Flask 서버와 EDA 프로젝트

python 기반 마이크로 웹 프레임워크로컬 컴퓨터에는 numpy, matplotlib 등의 다양한 모듈이 깔려있다.이때 목적에 따른 모듈만 있는 환경을 구축해서 관리하기 위해 가상환경 을 사용한다./ 요청에 대해 'Hello World!!'을 응답프롬프트 환경에서 f

전 세계 컴퓨터를 하나로 합치는 거대한 통신망인터넷에 연결된 사용자들이 정보를 공유할 수 있는 공간손님이 원하는 색생과 사이즈를 담은 신발을 요청한다.직원이 해당 요청을 처리한다.손님의 요청에 응답한다.웹 브라우저(chrome, Safari, ...)를 켠다.주소창에

프로그램들이 서로 상호작용하는 것을 도와주는 매개체Representational State Transfer웹 서버가 요청을 응답하는 방법론 중 하나로 데이터가 아닌, 자원(Resourse)의 관점으로 접근HTTP URI를 통해 자원을 명시하고 HTTP Method를 통

과거에는 인터넷 환경에서 서비스를 제공하기 위해 서비스 제공자는 서비스 호스팅에 필요한 모든 것을 직접 구축회사나 조직이 직접 모든것을 구축하고 운영하지 않도록 도와주는 IDC 등장인터넷 사용자가 크게 증가하고 다양한 서비스를 제공하게 되면서 필요한 때에 필요한 만큼

https://aws.amazon.com/ko/ 접속해외결제 가능한 카드 결제를 등록해야 회원가입이 가능신규 회원은 프리티어 서비스에 대해 12개월 무료로 사용가능딥러닝 AMI이 설치된 EC2를 생성하여 필요 개발 환경 사전 세팅프리티어인 t2.micro 또는

AWS EC2와 Python Flask 기반 모델 학습 및 추론을 요청/ 응답하는 API 서버 개발 사용자는 기계와 소프트웨어를 제어하기 위해 인터페이스를 정해진 메뉴얼에 따라 활용하여 원하는 경험을 획득컴퓨터의 마우스, 키보드와 같이 입력을 위한 인터페이스와 모니터나

실습 진행을 위해 실습 코드를 깃헙에서 복제실습 진행을 위해 사전 준비한 코드를 실행하여 모델 학습 및 저장Serialization을 수행한 방식대로 De-Serialization을 해야함저장된 모델을 불러와 특정 입력 값에 대한 예측 수행터미널 환경에서 python

요청 정보를 받아 적절한 응답을 반환정의된 양식으로 데이터가 입력됐는지 확인입력 값에 대한 전처리 및 모델에 입력하기 위한 형태로 변환모델 추론모델 반환값의 후처리 작업결과 반환데이터 처리나 모델, configuration 등 초기화Configuration 등 초기화(

네이버 영화리뷰 데이터로 학습한 ML/DL 모델을 활용해 감성분석 API 개발나이브베이지안 모델과 딥러닝 모델로 학습한 두 개의 모델을 서빙하며 0은 부정을 1은 긍정을 의미AWS EC2와 Python Flask 기반 모델 학습 및 추론을 요청/응답하는 API 서버

데이터 그 자체만으로부터 인사이트를 얻어내는 접근법분석의 목적과 변수 확인데이터 전체적으로 살펴보기데이터의 개별 속성 파악하기Titanic Problem분석의 목적 확인살아남은 사람들은 어떤 특징을 가지고 있을까?변수 확인라이브러리 불러오기데이터 불러오기타이타닉 호에서

생존자, 사망자 수 파악생존자수와 사망자수를 Barplot 으로 그려보기 sns.countplot()Pclass에 따른 인원 파악Pclass 별 생존자 파악생존자 비율히트맵을 활용한 생존자 비율 시각화성별에 따른 생존자 파악sns.catplot을 이용한 성별에 다른 생