오렌지 3을 활용한 데이터 마이닝 / 데이터 분석을 위한 자료 업데이트 포스팅입니다. 최근에 SW 미래 채움 교육과정에서 Orange를 활용한 수업을 2주 정도 듣고 발표를 준비하고 있어서 개인적으로 찾아본 자료들. 생각보다 위젯들이 다양해서 해볼 수 있는 게 많아 보임. Orange 공식 블로그 - Lecture notes 아래 링크 클릭하면 PDF로 수업 자료 확인할 수 있습니다. 물론 영어로 되어 있긴 합니다만 ML쪽 지식이 조금 있다면 위젯 사용법과 함께 데이터 분석 full 프로세스를 좀 더 시각적으로 이해할 수 있겠습니다. Data Mining, a sixteen-hour two-week Ph.D. course at Baylor College of Medicine (Houston, 2019) ..

억수같이 쏟아지는 빗줄기를 뚫고 지난 토요일 오후 지역아동센터로 모인 초등학생 대상 코딩 캠프 수업 진행 후기를 남겨봅니다. 테마가 찾아가는 코딩 캠프라 경북 내에서도 군 단위 지역의 아동센터가 교육 대상이었으며, 4~6학년 고학년 대상으로 3차시 수업 진행. 초등학생 코딩캠프 수업 개요 IT교육 접근성이 떨어지는 지역을 찾아가서 진행하는 캠프 형식이라 연속성 있는 테마 수업은 아니었고, 체험에 의의를 둔 수업 구성이었습니다. 장마전선 영향으로 비가 계속 쏟아졌음에도 자리를 채워준 아이들의 눈빛은 호기심으로 반짝반짝:) 현장에 모인 아이들을 대상으로 코칭하고 동시에 줌으로도 메인 강사의 수업이 함께 진행되면서 줌 채팅 창으로 퀴즈도 풀고 질문과 퀴즈 맞추기도 하는 등 이원으로 진행된 수업이었기에 줌 수업..

오렌지로 기계학습 모델을 직관적으로 구현하는 실습을 하고 있는 중인데요, 고등학교 인공지능 기초 교과서에서는 텍스트 코딩이 아닌 Orange로 기계학습 모델을 구현하면서 파라미터 튜닝과 알고리즘 별 특성에 대해 담고 있기에 각종 데이터셋을 활용해서 Orange로 어떤 결과를 만들어 낼 수 있는지 포스팅을 이어가 보겠습니다. 이번 글은 UCI 기계학습 저장소에서 스팸메일 데이터셋을 다운로드하여 데이터 전처리부터 시작합니다. 1. 데이터 수집 - 데이터셋 준비 UCI의 Machine Learning Repository에서 SMS Spam Collection Data Set을 다운 받습니다. 상단의 Download : Data Folder를 클릭하면 zip 파일로 다운 가능. 압축을 풀고 메모장으로 텍스트 파..

엔트리의 AI 블록을 활용한 아주 간단한 AI 번역 프로그램을 만들었습니다. 코드 블록은 간단하지만 자신의 생각을 말해 보는 활동에 사용하면 좋을 듯 합니다. 영어 번역 읽어주기 기능을 추가하여 앙증맞은 음성 서비스도 함께 사용했는데요, 번역 수준이 정확도는 아직 떨어지는 듯 합니다. 조금 아는 베트남어로도 바꿔서 실행해 봤으나 그건 더더더욱 정확도가 떨어지니 저학년 용으로 절차적인 사고 기르기와 인공지능 활용 사례에 대한 체험의 의미로만 봐주시길. 엔트리로 나만의 버킷리스트 만들기 활동 목표는 엔트리 AI 블록들을 살펴보고 번역/읽어주기 블록을 활용해 나만의 버킷리스트 7개 번역 프로그램 만들기이며, 배경 오브젝트를 외부에서 가져와 활용하는 것과 리스트를 추가해서 번역된 대답 7개를 리스트 안에 넣어보..

중학교 소프트웨어 캠프로 3시간짜리 수업에 선착순 보조강사 모집에 번쩍 손을 들고 수업 참여했던 후기를 살짝 남깁니다. 일단 중학생 나이대를 가까이서 만나본 적이 너무 오래전이고, 요즘 학교 분위기는 어떨지 또 학생들의 SW 활용 수준과 이해 정도는 어느 정도 일지 직접 체험해보고 싶었는데요, 가장 질풍노도의 시기라는 중2 남학생들을 만나면서 3시간이 어찌 지나갔는지 기억 안 날 정도로 아주 정신없는 시간이었지만 글로만 학교 현황을 접하다가 실제를 마주한 현장 학습의 시간이었습니다. 1. 3차시 인공지능 교육 커리큘럼 2학년 전교실 오전 수업에 모두 투입되는 수업이었기에 기본 수업 커리는 동일하게 가져갔던 특별 수업이었습니다. 인공지능의 개념에 대해 살펴보고 Mblock을 활용한 간단한 코드 직접 짜 보..

모의강의 주간이라 함께 매일 출근하는 선생님들을 대상으로 돌아가면서 각자 자유롭게 정한 주제에 따라 1시간씩 모의강의를 진행 중이다. 아두이노와 마이크로비트, 코스페이시스 등 내가 잘 모르는 도구들과 툴을 사용한 수업들은 동심으로 돌아가 이리저리 만져 보면서 새롭게 배우는 시간. 오늘 내가 진행한 수업은 바로 엔트리의 인공지능 기능을 활용한 주택가격 예측 프로그래밍. 데이터 분석에 관심이 쏠린 나로선 엔트리의 데이터 분석과 인공지능 기능을 최대한 활용해보고 싶어서 이리저리 찾아보면서 준비했는데 시중에 나온 엔트리 책들이나 유튜브 영상에서 다루는 범위가 대부분 기계학습이라고 하면 이미지나 음성 인식 블록을 쓰거나 좀 더 나가면 텍스트지 숫자 예측은 거의 다루지 않기에 혹시나 수업 준비하는 분이 있다면 참고..