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성공하려면 이미 했던 일을 제대로 활용하라 - 블레이크 로스 (파이어폭스 공동 개발자) - 시작하며 저번 포스팅에서는 SVM에 대해 다뤄보았습니다. 이번 포스팅에서 다룰 Decision Tree은 SVM처럼 Classification, Regression 등 폭넓게 사용이 가능하며, 복잡한 데이터셋도 학습할 수 있는 강력한 알고리즘입니다. 6.1 Decision Tree 학습과 시각화 우선 Decision Tree를 이해하기 위해 모델 하나를 생성한 후 어떻게 예측하는지 살펴보겠습니다. 데이터는 Iris(붓꽃의 종류를 클래스화한 데이터)를 사용하였습니다. from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifi..

인내는 어떤 실력보다 강하다 - 벤 호건 (프로 골퍼) - 시작하며 SVM은 Classification, Regression 등 다양한 곳에서 활용됩니다. 특히 복잡한 데이터셋을 학습하기에 용이하다는 점도 SVM의 인기를 높이는 데 한 몫 하였습니다. 5.1 선형 SVM 분류 위 데이터셋은 서로 다른 종류의 붓꽃들을 모아놓은 데이터셋입니다. 이 둘을 직선 하나만 그어서 같은 클래스의 데이터들만 모여있도록 구역을 나눌 수 있을까요? 당연히 가능합니다. 우리는 이것을 선형적으로 구분이 가능하다고 합니다. 그러나 왼쪽 그래프의 빨간색이나 자주색 선이 두 클래스를 잘 구분하는 듯 하지만 경계가 너무 데이터에 가깝기 때문에 좋은 성능을 보일거라곤 장담하지 못합니다. 결론은 오른쪽처럼 두 클래스를 나눌 때 최대한 ..

안녕하세요 이번 포스팅에서는 Flutter의 ExpansionTile로 우리가 평소 여러 앱에서 보던 정보 숨기기 / 드러내기 기능을 구현해보도록 하겠습니다. ExpansionTile 우선 코드부터 보시겠습니다. ExpansionTile( title: new Text('기본 정보', style: TextStyle( fontWeight: FontWeight.bold, fontSize: screenWidth*(16 /360), color: Colors.black ), ), initiallyExpanded: true, backgroundColor: Colors.white, children: [ Divider(height: 3,color: OptionDivideLineColor,), Container( heig..

이번 포스팅에서는 File 형식의 Image를 화면에 렌더링하는 코드를 소개해드리겠습니다. File f;//File 선언 Container( width: 100, height: 100, decoration: BoxDecoration( image: DecorationImage( image: FileImage(f),//File Image를 삽입 fit: BoxFit.cover)), ) 방금과 같이 File을 핸들링하면 위와 같이 정상적으로 화면에 이미지가 비춰지는 것을 보실 수 있습니다.

이번 포스팅에서는 Flutter에서 갤러리 혹은 카메라에서 사진을 'File'형식으로 가져오는 코드를 소개해드리겠습니다. 1) 갤러리에서 가져오기 PickedFile f = await ImagePicker().getImage(source: ImageSource.gallery);//갤러리에서 사진을 가져옵니다. File dummyFile = File(f.path);//가져온 사진의 Type을 File 형식으로 바꿔줍니다. 2) 카메라에서 가져오기 PickedFile f = await ImagePicker().getImage(source: ImageSource.camera);//갤러리에서 사진을 가져옵니다. File dummyFile = File(f.path);//가져온 사진의 Type을 File 형식으로 ..

"당신은 뭔가 더 대단한 것을 해낼 수 있다." - 칼로스 M.구티에레즈미국 상무장관 - 4.6 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 본래 회귀(Regression)은 값을 예측할 때 쓰이지만, Logistic Regression은 데이터가 어떤 클래스에 속하는지 분류하는데 사용됩니다. 다시 말해서 Logistic Regression은 어떤 데이터가 특정 클래스일 확률을 결과값으로 도출하기 때문에 회귀에 속하는 것입니다. 예를 들어 어떤 이메일이 스팸인지 아닌지를 분류할 때, 데이터를 Logistic Regression을 이용하여 추정할 때 결과값이 0.6이 나오면 해당 데이터가 스팸일 확률이 60%라는 것이고 이 경우 해당 메일을 스팸으로 분류하는 식입니다. 4.6.1 확률 추정 Logi..

"이끌거나, 따르거나, 비켜서라." - Ted Turner (CNN 설립자) - 4.5 선형 모델(Linear Model)에서의 규제(Regularization) Regularization은 모델이 Overfit되었을 때, 이를 감소시키는 대표적인 방법입니다. 다항 회귀(Polynomial Regression)에서는 단순히 차수를 감소시키는 것으로 Regularization이 가능합니다. 선형 회귀(Linear Regression)에서는 모델의 가중치를 제한하여 Regulariztion이 이뤄집니다. 여기에서 세 가지 방법이 있는데 이제부터 하나하나 살펴 보겠습니다. 4.5.1 릿지 회귀(Ridge Regularization) Linear Regression에 Regularization 항이 추가된 것이..

"먼저 행동으로 옮기고 나서 말하라" - 스티븐 스필버그 - 4.3 Polynomial Regression(다항 회귀) Polynomial Regression은 비선형(non-linear) 데이터를 학습하는데 선형 모델을 사용할 수 있게 해줍니다. 다시 말해서 모델이란 것은 데이터를 대표하는 것인데 어떻게 선형 모델이 비선형 데이터를 대표할 수 있게 되는 것일까요? 우선 간단한 이차방정식으로 데이터를 생성해보겠습니다. m = 100 X = 6 * np.random.rand(m, 1) - 3 // rand : 0~1의 균일분포 표준 정규분포 난수를 생성 y = 0.5 * X**2 + X + 2 + np.random.randn(m, 1) // randn : 가우시안 표준정규분포 난수를 생성 선형 모델은 분명..

성공하려면 귀는 열고, 입은 닫아라 - 존 데이비슨 록펠러 - 안녕하세요 매번 머신러닝 관련 포스팅만 올렸지만, 이번에는 6개월 전 처음 입문하게 된 앱개발에서 제가 왜 Flutter를 선택하게 되었는지 그리고 왜 Flutter여야 했는지 입문자의 관점에서 풀어보고자 합니다. 1) Flutter는 크로스 플랫폼! 크로스 플랫폼이란 하나의 코드로 안드로이드와 ios 개발이 동시에 가능한 프레임워크를 부르는 명칭입니다. 우리에게 알려진 크로스 플랫폼으로는 React Native와 Flutter이 있습니다. 특히 크로스 플랫폼은 안드로이드와 ios개발에 투자되는 시간과 Cost를 반으로 줄일 수 있다는 점에서 많은 사람들에게 굉장히 매력적일 수 밖에 없습니다. 6개월 전 스타트업을 시작하게된 저도 최소한의 인..

이기는 것이 중요한 것은 아니지만, 이기기를 원하는 것은 중요하다 - 에릭 슈미트(Google 전 Ceo) - 이번 포스팅에서는 머신러닝의 가장 간단한 모델 중 하나인 회귀(Regression)에 속하는 선형 회귀(Linear Regression)에 대해 알아보고, 이를 최적화하는 훈련 방식인 경사 하강 알고리즘과 Normal Equation에 대해 공부해보겠습니다. 보통 우리가 Regression에서 모델을 훈련시킨다고 하면 경사 하강 알고리즘(Gradient Descent algorithm)을 사용합니다. 좀 더 세부적으로는 Batch GD, Mini-Batch GD, SGD가 있는데, 이는 잠시 후에 다시 다뤄보겠습니다. 또 다른 훈련 방식에는 Normal Equation가 있습니다. 이 또한 Li..