5분 안에 python 머신러닝 구현하기 - Boston 집값 예측.

 '머신러닝' 이라는 말만 들으면 다들 우와, 우와, 하지만, 의외로 우리 생각보다 머신러닝 돌리는 건 쉽습니다. (돌리는 '건') Sklearn, Tensorflow, Pytorch 등의 Toolkit들이 있고, 우린 그걸 가져다 쓰기만 하면 됩니다. (물론 그걸 활용할 줄 아느냐는 또 다른 문제입니다.)

 설명하면 뭐하겠습니까. 그냥 바로 한 번 해보겠습니다. 오늘은 간단히 주어진 데이터를 통해 Boston 시의 집값을 예측하는 모델을 만들어보겠습니다.

 방법은 간단합니다. 아래 코드를 복사해서, python에다가 붙여넣고, 실행하세요.

 만약 저 위의 문장이 이해가 가지 않는다면, 아래 링크를 타고 들어가세요.

 

https://colab.research.google.com/drive/15qBmBLBdRId2Ep19vQHpVgvg5AbjxShy?usp=sharing 

Boston 집값 예측 - 김문영 블로그.ipynb

코드에 대한 설명은 아래 링크를 참고해주세요.

 

 누구나 머신러닝을 돌릴 수 있습니다. 원리에 대해 아무것도 모르더라도 말입니다. 저기다가 데이터만 좀 바꿔줄 줄 알면 되고, 노가다로 최적의 parameter만 정해주면 됩니다. (물론 프로그래밍이 아예 처음이면 이것도 힘들겠지만요...)

 

링크