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1. 결측치란 무엇인가?결측치는 데이터 세트에서 값이 누락된 항목을 말합니다. 데이터 입력 과정에서 발생할 수도 있고, 데이터 수집 중 오류로 인해 발생할 수도 있습니다. 예를 들어, 설문 조사에서 응답자가 특정 질문에 답을 하지 않았거나, 기계적 오류로 인해 센서 데이터가 누락된 경우 등이 있습니다.2. 결측치를 처리해야 하는 이유결측치를 처리하지 않고 방치할 경우, 데이터 분석이나 머신러닝 모델의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 많은 알고리즘은 결측치가 있는 데이터를 제대로 처리하지 못하며, 분석 결과의 신뢰성이 떨어질 수 있습니다. 따라서 결측치를 적절히 처리하는 것은 데이터 분석 과정에서 중요한 단계입니다.3. 판다스를 이용한 결측치 처리 예시 (출력 결과 포함)3-1. 결측치 확인하기..
맥(Mac)으로 파이토치(torch) 설치 방법에 대해 알려드리겠습니다. 순서는 다음과 같습니다. 1. conda 가상환경 만들기 2. torch 설치하기3. GPU 사용 여부 확인4. GPU 사용 테스트 ※먼저 아나콘다가 설치되었다는 가정하에 설명드리겠습니다. (설치방법은 패스할게요)1. conda에서 가상환경을 만들어 줍니다.파이썬 버전은 찾으셔도 되고 아니면 자신이 원하는 파이썬 버전을 설치해 줍니다. 가상 환경 이름을 torch-gpu라고 만들고, 파이썬 버전은 3.12.2로 설치하겠습니다. 본인이 만들고 싶은 이름으로 변경하시면 됩니다. # python 버전 찾기 conda search python# 가상환경 만들기 conda create -n torch-gpu python=3..
OpenAI의 API를 Python코드로 사용하는 방법에 대해 소개하고자 합니다. 순서는 다음과 같습니다. 결제 및 API Key값 받기pip install openaiAPI를 활용한 ChatGPT 사용하기 API 사용 금액 확인하기 사용 가능한 모델1. 결제 및 API Key값 받기먼저 https://platform.openai.com/docs/api-reference 사이트에 들어가신 후에, 왼쪽 탭을 누르시면 됩니다.API keys를 누르시고 Create new secret key 화면을 클릭하고 만들면 됩니다. API Key값은 한 번 받고 난 후에 최초에만 볼 수 있고 그 이후에는 볼 수 없습니다. 즉, 다시 발급을 받으셔야 합니다. 발급을 받으시면 Key값을 어딘..
이번에 제가 공유할 템플릿은 개인 PT트레이너 고용에 대한 템플릿입니다. GPT에게 퍼스널트레이너가 되어 저에게 식단과 운동을 추천해 달라고 하였습니다. 식단은 아침, 점심, 저녁 3끼로 구성하였고, 중간에 간식을 넣어 달라고 하였습니다. 또한, 키와 몸무게를 통해 BMI측정도 하고 정상 범주에서 벗어난다면 정상 체중 범위를 알려달라고 하였습니다. 이제 페르소나를 통해 가상의 남성 1, 여성 1을 만들어 결과를 보겠습니다. 1. 기본 템플릿 I want you to act as a comprehensive lifestyle planner, specialized in diary, diet, and exercise planning. Assist users in organizing their dai..
ChatGPT에서 활용할 수 있는 영어 관련 프롬프트 템플릿을 만들어서 공유합니다.해당 템플릿은 영어 문법, 회화, 교정 등 다양하게 쓰일 수 있으니 복붙 해서 쓰시면 됩니다. 잘 모르시는 분은 아래 내려가셔서 예시를 보시면 좋을 것 같습니다.Type 종류Tpye부분에 자신의 질문 타입을 설정하고, 원하는 질문을 넣으시면 됩니다.[C] : 회화(Conversation)[Q] : 질문(Qusetion)[G] : 문법(Grammar)[W] : 쓰기 (Writting)[S] : 영어 공부 (Study)회화 연습이 목적인 경우에는 먼저 템플릿을 붙여 넣으신 후에, 대화를 하시면 됩니다. 1. ChatGPT 기본 - 템플릿I want you to act as an English teacher who special..
하이퍼파라미터 튜닝 방법 중 하나인 Optuna에 대해 소개하고자 합니다. Optuna에 대한 설명 및 기존의 GridSearchCV, RandomSearchCV와 어떤점이 다른지 알아보겠습니다. 1. Optuna란 무엇인가?Optuna는 기계 학습 모델의 하이퍼파라미터를 자동으로 조정하고 최적화하는 오픈 소스 라이브러리입니다. 2019년에 처음 공개되어, 기계 학습 모델의 성능을 개선할 수 있는 가장 좋은 하이퍼파라미터를 찾는 데 도움을 줍니다. Optuna는 Python으로 작성되었으며, 사용자 친화적인 API를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 코드 변경 없이도 다양한 하이퍼파라미터의 효율적인 탐색이 가능해집니다. Optuna는 딥러닝뿐만 아니라, 다양한 유형의 기계 학습 알고리즘에서 널리..
머신러닝 모델의 성능을 높이기 위해 여러 가지 방법을 고안하거나 실행해 보실 텐데, 이번에 HyperParmeter Tuning 방법 중 하나인 RandomSearchCV에 대한 설명 및 사용방법에 알아보고자 합니다. 추가로 GridSearchCV와 어떤 점이 다른지 비교해 보겠습니다.1. RandomSearchCV 란?RandomSearchCV는 머신러닝 모델의 하이퍼파라미터를 최적화하는 방법 중 하나입니다. 이 방법은 하이퍼파라미터의 특정 범위 내에서 무작위로 선택하여 모델을 평가하고, 이 중에서 가장 좋은 성능을 보이는 파라미터를 찾습니다. RandomSearchCV는 다양한 하이퍼파라미터 조합을 신속하게 탐색할 수 있는 장점이 있습니다.사용자가 지정한 파라미터 값(시행 횟수 또는 시간)..
ChatGPT 질문(프롬프트)의 중요성에 대해 알아보겠습니다. 어떻게 질문(Prompt)을 해서 사용해야 하는지 감이 안 오시는 분들은 이번 가이드라인을 보고 참고해 보세요.예시는 모두 ChatGPT-4(유료 회원)로 진행하겠습니다. ChatGPT-3.5(무료 회원)은 맨 마지막 목차에서 결과가 어떻게 나오는 살펴보겠습니다. *OpenAI 공식홈페이지에 따르면 예시 중 일부는 GPT-4 모델에서만 작동한다고 쓰여 있습니다. ChatGPT에게 Prompt(질문)을 어떻게 하느냐 결과 값이 천차만별 달라집니다.아마 사용한 지 오래되시지 않는 분이나, 유료회원(GPTPlus) 가입을 하신 지 별로 안되신 분들은 그전에 3.5 버전에 익숙해졌다면, 아마 간단하게 질문할 것으로 생각이 됩니다.ChatGPT ..