보통 프로그램 : 누군가 정해준 기준대로 일함

머신 러닝 : 누구도 알려주지 않는 기준을 ‘스스로 찾아서’ 일함

• 머신 러닝에서의 분류

분류 : 머신 러닝에서 여러개의 종류(클래스 class) 중 하나를 구별해 내는 문제

ex) 도미와 빙어 두개의 클래스 중 하나를 구별 - 이진분류

참고 : 파이썬에서의 class 와 다른 개념 https://wikidocs.net/28

도미와 빙어를 구별하는 머신 러닝

(vscode 환경)

터미널에 pip install tensorflow # 텐소플로우 설치 과정

successfully ~ 보이면 성공적으로 설치한 것 확인

bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 
                31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 
                35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41.0, 41.0]
bream_weight = [242.0, 290.0, 340.0, 363.0, 430.0, 450.0, 500.0, 390.0, 450.0, 500.0, 475.0, 500.0, 
                500.0, 340.0, 600.0, 600.0, 700.0, 700.0, 610.0, 650.0, 575.0, 685.0, 620.0, 680.0, 
                700.0, 725.0, 720.0, 714.0, 850.0, 1000.0, 920.0, 955.0, 925.0, 975.0, 950.0]
smelt_length = [9.8, 10.5, 10.6, 11.0, 11.2, 11.3, 11.8, 11.8, 12.0, 12.2, 12.4, 13.0, 14.3, 15.0]
smelt_weight = [6.7, 7.5, 7.0, 9.7, 9.8, 8.7, 10.0, 9.9, 9.8, 12.2, 13.4, 12.2, 19.7, 19.9]

import matplotlib.pyplot as plt
# matplotlib 과학 계산용 그래프 그리는 대표적인 패키지
# as 키워드로 pyplot 을 간단하게
plt.scatter(bream_length, bream_weight)
plt.scatter(smelt_length, smelt_weight)
# scatter() 산점도 그리는 함수
plt.xlabel('length')
plt.ylabel('weight')
plt.show()

파란색 : bream 도미 데이터

주황색 : smelt 빙어 데이터

→ 목표 : 임의의 생선 데이터를 던졌을 때 도미(1)인지 빙어(0)인지 머신러닝이 훈련을 통해 스스로 세운 기준을 바탕으로 판단하도록