ °áÃøÄ¡ ó¸®, ÀÌ»óÄ¡ ŽÁö, µ¥ÀÌÅÍ º¯È¯, Â÷¿ø Ãà¼Ò, Ư¼º ¼±ÅÃ, ÅØ½ºÆ® µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® µîÀÇ Àüó¸® ±â¹ý°ú matplotlib, seaborn, folium µîÀ» Ȱ¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È­¸¦ ½Ç½ÀÇϸç, µ¥ÀÌÅ͸¦ ´Ü¼øÇÑ ¼ýÀÚ°¡ ¾Æ´Ñ ÀÇ¹Ì ÀÖ´Â ÀλçÀÌÆ®·Î ÀüȯÇϰí Àü´ÞÇÏ´Â ½Ç¹« ¿ª·®À» ±â¸¥´Ù.
ÇнÀ³»¿ë
  • 01 Â÷½Ãµ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È­ ¹× Àüó¸® °³¿ä
  • 02 Â÷½Ãmatplotlib #1. ¶óÀ̺귯¸® ¼Ò°³ ¹× ±âº» ½Ç½À
  • 03 Â÷½Ãmatplotlib #2. ¼³Á¤ º¯°æ ¹× pandas ½Ã°¢È­
  • 04 Â÷½Ãseaborn #1. ¹üÁÖÇü µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È­ ½Ç½À
  • 05 Â÷½Ãseaborn #2. °ü°èÇü µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È­¿Í È÷Æ®¸Ê ½Ç½À
  • 06 Â÷½Ãplotly #1. ¼Ò°³ ¹× ±âÃÊ ½Ç½À(¸·´ë ±×·¡ÇÁ)
  • 07 Â÷½Ãplotly #2. ±âÃÊ ½Ç½À(¼± ±×·¡ÇÁ, ÆÄÀÌÂ÷Æ®, »êÁ¡µµ) ¹× ½Ã°¢È­ ¶óÀ̺귯¸® ºñ±³
  • 08 Â÷½Ãfolium #1. Áöµµ ½Ã°¢È­ ¶óÀ̺귯¸® ¼Ò°³ ¹× folium ±âÃÊ ½Ç½À
  • 09 Â÷½Ãfolium #2. Ç÷¯±×ÀÎ ±â´É(MarkerCluster, choropleth µî)À» Ȱ¿ëÇÑ ½ÉÈ­ ½Ç½À(feat. ¼­¿ï½Ã µû¸ªÀÌ ´ë¿©¼Ò ½Ã°¢È­)
  • 10 Â÷½Ã½ÇÀü ½Ç½À #3. ¼­¿ï½Ã À¯µ¿Àα¸ µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö ¹× Àüó¸®
  • 11 Â÷½Ã½ÇÀü ½Ç½À #3. ¼­¿ï½Ã À¯µ¿Àα¸ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¹× ½Ã°¢È­
  • 12 Â÷½Ãµ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® #1. °³¿ä ¹× ¼öÄ¡Çü µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®(°áÃøÄ¡, ±¸°£È­, Á¤±ÔÈ­)
  • 13 Â÷½Ãµ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® #2. ¹üÁÖÇü µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®(·¹À̺í ÀÎÄÚµù, ¿øÇÖ ÀÎÄÚµù)
  • 14 Â÷½Ã½ÇÀü ½Ç½À #4. ŸÀÌŸ´Ð µ¥ÀÌÆ¼ Àüó¸®
  • 15 Â÷½Ã°í±Þ µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® #1. ÀÌ»óÄ¡ ŽÁö ¹× ó¸®(IQR, Z-Score)
  • 16 Â÷½Ã°í±Þ µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® #2. ºÒ±ÕÇü µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸® (SMOTE)
  • 17 Â÷½ÃƯ¼º °øÇÐ #1. Ư¼º °øÇÐÀÇ °³³ä ¹× Ư¼º ¼±Åà ½Ç½À
  • 18 Â÷½ÃƯ¼º °øÇÐ #2. Â÷¿ø Ãà¼ÒÀÇ ÀÌÇØ¿Í MNIST ½Ç½À
  • 19 Â÷½ÃÅØ½ºÆ® µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® °³¿ä ¹× °úÁ¤ ½Ç½À (Åäūȭ, ºÒ¿ë¾î Á¦°Å, TF-IDF)
  • 20 Â÷½Ã½ÇÀü ½Ç½À #5. ³×À̹ö ¿µÈ­ ¸®ºä ºÐ¼®