[CURSOR] 머신러닝이 학습한다는 건 뭐야?

머신러닝의 데이터 수집 방법을 설명드리겠습니다:

1. 데이터 수집 방법:

• 공개 데이터셋 사용
  • Kaggle
  • UCI Machine Learning Repository
  • Google Dataset Search

  # 예: MNIST 데이터셋 (손글씨 숫자)
  from tensorflow.keras.datasets import mnist
  (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

• 웹 스크래핑

  import requests
  from bs4 import BeautifulSoup

  # 웹사이트에서 데이터 수집
  response = requests.get('https://example.com')
  soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

• API 사용

  # 예: 날씨 API
  import requests

  api_key = "your_api_key"
  url = f"https://api.weatherapi.com/v1/current.json?key={api_key}&q=Seoul"
  response = requests.get(url)

1. 데이터 종류:

• 구조화된 데이터
  • CSV 파일
  • Excel 파일
  • 데이터베이스

  import pandas as pd

  # CSV 파일 읽기
  df = pd.read_csv('data.csv')

• 비구조화된 데이터
  • 이미지
  • 텍스트
  • 음성

  from PIL import Image

  # 이미지 데이터 로드
  image = Image.open('image.jpg')

1. 데이터 수집 시 고려사항:

• 품질

  • 정확성
  • 완전성
  • 일관성

• 수량

  • 충분한 데이터
  • 균형 잡힌 데이터

• 법적/윤리적 고려

  • 개인정보 보호
  • 저작권
  • 데이터 사용 권한

1. 실제 예시:

# 예: 고양이 이미지 분류를 위한 데이터 수집
import os
import requests
from PIL import Image

def collect_cat_images(num_images=100):
    # 이미지 저장 디렉토리 생성
    os.makedirs('cat_images', exist_ok=True)

    # API를 통해 고양이 이미지 다운로드
    for i in range(num_images):
        response = requests.get('https://api.thecatapi.com/v1/images/search')
        image_url = response.json()[0]['url']

        # 이미지 다운로드 및 저장
        img_response = requests.get(image_url)
        with open(f'cat_images/cat_{i}.jpg', 'wb') as f:
            f.write(img_response.content)

1. 데이터 전처리:

import pandas as pd
import numpy as np

def preprocess_data(data):
    # 결측치 처리
    data = data.fillna(0)

    # 데이터 정규화
    data = (data - data.mean()) / data.std()

    return data

이러한 데이터 수집과 전처리 과정을 통해 머신러닝 모델이 학습할 수 있는 데이터를 준비할 수 있습니다.