vy00 님의 블로그

B 사 선박 입찰에 참여하려고 하고 있습니다. 코로나 19 로 위축되었던 물동량이 다시 살아나면서 선주들의 신규 선박에 대한 필요성이 늘어남에 따라 신규 선박 입찰 기회가 많아지고 있는 요즘입니다. 선박수주 가능성을 예측할 수 있으면, 해당 선박 입찰을 따내도록 더욱 집중적으로 노력할 수 있어 AI 기술을 활용하여 수주가능 여부를 예측하고자 합니다. 본 인증평가는 선박 수주관련 대내외 데이터를 분석하고 AI 모델링을 통해 선박의 수주 여부를 예측하는 문제로 구성되어 있습니다. [데이터 컬럼 설명 (데이터 파일명: A0003MF.csv) ] ⚫ 유사선박수주경험: yes/no 유형으로 구분 ⚫ 국제유가: 선박 수주 당시의 국제 유가 ⚫ 환율: 선박 수주 당시의 환율 ⚫ 선주사: 선주사 종류 ⚫ 선종: 선박의..

https://velog.io/@harii-in/KT-AIVLE-4%EA%B8%B0-AICE-%EB%8C%80%EB%B9%84https://dhan-description.tistory.com/241[AICE] Associate 샘플문항 정답 .. : 네이버블로그 (naver.com)https://velog.io/@junseyeon/AICE-associate-%EC%83%98%ED%94%8C%EB%AC%B8%ED%95%AD-%ED%92%80%EC%9D%B4 countplot 설명https://yenpa.tistory.com/46https://steadiness-193.tistory.com/192#google_vignette 1. scikit-learn를 별칭(alias) sk로 임포트하는 코드를 작성하고 ..

-데이터프레임 생성import pandas as pd# 예제 데이터프레임 생성data = { 'age': [25, 30, 35, 40, 45], 'salary': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000], 'sex': ['M', 'F', 'F', 'M', 'F']}df = pd.DataFrame(data)#기존 변수의 조합하여 새로운 변수 생성df['age_salary_sum'] = df['age'] + df['salary']print(df)#변수를 변환하여 새로운 변수 생성df['log_salary'] = np.log(df['salary']) #기존 변수를 변환하여 새로운 변수 만들기print(df)1. 데이터 불러오기 가. 라이브러리 Importimport pa..

기본 라이브러리 임포트#데이터 조작 및 분석을 위한 라이브러리 [데이터 읽기 및 쓰기/ 데이터 정리 및 변환/ 결측치 처리/ 데이터 통계 및 요약]import pandas as pd #수치 계산을 위한 라이브러리 [배열 생성 및 조작(1차원, 2차원, 다차원 배열)/ 선형 대수 등 과학 계산/ 배열 간의 빠른 연산import numpy as np#기본적인 데이터 시각화를 위한 라이브러리import matplotlib.pyplot as plt#데이터 시각화를 위한 라이브러리로 Matplotlib를 기반으로 한다.!pip install seaborn #seabon은 설치필요import seaborn as sns#다양한 머신러닝 알고리즘과 도구를 제공. 데이터 전처리, 모델 선택, 모델 평가 등 머신러닝 워크..