오렌지(데이터마이닝)

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생활코딩 머신러닝 수업

생활코딩 오렌지3 기초수업

생활코딩 오렌지3 지도학습 수업

생활코딩 머신러닝 이론편 누구나 이해할 수 있는 모두의 인공지능 입문서! 인공지능은 현대인이라면 교양과 상식으로 누구나 알아야 합니다. 초등 교육 과정을 비롯해 아이들의 정규 교육 과정에도 포함될 예정이라고 합니다. 하지만 어떻게 시작할지 망설여지고, 내가 과연 배울 수 있을지 두려운가요? 소설처럼 가볍게 읽으면서 인공지능/머신러닝의 개념을 알아가고 경험까지 할 수 있는 책이 있습니다. 초등학생부터 어르신까지 누구나 수학을 몰라도, 코딩을 몰라도 인공지능이 뭔지, 머신러닝이 뭔지 알고 싶고 교양으로 머신러닝을 배워보고

생활코딩 머신러닝 실습편 with 오렌지 3손 끝으로 배우고 익히는 머신러닝! 오렌지는 코드 없이 드래그 앤드 드롭만으로 표의 분석, 데이터 시각화, 머신러닝을 이용한 예측과 같은 작업을 쉽게 배우고 처리할 수 있는 놀라운 도구입니다. 머신러닝의 기초 개념과 이론을 배웠는데도 막상 머신러닝에 어떻게 접근해야 할지 막막하거나 실생활의 문제를 해결하는 데 머신러닝을 어떻게 적용해야 할지 가늠이 되지 않는다면 오렌지로 데이터를 불러오는 것부터 시작해 보세요. 오렌지로 표, 시각화, 통계, 머신러닝의 중요 개념을 배우고 실습을 통해 데이터와 알고리즘을 직접 다뤄

(7강)씨마스에듀 / 2022. 2. 24.

(11강)태화샘의 거꾸로 교실 / 2021. 8. 8.

(41강)엘리샘과인공지능 / 2022. 7.

(10강)생활코딩 / 2020.8.

44. 머신러닝을 손쉽게 활용하는 Orange SW[5악장-concerto] 머신러닝과 코딩 | 코딩이 필요 없는 데이터 마이닝 도구 : 오렌지3 최근에는 코딩 없이 데이터 분석을 할 수 있는 교육 도구들이 등장하고 있습니다. 인공지능을 전문적으로 연구하거나 산업에서 세밀하게 설계를 하기 위해서는 파이썬을 비롯한 코딩이 필요하겠지만 교육용으로 인공지능을 배우기에는 코딩의 장벽이 꽤 높기 때문입니다. 슬로베니아 루블라냐 대학에서 개발한 오렌지라는 프

오렌지 소프트웨어 강좌, 제1강목차1 프로그램 소개2 Orange 3 data mining 소프트웨어 설치(오픈소스)3 메뉴 소개4 첫번째 예제 실습5 마무리참고문헌1 프로그램 소개오렌지는 코딩 없이 머신러닝과 데이터마이닝 기법들을 적용하는 소프트웨어 개발도구이다. 슬로베니아 루블라냐 대학(University of Ljubljana)에서 코딩없이 인공지능 기법을 활용한 데이터 분석을 할수 있는 프로그램으로 개발하여 무료로 전세계에 공개한 오픈소스 소프트웨어이다.파이썬, R과 같이 특정한 언어에 기반한 코딩을 통해서 데이터 과학의 여러 실험을 할 수 있는 환경은

오렌지 강좌 제2강: 지도 학습을 이용한 분류(classification)알림: 본 강좌의 모든 예제와 오렌지 파일은 강좌 하단에 zip 파일로 제공됩니다. 강좌의 내용을 따라하시면서 활용해주세요. -스마투스비지니스리뷰지 알림-머신러닝은 크게 지도학습과 비지도학습, 강화 학습으로 분류된다. 오렌지에서는 지도학습과 비지도학습을 위한 모듈들을 제공한다.지도 학습지도학습(supervised learning)은 레이블이 지정된 훈련 데이터를 기반으로 머신 러닝 모델을 구축하는 프로세스이다. 지도학습에서 입력된 학습 데이터는 대게 각각의 변수에 대한 관측치로 된 데이터 테이블의 형태로 구성될수 있다.이때 각 변수

[이재호 강좌] 오렌지 제3강 - 분류 모델 기반 이직 예측알림: 본 강좌의 모든 예제와 오렌지 파일은 강좌 하단에 zip 파일로 제공됩니다. 강좌의 내용을 따라하시면서 활용해주세요. -스마투스비지니스리뷰지 알림-.목차 이번 강좌의 소개 IBM HR 데이터 소개 이번 강좌에서 사용한 분류 모델 2가지 소개 오렌지3로 하는 실습 파일 다운 로드 참고문헌1, 이번 강좌의 소개이번 강좌에서는 직장인의 이직 가능성 예측을 분류 모델을 통해서 수행하고자 한다. 기업의 HR(Human Resource)부서에서 관심을 가질 만한 주제이다. 만약 이직 가능성을 가진 회사원이 많다면 뭔가 회사에 문제가 있

[이재호 강좌] 오렌지3 제4강 회귀 모델 기반 집값 예측목차 이번 강좌의 소개 사례 1: 서울시 아파트 매매가 기반 집값 예측(회귀 모델 기반) 국토교통부 실거래가 공개 시스템의 서울시 집값 데이터 소개 오렌지 3 실습 파일 다운 로드 참고문헌1. 이번 강좌의 소개이번 강좌에서는 회귀 모델에 대한 집값 분석을 위한 실습을 실시한다. 서울시 아파트 매매가를 바탕으로 회귀 모델을 구축하고 그에 기반하여 오렌지3로 집값을 예측하는 문제를 실습하고자 한다. 부동산 가격에 관심있는 분들이 관심을 가질 만한 주제이다. 물론 서울시 집 값 예제는 아파트 면적, 위치 등을 기반으로 한 제한된

[이재호 강좌] 오렌지3 제5강 - 회귀 모델 기반 집값 예측 (보스톤 집값 예측)알림: 본 강좌의 모든 예제와 오렌지 파일은 강좌 하단에 zip 파일로 제공됩니다. 강좌의 내용을 따라하시면서 활용해주세요. -스마투스비지니스리뷰지 알림-목차1. 이번 강좌의 소개2. 사례 2: 보스톤 집값 예측(회귀) A. 보스톤 집값 데이터 세트 소개 B. 회귀 모형의 소개3. 오렌지3 실습4. 파일 다운로드5. 참고문헌1. 이번 강좌의 소개지난 강좌에서 우리는 서울시 아파트 실거래 매매가 기반의 아파트 가격 예측을 수행하였다. 지난 제3강에서 본 IBM HR case의 이직 문제와 같이 이직 하느냐, 아니냐의 YES/No 정보

[이재호 강좌] 오렌지3 제6강 비지도 학습 : 계층적 군집화알림: 본 강좌의 모든 예제와 오렌지 파일은 강좌 하단에 zip 파일로 제공됩니다. 강좌의 내용을 따라하시면서 활용해주세요. -스마투스비지니스리뷰지 알림-목차1. 비지도학습의 소개2. 군집분석(clustering)2.1 계층적 군집화3. 오렌지3 실습4. 파일 다운받기5. 참고문헌1. 비지도학습의 소개비지도 학습이란 “데이터에 대한 label(레이블)이 주어지지 않는 상태에서 컴퓨터 모델을 학습”시켜서 원하는 목적을 달성하는 과정이다. 이를 위해서 비지도학습은 탐험적 활동을 수행한다. 이러한 활동은 마치 탐험이 미지의 세계를 파악하

[이재호 강좌] 오렌지3 제7강 비지도 학습 : 비계층적 군집화(K-means와 DBSCAN)알림: 본 강좌의 모든 예제와 오렌지 파일은 강좌 하단에 zip 파일로 제공됩니다. 강좌의 내용을 따라하시면서 활용해주세요. -스마투스비즈니스리뷰지 알림-목차1. 비계층적 군집화2. 오렌지3 실습3. 파일 다운받기4. 참고문헌1. 비계층적 군집화의 소개지난 강좌에서 우리는 비지도 학습이란 “데이터에 대한 label(레이블)이 주어지지 않는 상태에서 컴퓨터 모델을 학습”시켜서 원하는 목적을 달성하는 과정이라고 정의하였다.이를 위해서 비지도학습은 탐색적 활동을 수행하는데 이러한 활동은 마치 탐험이 미지의 세계를 파악하는 것이듯, 데이터

[이재호 강좌] 오렌지3 제8강 비지도 학습 : PCA(주성분분석)알림: 본 강좌의 모든 예제와 오렌지 파일은 강좌 하단에 zip 파일로 제공됩니다. 강좌의 내용을 따라하시면서 활용해주세요. -스마투스비즈니스리뷰지 알림-목차1. 주성분 분석(PCA)2. 오렌지3 실습3. 파일 다운받기4. 참고문헌1. 주성분분석의 소개지난 강좌에서 우리는 비지도 학습 중 군집 분석을 다루었다. 이번 강좌에서는 비지도학습 중에서 주성분분석(PCA: Principal Component Analysis)를 다룬다.주성분 분석이란“다차원 데이터의 정보를 최대한 유지하며, 저차원으로 차원을 축소하는 다변량 데이터 분석 기법

[이재호 강좌] 오렌지 제9강 연관 분석(Association Analysis)알림: 본 강좌의 모든 예제와 오렌지 파일은 강좌 하단에 zip 파일로 제공됩니다. 강좌의 내용을 따라하시면서 활용해주세요. -스마투스비즈니스리뷰지 알림- 목차1. 연관분석의 소개2. 추천시스템의 개관3. A priori 알고리즘 소개4. 오렌지3에서 채택한 FP growth 알고리즘 소개5. 연관 분석의 한계와 이번 장의 정리6. 오렌지3 실습7. 파일 다운받기8. 참고문헌1. 연관 분석의 소개지난 강좌에서 우리는 비지도 학습 중 군집 분석을 다루었다. 이번 강좌에서는 비지도학습 중에서 연관 분석을 다룬다.연관 분석 또는 연관 규

[이재호 강좌] 오렌지 제10강 시계열 분석(Time Series Analysis)알림: 본 강좌의 모든 예제와 오렌지 파일은 강좌 하단에 zip 파일로 제공됩니다. 강좌의 내용을 따라하시면서 활용해주세요. -스마투스비즈니스리뷰지 알림-목차1. 시계열 분석의 소개2. 시계열 분석 알고리즘 소개3. 오렌지3 실습4. 파일 다운받기5. 참고문헌1. 시계열 분석의 소개이번 강좌에서는 오렌지3에서 추가 모듈로 제공되는 시계열 분석 모듈을 다룬다. 시계열 분석은 time series analysis라고 한다. 시계열 분석의 목적은 데이터분석가가 과거 시점에서부터 현재까지 수집된 일련의 자료들을 분석하여 “미래에 대한 예측

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