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R 버전 업데이트를 위한 순서이며, 3.5.3버전에서 현재 최신 버전으로 업데이트 하였습니다. 순서는 아래와 같습니다. 1. install.packages("installr") 2. library(installr) 3. check.for.updates.R() 4. install.R() 5. 변경된 버전 확인 R 버전 업데이트 1. install.packages("installr") - installr 패키지를 설치합니다. 2. library(installr) - 설치된 installr 패키지를 활성화합니다. 3. check.for.updates.R() - 변경될 R 버전을 확인합니다. 4. install.R() - 관련 패키지를 설치하고, 상위 버전의 R을 다운로드 한뒤 기존 R 설치 방법과 동일하게 진..

Tensorflow를 R에서 테스트 진행하여 가장 기본 예제인 MNIST를 사용합니다. R - 3.5.3 RStudio - 1.1.463 OS - Windows10 Mem - 16G 참고 - https://tensorflow.rstudio.com/tutorials/beginners/ TensorFlow for R This short introduction uses Keras to: Build a neural network that classifies images.Train this neural network.And, finally, evaluate the accuracy of the model.Save and restore the created model. Before running the quickst..

기상데이터를 이용하여 데이터를 확인해 볼 수 있는 기본적인 Shiny앱을 구현합니다. 아래와 같은 탭형식의 기상데이터 탐색을 Shiny로 구현한 화면입니다. 사용환경 : Windows 10, R3.5, RStudio 1.1463 R 주요 패키지 : Shiny, ggplot2, DT, rpart, corrplot 먼저 기상데이터를 수집하기 위해서는 기상청에서 운영하는 "날씨마루"와 "기상자료개방포털"를 활용하여 획득 할 수 있습니다. https://bd.kma.go.kr/kma2019/svc/main.do 기상청 날씨마루 - 기상 빅데이터 분석 플랫폼 및 기상융합서비스 bd.kma.go.kr https://data.kma.go.kr/cmmn/main.do 기상자료개방포털 data.kma.go.kr 필자는 ..

TensorFlow TensorFlow™ is an open source software library for numerical computation using data flow graphs. Nodes in the graph represent mathematical operations, while the graph edges represent the multidimensional data arrays (tensors) communicated between them. The flexible architecture allows you to deploy computation to one or more CPUs or GPUs in a desktop, server, or mobile device with a s..

Sparklyr: R interface for Apache Spark Connect to Spark from R. The sparklyr package provides a complete dplyr backend. Filter and aggregate Spark datasets then bring them into R for analysis and visualization. Use Sparks distributed machine learninglibrary from R. Create extensions that call the full Spark API and provide interfaces to Spark packages - 설치환경 * RAM 16G * HDD 500G * Windows 7 - in..

최근, 저자는 새로운 식사경험을 제공하는 식당에 대한 기사를 읽었다. 그 식당은 완벽히 어두운 환경에서 식사를 할 수 있는 콘셉트로, 식사할 때 시각적인 요소를 배제 하면 미각과 후각을 향상시킬 수 있다는 아이디어에 근간한 것이었다. 고객은 보이지 않는 음식을 접할 때, 먼저 맛에 대한 빠른 정보수집(양념, 향, 질감 은 어떠한지, 음식이 짠지 달콤한지와 같은 것들) 단계를 거친다. 그리고 이전에 그가 경험했던 음식들과 비교하여 현재 먹고 있는 음식에 대한 경험을 향상시킨다. 이러한 단계는 머신러닝에서 데이터를 분류할 때 가장 비슷하고 가장 근접한 범주로 데이터들을 분류하는 최근접 방식과 비슷하다. 이 챕터에서는 최근접 방식을 이용한 데이터분류에 대해 학습할 것이다. 학습하게 될 내용1. 최근접 이웃 정..

1. 데이터 수집2. 입력 데이터 준비(데이터 크런징)3. 데이터 분석(데이터 관찰, 인사이트 찾기)4. 알고리즘 선택/훈련5. 알고리즘 테스트(검정)6. 사용하기(운영 배포) - 머신러닝인액션

데이터다루기 수치 변수파악str() - 데이터 프레임의 구조나 벡터나 리스트를 포함한 R 데이터 구조를 표시하는 방법을 제공. > str(iris)'data.frame':150 obs. of 5 variables: $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ... $ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ... $ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ... $ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ... $ Species : Factor w/ 3 leve..