95일차 코딩학원

6/8 공부내용정리

1. Apple이라는 회사는 기술을 선도하는 기업이다. 아이폰, 아이팟, 아이패드, 에어팟, 애플워치, 애플비전프로 등... 이번 애플비전프로는 시작이다. 미래 하나의 프로세스로 자리 잡을 것이다. 고글에서 안경으로, 안경에서 작은 칩으로 바뀌지 않을까? 
2. 학습시킨다. 이 말은 암기 이상을 뜻한다. AI는 데이터를 입력받고 일반화된 패턴과 관계를 학습한다. 이러한 학습 과정에서 모델은 주어진 입력과 해당하는 출력 간의 관계를 파악하고, 입력 데이터에 대한 예측을 수행한다. 한마디로 암기가 아니라 추론이다. AI는 인간처럼 추론하는 모델을 가지고 있다. 
   
3. 회귀란 무엇인가? 주어진 데이터(X)와 찾고자 하는 값(y) 사이의 관계를 찾는 방법. 주어진 input data와 관심 있는 target value 사이의 관계를 모델링하는 것. 예를 들면 인간관계, 수입, 건강 등의 독립변수에 따라서 행복의 종속변수가 어떤 관계를 가지는지를 모델링하고 예측하는 것이다. 
4. 결국 모든 학문은 추론하기 위해서, 미래를 예측하기 위해서 존재하는 것은 아닐까? 더 나은 결과를 얻기 위해 공부하는 것임. 
5. 인공지능 데이터셋 https://archive.ics.uci.edu/ 머신러닝 알고리즘의 연구 개발을 위해 공개. 
6. 파이썬 패키지에 내장된 데이터셋 https://scikit-learn.org/stable/  
7. 우리나라도 있음. https://www.aihub.or.kr/  , 서울시 https://data.seoul.go.kr/    
8. 내일 발표가 끝나면 오후 1시간 SpringBoot 학습. DB는 MySQL 학습. 

사진 자료

 

선형회귀분석 코드

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
Y = [[2], [5], [8], [10], [14]]

plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.title("선형회귀분석")
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.scatter(X,Y)
plt.show()

#선형 회귀 분석
reg = LinearRegression()
model = reg.fit(X, Y)           # 학습(훈련)실행

print("==================================")
print("기울기 : ", model.coef_, "절편 : ", model.intercept_)     # y = ax + b
print("15의 예측치 : ", model.predict([[15]]))
print("==================================")

plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.title("선형회귀분석")
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.scatter(X,Y)
plt.plot(X, model.coef_ * X + model.intercept_)
plt.show()

 

결과