728x90 반응형 SMALL sklearn3 [MLops] MLflow MLflow MLflow는 머신러닝 라이프사이클을 관리하기 위한 오픈 소스 플랫폼이다. 이 플랫폼은 머신러닝 모델의 실험, 개발, 배포, 그리고 운영 과정을 자동화하고 일관되게 관리할 수 있도록 도와준다. MLflow는 사용자가 실험을 추적하고, 재현 가능한 환경에서 프로젝트를 실행하며, 다양한 포맷의 모델을 저장하고 배포할 수 있게 해준다. pip install mlflowpip install --upgrade pip pip install setuptools 터미널에서 mlflow ui를 입력하면 기계 학습 코드를 실행할 때 매개변수, 코드 버전, 지표 및 출력 파일을 기록하고 결과를 시각화하기 위한 API 및 UI로 접속할 수 있다. mlflow ui iris 데이터 실습 : 데이터 로드 from .. 2024. 8. 19. [Data Science] 주성분 분석 (Principal Component Analysis, PCA) 주성분 분석 (Principal Component Analysis, PCA) 주성분 분석 (Principal Component Analysis, PCA)은 가장 널리 사용되는 차원 축소 기법 중 하나로, 원 데이터의 분포를 최대한 보존하면서 고차원 공간의 데이터들을 저차원 공간으로 변환한다. 데이터 집합을 새로운 좌표축으로 변환시키는 방법이다. 수 많은 정보의 홍수에서 이를 활용하기 위해 정보 손실을 최소화하면서 차수를 낮출 때 사용하는 방법이다. 정보를 각각 서로 간에 독립인 좌표축 들로 재구성하여, 최소한의 차원으로 최대한의 설명력을 높인다. n_components from sklearn.decomposition import PCA # PCA 모델을 생성 pca = PCA() # PCA 모델을 데이터.. 2023. 10. 30. [Data Science] 문서의 행렬 표현 (DTM and TF-IDF) CountVectorizer를 이용한 토큰화 import sklearn print(sklearn.__version__) from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vector = CountVectorizer() text = ['Text mining, also referred to as text data mining, similar to text analytics, is the process of deriving high-quality information from text.'] vector.fit_transform(text).toarray() array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 4,.. 2022. 9. 29. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
