# data[].attributes.headline
딥러닝을 활용한 자연어 처리 입문

# data[].attributes.subject
딥러닝을 활용한 자연어 처리 입문

# data[].attributes.attachment_link.description
이 책은 파이썬이란 언어를 처음 접해보는 독자들과 프로그래밍을 한 번도 해 본적이 없는 사람들을 대상으로 한다. 프로그래밍을 할 때 사용되는 전문적인 용어들을 알기 쉽게 풀어서 ...

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Um, What Is a Neural Network?

It's a technique for building a computer program that learns from data. It is based very loosely on how we think the human brain works. First, a collection of software "neurons" are created and connected together, allowing them to send messages to each other. Next, the network is asked to solve a problem, which it attempts to do over and over, each time strengthening the connections that lead to success and diminishing those that lead to failure. For a more detailed introduction to neural networks, Michael Nielsen's Neural Networks and Deep Learning is a good place to start. For a more technical overview, try Deep Learning by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville.

This Is Cool, Can I Repurpose It?

Please do! We've open sourced it on GitHub with the hope that it can make neural networks a little more accessible and easier to learn. You're free to use it in any way that follows our Apache License. And if you have any suggestions for additions or changes, please let us know.

We've also provided some controls below to enable you tailor the playground to a specific topic or lesson. Just choose which features you'd like to be visible below then save this link, or refresh the page.

What Do All the Colors Mean?

Orange and blue are used throughout the visualization in slightly different ways, but in general orange shows negative values while blue shows positive values.

The data points (represented by small circles) are initially colored orange or blue, which correspond to positive one and negative one.

In the hidden layers, the lines are colored by the weights of the connections between neurons. Blue shows a positive weight, which means the network is using that output of the neuron as given. An orange line shows that the network is assiging a negative weight.

In the output layer, the dots are colored orange or blue depending on their original values. The background color shows what the network is predicting for a particular area. The intensity of the color shows how confident that prediction is.

What Library Are You Using?

We wrote a tiny neural network library that meets the demands of this educational visualization. For real-world applications, consider the TensorFlow library.

Credits

This was created by Daniel Smilkov and Shan Carter. This is a continuation of many people's previous work - most notably Andrej Karpathy's convnet.js demo and Chris Olah's articles about neural networks. Many thanks also to D. Sculley for help with the original idea and to Fernanda Viégas and Martin Wattenberg and the rest of the Big Picture and Google Brain teams for feedback and guidance.

# data[].attributes.attachment_link.description
Tinker with a real neural network right here in your browser.

# data[].attributes.attachment_link.title
Introductory - Matplotlib 3.7.1 documentation

# data[].attributes.attachment_link.description
© Copyright 2002-2012 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom and the Matplotlib development team; 2012-2023 The Matplotlib development team.

# data[].attributes.attachment_link.description
국가에서 보유하고 있는 다양한 데이터를『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(제11956호)』에 따라 개방하여 국민들이 보다 쉽고 용이하게 공유*활용할 수 있도록 공공데이터(Dataset)와 Open API로 제공하는 사이트입니다.

# data[].attributes.attachment_link.description
코시스, 국가데이터처가 제공하는 원스톱 통계 서비스, 국가승인통계, 국제통계, 북한통계, e-지방지표, 통계시각화콘텐츠, 온라인간행물 등 제공

# data[].attributes.attachment_link.title
Tableau: Business Intelligence and Analytics Software

# data[].attributes.attachment_link.description
Tableau can help anyone see and understand their data. Connect to almost any database, drag and drop to create visualizations, and share with a click.

# data[].attributes.body
가장 잘 표현한 데이터시각화 사례

# data[].attributes.attachment_link.title
데이터의 아름다움: 역사상 최고로 꼽히는 10가지 데이터 시각화의 예

# data[].attributes.attachment_link.description
Some of the best and most beautiful examples of data visualizations are hundreds of years old (like Florence Nightingale’s Crimean War Mortality chart) and some are being made today by talented storyteller-analysts.

# data[].attributes.headline
회원가입이 필요 없는 인공지능 체험

# data[].attributes.subject
회원가입이 필요 없는 인공지능 체험

# data[].attributes.body
데이터분석 개요 블로그(통계 팁)

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
네이버 블로그 | NPJ데이터분석연구소

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
구조방정식에서 판별타당도는 잠재변수 간 Correlation 값의 제곱값 중 가장 큰 값이 AVE값 중 가장 낮은 값보다 높지 않아야 함을 기준으로 합니다.

Excel을 통해 Correlation값의 제곱값을 구한 뒤 기존에 분석된 AVE값과 비교를 하시면 됩니다.

다만 이 경우가 엄격한 기준이기 때문에 차선을 선택하는 방법도 있습니다.

Correlation 하한값, 상한값 사이에 1이 포함되지 않음을 기준으로 하는데요.

Correlation-1.96*Covariance의 표준오차(하한값), Correlation+1.96*Covariance의 표준오차(상한값)을 구하여 두 값 사이에 1이 포함되는지를 확인하면 됩니다.

이 방법도 통하지 않는다면 이 것 역시 생략하는 논문들이 있으니 생략하는 것을 고려해보시거나, 판별타당도가 좋지 않다는 것은 잠재변수 간 상관관계가 너무 높아서 생기는 문제이니 응답자들 중 반복응답을 한 불성실 응답자들을 클리닝한 후 재분석 하는 것도 방법이 될 수 있습니다.

# data[].attributes.attachment_link.title
구조방정식 모형에 대해 급히 공부해야 한다면 꼭 봐야하는 글!

# data[].attributes.attachment_link.description
구조방정식에서 판별타당도는 잠재변수 간 Correlation 값의 제곱값 중 가장 큰 값이 AVE값 중 가장 낮은 값보다 높지 않아야 함을 기준으로 합니다. Excel을 통해 Correlation값의 제곱값을 구한 뒤 기존에 분석된 AVE값과 비교를 하시면 됩니다. 다만 이 경우가 엄격한 기준이기 때문에 차선을 선택하는 방법도 있습니다. Correlation 하한값, 상한값 사이에 1이 포함되지 않음을 기준으로 하는데요.

# data[].attributes.body
논문쓰는남자 블로그 (데이터분석, 통계 팁 탑재 - SPSS 관련 다수)

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
네이버 블로그 | 논문쓰는남자 [논쓰남]

# data[].attributes.attachment_link.title
spss 설문지 역코딩, 역채점, 역문항 처리하는 방법! 같은 변수로 코딩 변경

# data[].attributes.attachment_link.description
삶 만족도 척도는 5점 척도이기 때문에 5점을 1점으로 바꿔야하니 기존값의 '값(V)' 칸에 '5', 새로운 값의 '값(L)'칸에 '1'을 쓰고 하단 [추가(A)] 를 누르면 됩니다. 같은 방법으로 4점 → 2점, 3점 → 3점, 2점→4점, 1점→5점으로 넣고 잘 바뀌었는지 다시 한 번 확인 후 계속(C), 그리고 최종 을 누르면 역문항이었던 변수의 숫자가 바뀐 것을 확인할 수 있습니다.

# data[].attributes.body
드림셀파 논문컨설팅 공식블로그(데이터분석, 통계 팁 탑재)

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
네이버 블로그 | 드림셀파 논문컨설팅 공식블로그

# data[].attributes.attachment_link.title
역코딩하는 이유 및 SPSS에서 역코딩하는 방법

# data[].attributes.attachment_link.description
여러분 안녕하세요 :) 논문컨설팅 · 통계분석 · 리서치 드림셀파입니다. 오늘은 알려드릴 내용은 역코딩에 ...

# data[].attributes.body
3.8. 추천, 설치 시 path [V] 체크

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
python programming language object oriented web free open source software license documentation download community

# data[].attributes.attachment_link.description
The official home of the Python Programming Language

# data[].attributes.attachment_link.title
기상자료개방포털[기후통계분석:통계분석:기온분석]

# data[].attributes.attachment_link.description
기상청, 기상자료개방포털

# data[].attributes.headline
서울시교육청 연구회 공문

# data[].attributes.subject
서울시교육청 연구회 공문

# data[].attributes.attachment_link.title
[반포중학교-7000 (본문) 서울특별시교육청 교육혁신과] 2022 인공지능 융합교육 교사연구회(AI-Education Lab.) 운영 및 신청 안내

# data[].attributes.headline
머신러닝포키즈이용한 과학문제 아이디어

# data[].attributes.subject
머신러닝포키즈이용한 과학문제 아이디어

# data[].attributes.body
10. spectroid

9. sound analyzer

8. sound spectrum analyzer

7. sound analyzer app

6. RTA audio analyzer

5. spectrum RTA – audio analyzing tool

4. audio analyzer

3. spectral audio analyzer

2. sound analyzer free

1. advanced spectrum analyzer PRO

아래로 내려올수록 성능우수 및 기능다양함

# data[].attributes.headline
Personal Audio Classifier 활용한 인공지능 파동 알아보기  수업지도안 예시

# data[].attributes.subject
Personal Audio Classifier 활용한 인공지능 파동 알아보기  수업지도안 예시

# data[].attributes.attachment_link.title
과학교과 소리수업지도안_이현구

# data[].attributes.attachment_link.title
머신러닝스터디조 프로젝트

# data[].attributes.attachment_link.description
선행자료분석, 연구보고서 단원(주제),분야,학교급,도구,방법,비고
K평균알고리즘을 활용한 원소의 주기성 찾기,AI교과융합,중등,- 오렌지3,- 원소의 군집화를 위해 K평균알고리즘 활용,https://bit.ly/3aAU3ry 이화여자대학교
AI융합교육연구지원센터
기울기데이터를 분석하여 질량예측하기,AI소양교육,중등,- 데이터 수집 장치 : 아두이노 + 쉴드 + 센서
- 명령도구 : 블록코딩SW(mBlock5)
- 데이터 저장 : 시리얼통신…

# data[].attributes.body
1. 정보화연구대회
전국교육자료전(교총)
한국과학창의재단
AI융합교육연구지원센터
- 위 사이트 등 연계정보 통해
선행 연구자료 및 수업자료 분석
- 6단원 중1과학 빛과 파동
2. 스크래치 공부
3. 김혜진 선생님 안내 행사 초등25명, 중등25명
ESG 가치공유의 일환으로 진행하는 프로그램
할로코드(M block 연계)
지속가능한 미래를 위한 실천 가능한 나의 활동
- 팀빌딩-마이크로비트 3단계 학습
- 아이디어 구현한 결과물 발표까지 포함
4. 마이크로비트 글로벌 챌린지

# data[].attributes.attachment_link.title
앰비언트 컴퓨팅-이현구

# data[].attributes.body
길완제 교수님 시간에 짧게 조사해서 발표한것입니다. 엄청 내용이 소박해서 부끄럽지만 재밌게 읽으실 수 있을거같아 올려봅니다.

# data[].attributes.headline
SWAI교육강화의 필요성과 교원의 역할

# data[].attributes.subject
SWAI교육강화의 필요성과 교원의 역할

# data[].attributes.body
SWAI교육방향 및 관련정책동향 등 한 눈에 잘 정리된 자료 공유합니다.

# data[].attributes.attachment_link.title
SWAI교육 강화의 필요성과 교원의 역할_김태령

# data[].attributes.headline
엔트리, 스크래치 도서

# data[].attributes.subject
엔트리, 스크래치 도서

# data[].attributes.body
엔트리 및 스크래치 도서입니다.

# data[].attributes.headline
R에 대하여 청강할 수 있는 사이트와

# data[].attributes.body
R에 대하여 청강할 수 있는 사이트와 수강할 수 있는 곳을 알려드립니다. kmooc.kr에서 수강할 수 있습니다.

1) R데이터 분석 입문(지나간 강의이지만 청강 가능)
http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:DKUK+DKUK0003+2020_T3/about

2) 교육데이터 분석(R을 포함함, 현재 수강 가능)
http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:EwhaK+EW22004M+2022_S4/about

3) R프로그래밍의 기초(수강 가능)
http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:EwhaK+EW22002

4) 데이터 과학을 위한 R프로그래밍(현재 수강 가능)
http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:POSTECHk+IMEN491R+2022_T1/about

# data[].attributes.attachment_link.description
An educational tool for teaching kids about machine learning, by letting them train a computer to recognise text, pictures, numbers, or sounds, and then make things with it in tools like Scratch.

# data[].attributes.headline
초보자를 위한 파이썬 300제

# data[].attributes.subject
초보자를 위한 파이썬 300제

# data[].attributes.attachment_link.description
이 책은 파이썬이란 언어를 처음 접해보는 독자들과 프로그래밍을 한 번도 해 본적이 없는 사람들을 대상으로 한다. 프로그래밍을 할 때 사용되는 전문적인 용어들을 알기 쉽게 풀어서 ...

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Seaborn은 Matplotlib을 기반으로 다양한 색상 테마와 통계용 차트 등의 기능을 추가한 시각화 패키지이다. 기본적인 시각화 기능은 Matplotlib 패키지에 의존하며 통계 기능은 Statsmodels 패키지에 의존한다. Seaborn에 대한 자세한 내용은 다음 웹사이트를 참조한다.

1차원 분포 플롯

1차원 데이터는 실수 값이면 히스토그램과 같은 실수 분포 플롯으로 나타내고 카테고리 값이면 카운트 플롯으로 나타낸다.

우선 연습을 위한 샘플 데이터를 로드한다.

1차원 실수 분포 플롯

실수 분포 플롯은 자료의 분포를 묘사하기 위한 것으로 Matplotlib의 단순한 히스토그램과 달리 커널 밀도(kernel density) 및 러그(rug) 표시 기능 및 다차원 복합 분포 기능 등을 제공한다. 1차원 실수 분포 플롯 명령에는 rugplot , kdeplot , distplot 이 있다.

러그(rug) 플롯은 데이터 위치를 x축 위에 작은 선분(rug)으로 나타내어 실제 데이터들의 위치를 보여준다.

커널 밀도(kernel density)는 커널이라는 함수를 겹치는 방법으로 히스토그램보다 부드러운 형태의 분포 곡선을 보여주는 방법이다.

커널 밀도 추정에 대한 자세한 내용은 scikit-learn 패키지를 참조한다.

카운트 플롯

countplot 명령을 사용하면 각 카테고리 값별로 데이터가 얼마나 있는지 표시할 수 있다.

countplot 명령은 데이터프레임에만 사용할 수 있다. 사용 방법은 다음과 같다.

countplot ( x = "column_name" , data = dataframe )

다차원 데이터

데이터 변수가 여러개인 다차원 데이터는 데이터의 종류에 따라 다음과 같은 경우가 있을 수 있다.

분석하고자 하는 데이터가 모두 실수 값인 경우

분석하고자 하는 데이터가 모두 카테고리 값인 경우

분석하고자 하는 데이터가 모두 실수 값과 카테고리 값이 섞여 있는 경우

2차원 실수형 데이터

jointplot 명령도 데이터프레임에만 사용할 수 있다. 사용 방법은 다음과 같다.

jointplot ( x = "x_name" , y = "y_name" , data = dataframe , kind = 'scatter' )

data 인수에는 대상이 되는 데이터프레임을, x 인수에는 x 변수가 될 데이터프레임의 열 이름 문자열을, y 인수에는 y 변수가 될 데이터프레임의 열 이름 문자열을 넣는다. kind 는 차트의 종류를 지정한다. kind='scatter' 이면 스캐터 플롯이다.

kind='kde' 이면 커널 밀도 히스토그램을 그린다.

다차원 실수형 데이터

만약 카테고리형 데이터가 섞여 있는 경우에는 hue 인수에 카테고리 변수 이름을 지정하여 카테고리 값에 따라 색상을 다르게 할 수 있다.

2차원 카테고리 데이터

만약 데이터가 2차원이고 모든 값이 카테고리 값이면 heatmap 명령을 사용한다.

2차원 복합 데이터

만약 데이터가 2차원이고 실수 값, 카테고리 값이 섞여 있다면 기존의 플롯 이외에도 다음과 같은 분포 플롯들을 이용할 수 있다.

barplot 은 카테고리 값에 따른 실수 값의 평균과 편차를 표시하는 기본적인 바 차트를 생성한다. 평균은 막대의 높이로, 편차는 에러바(error bar)로 표시한다.

boxplot 명령은 박스-휘스커 플롯(Box-Whisker Plot) 혹은 간단히 박스 플롯이라 부르는 차트를 그려준다. 박스 플롯은 박스와 박스 바깥의 선(whisker)으로 이루어진다.

박스는 실수 값 분포에서 1사분위수(Q1)와 3사분위수(Q3)를 뜻하고 이 3사분위수와 1사분수의 차이(Q3 - Q1)를 IQR(interquartile range)라고 한다. 박스 내부의 가로선은 중앙값을 나타낸다. 박스 외부의 세로선은 1사분위 수보다 1.5 x IQR 만큼 낮은 값과 3사분위 수보다 1.5 x IQR 만큼 높은 값의 구간을 기준으로 그 구간의 내부에 있는 가장 큰 데이터와 가장 작은 데이터를 잇는 선분이다. 그 바깥의 점은 아웃라이어(outlier)라고 부르는데 일일히 점으로 표시한다.

boxplot 이 중앙값, 표준 편차 등, 분포의 간략한 특성만 보여주는데 반해 violinplot , stripplot . swarmplot 등은 카테고리값에 따른 각 분포의 실제 데이터나 전체 형상을 보여준다는 장점이 있다.

violinplot 은 세로 방향으로 커널 밀도 히스토그램을 그려주는데 왼쪽과 오른쪽이 대칭이 되도록 하여 바이올린처럼 보인다.

다차원 복합 데이터

지금까지 소개한 대부분의 명령어에는 2차원 이상의 고차원 데이터에 대해서도 분석할 수 있는 기능이 포함되어 있다.

예를 들어 barplot , violinplot , boxplot 등 에서는 두 가지 카테고리 값에 의한 실수 값의 변화를 보기 위한 hue 인수를 제공한다. hue 인수에 카테고리 값을 가지는 변수의 이름을 지정하면 카테고리 값에 따라 다르게 시각화된다. hue 값이 시각화되는 방법은 플롯의 종류에 따라 다르다.

stripplot , violinplot , swarmplot 등 에서는 split 또는 dodge 옵션으로 시각화 방법을 변경할 수도 있다.

heatmap 을 이용해도 두 개의 카테고리 값에 의한 실수 값 변화를 볼 수 있다.

catplot

catplot 은 색상(hue)과 행(row) 등을 동시에 사용하여 3 개 이상의 카테고리 값에 의한 분포 변화를 보여준다.

기타

시각화 효과를 높이기 위해 여러 종류의 차트를 겹쳐서 표시할 수도 있다.

스타일

Seaborn을 임포트하면 색상 등을 Matplotlib에서 제공하는 기본 스타일이 아닌 Seaborn에서 지정한 기본 스타일로 바꾼다. 따라서 동일한 Matplotlib 명령을 수행해도 Seaborn을 임포트 한 것과 하지 않은 플롯은 모양이 다르다. 자세한 내용은 다음 문서를 참조한다.

set 명령으로 색상, 틱 스타일 등 전반적인 플롯 스타일을 Seaborn 기본 스타일로 바꾼다. set_style 명령은 틱 스타일만 바꿀 수 있다. darkgrid , whitegrid , dark , white , 그리고 ticks 스타일을 제공한다.

sns . set_style ( "ticks" )
sinplot ()

sns . set_style ( "darkgrid" )
sinplot ()

sns . set_style ( "whitegrid" )
sinplot ()

# data[].attributes.attachment_link.description
Seaborn은 Matplotlib을 기반으로 다양한 색상 테마와 통계용 차트 등의 기능을 추가한 시각화 패키지이다. 기본적인 시각화 기능은 Matplotlib 패키지에 의존하며 통계 기능은 Statsmodels 패키지에 의존한다. Seaborn에 대한 자세한 내용은 다음 웹사이트를 참조한다. 1차원 데이터는 실수 값이면 히스토그램과 같은 실수 분포 플롯으로 나타내고 카테고리 값이면 카운트 플롯으로 나타낸다. 우선 연습을 위한 샘플 데이터를 로드한다.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
scikit-learn comes with a few small standard datasets that do not require to download any file from some external website.

They can be loaded using the following functions:

These datasets are useful to quickly illustrate the behavior of the various algorithms implemented in scikit-learn. They are however often too small to be representative of real world machine learning tasks.

7.1.1. Boston house prices dataset
Data Set Characteristics:
This is a copy of UCI ML housing dataset. https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/

This dataset was taken from the StatLib library which is maintained at Carnegie Mellon University.

The Boston house-price data of Harrison, D. and Rubinfeld, D.L. 'Hedonic prices and the demand for clean air', J. Environ. Economics & Management, vol.5, 81-102, 1978. Used in Belsley, Kuh & Welsch, 'Regression diagnostics ...', Wiley, 1980. N.B. Various transformations are used in the table on pages 244-261 of the latter.

The Boston house-price data has been used in many machine learning papers that address regression problems.

References

7.1.2. Iris plants dataset
Data Set Characteristics:
The famous Iris database, first used by Sir R.A. Fisher. The dataset is taken from Fisher's paper. Note that it's the same as in R, but not as in the UCI Machine Learning Repository, which has two wrong data points.

This is perhaps the best known database to be found in the pattern recognition literature. Fisher's paper is a classic in the field and is referenced frequently to this day. (See Duda & Hart, for example.) The data set contains 3 classes of 50 instances each, where each class refers to a type of iris plant. One class is linearly separable from the other 2; the latter are NOT linearly separable from each other.

References

7.1.3. Diabetes dataset

Ten baseline variables, age, sex, body mass index, average blood pressure, and six blood serum measurements were obtained for each of n = 442 diabetes patients, as well as the response of interest, a quantitative measure of disease progression one year after baseline.
Data Set Characteristics:

Number of Instances

Number of Attributes

First 10 columns are numeric predictive values

Target

Column 11 is a quantitative measure of disease progression one year after baseline

Attribute Information

Note: Each of these 10 feature variables have been mean centered and scaled by the standard deviation times (i.e. the sum of squares of each column totals 1).

Source URL: https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html

For more information see: Bradley Efron, Trevor Hastie, Iain Johnstone and Robert Tibshirani (2004) "Least Angle Regression," Annals of Statistics (with discussion), 407-499. ( https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/LARS/LeastAngle_2002.pdf)

7.1.4. Optical recognition of handwritten digits dataset
Data Set Characteristics:
This is a copy of the test set of the UCI ML hand-written digits datasets https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Optical+Recognition+of+Handwritten+Digits

The data set contains images of hand-written digits: 10 classes where each class refers to a digit.

Preprocessing programs made available by NIST were used to extract normalized bitmaps of handwritten digits from a preprinted form. From a total of 43 people, 30 contributed to the training set and different 13 to the test set. 32x32 bitmaps are divided into nonoverlapping blocks of 4x4 and the number of on pixels are counted in each block. This generates an input matrix of 8x8 where each element is an integer in the range 0..16. This reduces dimensionality and gives invariance to small distortions.

For info on NIST preprocessing routines, see M. D. Garris, J. L. Blue, G. T. Candela, D. L. Dimmick, J. Geist, P. J. Grother, S. A. Janet, and C. L. Wilson, NIST Form-Based Handprint Recognition System, NISTIR 5469, 1994.

References

7.1.5. Linnerrud dataset
Data Set Characteristics:
The Linnerud dataset is a multi-output regression dataset. It consists of three exercise (data) and three physiological (target) variables collected from twenty middle-aged men in a fitness club:

physiological - CSV containing 20 observations on 3 physiological variables:

Weight, Waist and Pulse.

exercise - CSV containing 20 observations on 3 exercise variables:

Chins, Situps and Jumps.

7.1.6. Wine recognition dataset
Data Set Characteristics:
This is a copy of UCI ML Wine recognition datasets. https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data

The data is the results of a chemical analysis of wines grown in the same region in Italy by three different cultivators. There are thirteen different measurements taken for different constituents found in the three types of wine.

Original Owners:

Forina, M. et al, PARVUS - An Extendible Package for Data Exploration, Classification and Correlation. Institute of Pharmaceutical and Food Analysis and Technologies, Via Brigata Salerno, 16147 Genoa, Italy.

Citation:

Lichman, M. (2013). UCI Machine Learning Repository [ https://archive.ics.uci.edu/ml]. Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science.

References

7.1.7. Breast cancer wisconsin (diagnostic) dataset
Data Set Characteristics:
This is a copy of UCI ML Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) datasets. https://goo.gl/U2Uwz2

Features are computed from a digitized image of a fine needle aspirate (FNA) of a breast mass. They describe characteristics of the cell nuclei present in the image.

Separating plane described above was obtained using Multisurface Method-Tree (MSM-T) [K. P. Bennett, "Decision Tree Construction Via Linear Programming." Proceedings of the 4th Midwest Artificial Intelligence and Cognitive Science Society, pp. 97-101, 1992], a classification method which uses linear programming to construct a decision tree. Relevant features were selected using an exhaustive search in the space of 1-4 features and 1-3 separating planes.

The actual linear program used to obtain the separating plane in the 3-dimensional space is that described in: [K. P. Bennett and O. L. Mangasarian: "Robust Linear Programming Discrimination of Two Linearly Inseparable Sets", Optimization Methods and Software 1, 1992, 23-34].

This database is also available through the UW CS ftp server:

ftp ftp.cs.wisc.edu cd math-prog/cpo-dataset/machine-learn/WDBC/

References

# data[].attributes.attachment_link.description
scikit-learn comes with a few small standard datasets that do not require to download any file from some external website. They can be loaded using the following functions: These datasets are useful to quickly illustrate the behavior of the various algorithms implemented in scikit-learn.

# data[].attributes.body
화일크기가 커서 드라이브에 올렸습니다

# data[].attributes.headline
3-1 생물다양성과 분류

# data[].attributes.subject
3-1 생물다양성과 분류

# data[].attributes.headline
4-1 기체입자의 운동

# data[].attributes.subject
4-1 기체입자의 운동

# data[].attributes.headline
4-2 기체의 부피변화

# data[].attributes.subject
4-2 기체의 부피변화

# data[].attributes.headline
5-1 물질의 상태변화

# data[].attributes.subject
5-1 물질의 상태변화

# data[].attributes.headline
5-2 상태변화와 열에너지

# data[].attributes.subject
5-2 상태변화와 열에너지

# data[].attributes.headline
7. 과학과 나의 미래

# data[].attributes.subject
7. 과학과 나의 미래

# data[].attributes.headline
2022 SW AI수업 우수사례공모전 안내(한국창의과학재단)

# data[].attributes.subject
2022 SW AI수업 우수사례공모전 안내(한국창의과학재단)

# data[].attributes.headline
인공지능(AI) 연계 영재교육 온라인 콘텐츠(서울시교육청)

# data[].attributes.subject
인공지능(AI) 연계 영재교육 온라인 콘텐츠(서울시교육청)

# data[].attributes.body
서울시교육청에서 제작한 인공지능(AI) 연계 영재교육 온라인 콘텐츠자료입니다.
https://drive.google.com/drive/folders/1KgBfciulETx9sXx1v5LWIkvW1PyTdtY1?usp=sharing

# data[].attributes.headline
Bayesian Network와 Basic Concept for Probability (학습노트) - 푸른 색 키워드, 핵심 아이디어 (동영상과 함께 보기 추천)

# data[].attributes.subject
Bayesian Network와 Basic Concept for Probability (학습노트) - 푸른 색 키워드, 핵심 아이디어 (동영상과 함께 보기 추천)

# data[].attributes.body
[머신러닝-베이지안 네트워크] 동영상과 함께 보세요. 더 공부해야 할 것 같습니다.

# data[].attributes.attachment_link.title
Bayesian Network와 Basic Concept for Probability

# data[].attributes.headline
지도학습, 비지도학습, 강화학습 교과수업 적용 사례

# data[].attributes.subject
지도학습, 비지도학습, 강화학습 교과수업 적용 사례

# data[].attributes.attachment_link.title
교과수업에서 지도, 비지도, 강화학습 적용사례(이현구)

# data[].attributes.body
출처: 2021 서울시교육청 메타버스 연수자료

# data[].attributes.attachment_caption
(기계 학습, Machine Learning) Week 7 Bayesian Network | Lecture 1 Probability Concepts - Lecture 1부터 순서대로 학습하세요.  

# data[].attributes.headline
머신러닝-베이지안 네트워크

# data[].attributes.subject
머신러닝-베이지안 네트워크

# data[].attributes.attachment_link.title
(기계 학습, Machine Learning) Week 7 Bayesian Network | Lecture 1 Probability Concepts

# data[].attributes.body
3월 1일 (화) 20:00 스터디모임 과제입니다.

# data[].attributes.headline
[생활코딩-강화학습] 안내 영상 

# data[].attributes.subject
[생활코딩-강화학습] 안내 영상 

# data[].attributes.body
김혜진 선생님께서 공유해 주신 [생활코딩] 유튜브채널의 강화학습 안내 영상입니다.
https://youtu.be/BPCAP7DHLYw

# data[].attributes.headline
강화학습의 사례(동영상 링크)

# data[].attributes.subject
강화학습의 사례(동영상 링크)

# data[].attributes.body
김혜진 선생님께서 공유해 주신 강화학습 사례 링크 모음입니다.  https://bit.ly/3BHZjCM

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
애플워치(스마트워치)를 착용하면 , 내 스트레스나 심리적안정감을 심박수로 나타낼 수 있다.
내가 어떠 특수한 행동을 할때 , 안정감을 느끼는지 , 불안함을 느끼는지(우리조차 무의식적으로 알지 못하는) 강화학습을 통해서 우리에게 알려주고 , 우리가 그 데이터를 바탕으로 새로운 습관을 만들어 낼 수 있다.
예)
하루의 끝에서
오후3시~오후5시 까지의 심박수가 안정적이였다. - 내가 그때 무엇을 했던가
친구 A와 통화를 했다 - 심박수가 안정적이였다.

사람이 자신의 감정을 알 때 , 더욱 편안한 삶을 살 수 있다.
내가 어떤 사람과 연락을 할때 , 어떤 행동을 할때 , 어디에서 , 안정감을 느끼는지 데이터로 기록할 수 있다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Form Responses 1 Timestamp,URL,설명,데이터를 만드는 방법 8/19/2020 2:37:36, https://www.youtube.com/watch?v=OAaEg-P7V54 ,설명 : 인공지능에게 공굴리기 학습을 시켜보는것이다. 빨간색 박스를 먹으면 상을 주고 파란색에서 나가면 벌을 주게 한다.,- 에이전트 : 공 - 환경 : 필드 - 행동 : 공이 박스에 닿으려고 한다. - 보상 : 필드에서 떨어지...

# data[].attributes.headline
[제6회 AI융합교육포럼] 인공지능시대, 어떻게 배워야 하는가?

# data[].attributes.subject
[제6회 AI융합교육포럼] 인공지능시대, 어떻게 배워야 하는가?

# data[].attributes.body
https://www.youtube.com/watch?v=lsWJD7ydn7k

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
이화여대 AI융합교육연구지원센터

# data[].attributes.attachment_link.title
[제6회 AI융합교육포럼] 인공지능시대, 어떻게 배워야 하는가?

# data[].attributes.attachment_link.title
머신러닝의 학습과 분류

# data[].attributes.headline
신입직원 교육용으로 사용했던

# data[].attributes.body
신입직원 교육용으로 사용했던 ^^ 인공지능 머신러닝 딥러닝 정리한 파일입니다.

# data[].attributes.headline
AI융합교육연구지원센터(이화여대미래교육연구소)

# data[].attributes.subject
AI융합교육연구지원센터(이화여대미래교육연구소)

# data[].attributes.body
AI융합교육관련 포럼, 심포지엄 동영상 채널

# data[].attributes.attachment_link.title
AI융합교육연구지원센터

# data[].attributes.attachment_link.description
Share your videos with friends, family, and the world

# data[].attributes.headline
[다양한 머신러닝 알고리즘] 참고 사이트

# data[].attributes.subject
[다양한 머신러닝 알고리즘] 참고 사이트

# data[].attributes.body
다양한 머신러닝 알고리즘 및 관련 용어가 정리되어 있습니다.

# data[].attributes.attachment_link.title
'머신러닝' 카테고리의 글 목록

# data[].attributes.attachment_link.description
데이터와 책에 대한 블로그입니다 :)

# data[].attributes.headline
머신러닝 알고리즘 조 안내

# data[].attributes.subject
머신러닝 알고리즘 조 안내

# data[].attributes.headline
[초등학생스마트폰중독관련 데이터를 활용한 머신러닝알고리즘의 성능 분석] 참고 논문

# data[].attributes.subject
[초등학생스마트폰중독관련 데이터를 활용한 머신러닝알고리즘의 성능 분석] 참고 논문

# data[].attributes.headline
[머신러닝알고리즘기반 실과비대면온라인수업만족도 예측요인탐색] 참고논문

# data[].attributes.subject
[머신러닝알고리즘기반 실과비대면온라인수업만족도 예측요인탐색] 참고논문

# data[].attributes.headline
머신러닝 알고리즘 개요

# data[].attributes.subject
머신러닝 알고리즘 개요