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친숙한 개발자가 되고픈 사람
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[수업 6째주 20일차] 머신러닝-11

오늘은 이미지를 읽어 딥러닝 모델을 만드는 것을 해 보았다.구글 드라이브에 이미지 자료를 넣어 그 이미지를 우선 읽어 오는 작업부터 했다.original_dataset_dir = './drive/MyDrive/datasets/cats_and_dogs/train'base

2022년 4월 18일
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[수업 5째주 19일차] 머신러닝-10

오늘은 계속해서 딥러닝에 대해 배워보았다.신경망 종류가 3가지로 나뉘는데, DNN을 기본으로 배워보았다. 이미지는 CNN으로 처리한다.'activation'은 어떤 값이 들어왔을 때 이걸 통과시키냐 마느냐 판단하는 함수다.'softmax'는 수식의 일종으로, 3개의 i

2022년 4월 15일
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[수업 5째주 15일차] 머신러닝-6

\-오늘은 데이터 전처리에 대해 우선적으로 배워보았다.총 5가지 방법이 있다.첫번째 데이터 전처리(Data preprocessing)이였다.간단하게 이야기하면 data를 분석하기 용이하게 고치는 모든 작업이다.이걸 하는 이유는 알고리즘이나 파라메터가 잘못된 경우에는 지

2022년 4월 11일
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[수업 4째주 14일차] 머신러닝-5

오늘은 어제에 이어 pandas를 이용해 표로 작성한 데이터로 그래프로 결과값을 보여주는 'Matplotlib'라이브러리를 배웠다. 그 전에 어제 배웠던 pandas를 이용한 표를 다시 나타내 보기로 했다.아래 자료는 미국의 69년도 부터 08년도까지의 성별 출생률을

2022년 4월 8일
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[수업 4째주 13일차] 머신러닝-4

오늘은 Numpy와 Pandas를 해보았다.NumPy(Numerical Python)는 파이썬에서 과학적 계산을 위한 핵심 라이브러리이다. NumPy는 다차원 배열 객체와 배열과 함께 작동하는 도구들을 제공한다. 하지만 NumPy 자체로는 고수준의 데이터 분석 기능을

2022년 4월 7일
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[수업 4째주 12일차] 머신러닝-3

어제에 이어 오늘도 주피터 컴퓨터 프로그램을 사용해서 본인의 pc에 폴더를 만들고, 파이썬 파일을 만들어 마이크로소프트 사에서 개발한 머신러닝 API를 이용하는 방법을 배웠다.무조건 ms APi를 이용하려면 패키지를 import함과 동시에 url와 토큰 키가 필요하다.

2022년 4월 6일
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[수업 4째주 11일차] 머신러닝-2

계속해서 Orange프로그램을 통해 데이터를 통한 어떤 알고리즘을 정해주면, 더 결과값을 잘 보여주는지에 대해 적용해 보았다.계속 원래 있던 데이터로 표를 만들고, 시각화해서 보여주고, 도식화 하는 등의 실습을 거쳤다.test and Score 자체가 정확도가 100%

2022년 4월 5일
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