올리비아 코딩스쿨

목차 오늘은 Azure를 이용해서 자연어처리를 한다. Microsoft Azure에서 cognitive, translator 리소스 추가하기 endpoint, API_key를 각각 받기 한글 문서, 영어 문서 text 문서로 준비하기 jupyter notebook 설치하기 1. 리뷰 문서 보기 review1. txt review2.txt import os # /data/reviews 폴더에 있는 리뷰들을 읽는다. reviews_folder = os.path.join('data', 'text', 'reviews') # ID(파일 이름)과 텍스트 (내용)속성들로 구성된 리뷰들의 컬렉션을 생성한다. reviews = [] for file_name in os.listdir(reviews_folder): revi..

목차 OCR API 광학 문자 인식 Optical character recognition 실시간 반응 다양한 언어도 인식 -텍스트의 위치 검색, 이미지에서 텍스트 추출 CNN -문자 분석 RNN - 소량의 텍스트를 빠르게 인식 - 문자 중심 READ API -비동기적 처리 -대량 문서 처리, 긴 글 중심 리소스 만들기 portal.azure.com 리소스 삭제 마지막에 제일 신경써야 할 것은!! 리소스를 지우는 것이다. 아니면 유료요금 부과..!

군집은 비지도학습이다. Azure classic에서 지원하는 군집 모델은 k-means 밖에 없다. 결과도 그렇게 좋지 않다. 다양한 random seed와 normalizing 방법, data cleansing을 달리하여 최적의 군집을 찾아내야 한다. 실제로 잘 되지는 않았다. 이전과 차이점은 Train model에서 clustering에 최적화된 train clustering model을 써야하며 data를 군집으로 분류하는 assign data to clusters 을 마지막에 해준다는 점이 다르다.

목차 1. 분류 모델 만들기 ★ dataset 업로드 Datasets> New> diabets.csv upload ★ select columns in dataset -id제외 ★ normalize data- minmax, diabet 제외 ★ split data ★ two-class logistic regression modeling ★ train model ★ score Model -> train 된 모델을 가지고, 데이터를 집어 넣었을 때 예측값과 실제값 비교 여기서는 probabilities 확률값을 기반으로 예측을 한다. ★ evaluate model -> 스탠다드한 roc 커브를 통해 평가를 하는데, ☆ 임계치 thredshold 임계치를 조절하면 아래의 요소들의 값이 변한다는 것을 안다. 즉,..

목차 AI-900 자격증을 위한 회귀분석 실습을 해보자. 마이크로소프트 학습 https://learn.microsoft.com/ko-kr/training/ 학습 경력을 발전시키고 최고의 위치에서 입지를 다지는 데 필요한 기술은 쉽게 얻을 수 있는 것이 아닙니다. 여기 빠른 목표 달성에 도움이되는 실습 교육에 대한 성과 보답형 방식이 있습니다. 포 learn.microsoft.com ★ 학습> 제품> Azure> Microsoft Azure AI 기본 사항: 기계학습을 위한 시각적 도구 살펴보기 ★ 개념학습을 한다. ex) 회귀분석 y= w*x +b y 실제값, 종속변수, label, x: 독립변수, feature w: weight, b: bias yhat 예측값 ★ launch Exercise를 눌러 연..