이니의 공부일지

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https://dacon.io/competitions/official/235927/overview/description 자율주행 센서의 안테나 성능 예측 AI 경진대회 - DACON 분석시각화 대회 코드 공유 게시물은 내용 확인 후 좋아요(투표) 가능합니다. dacon.io 2022.08.01 ~ 2022.08.26 이라는 시간동안 Dacon에 참여하였습니다! [자율주행 센서의 안테나 성능 예측 AI 경진대회]는LG Aimers 교육의 연장선으로, 같이 교육을 들은 분들과 함께 팀을 구성하여 한 달동안 열심히 배우고 적용하는 과정을 통해 제 실력이 많이 성장되었음을 느꼈습니다. public LB는 1.93842로 82등이었지만, 최종 private LB는 1.95562로 38등입니다!!!! 처음 Daco..

본 내용은 도서 '딥러닝 텐서플로 교과서'의 내용을 참고했습니다. http://www.yes24.com/Product/Goods/100295267?OzSrank=1 github : https://github.com/gilbutITbook/080263 2. 비지도학습 비지도 학습은, 지도 학습처럼 정답 값이 필요하지 않으며, 정답이 없는 상태에서 훈련시키는 방식이다. 비지도 학습에는 다음과 같은 방법이 있다. 군집(clustering) : 각 데이터의 유사성(거리)을 측정한 후, 유사성이 높은(거리가 짧은) 데이터끼리 집단으로 분류. 주요 알고리즘으로는 K-평균 군집화(K-Means)가 있다. 차원 축소(dimensionality reduction) : 차원을 나타내는 특성을 줄여 데이터를 줄이는 방식. ..

본 내용은 도서 '딥러닝 텐서플로 교과서'의 내용을 참고했습니다. 출처 : http://www.yes24.com/Product/Goods/100295267?OzSrank=1 github : https://github.com/gilbutITbook/080263 1. 지도학습 지도학습 : 정답을 컴퓨터에 미리 알려 주고 데이터를 학습시키는 방법 분류(classification) : 주어진 데이터를 정해진 범주에 따라 분류 회귀(regression) : 데이터들의 특성을 기준으로 연속된 값을 그래프로 표현 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor) 주어진 데이터에 대한 분류를 수행하기 위해 사용한다. 직관적이며 사용하기 쉽고, 훈련 데이터셋을 충분히 확보할 수 있는 환경에서 사용하면 좋다. K-최근접..

본 내용은 도서 '딥러닝 텐서플로 교과서'의 내용을 참고했습니다. 출처 : http://www.yes24.com/Product/Goods/100295267?OzSrank=1 텐서플로 : 데이터 흐름 그래프(data flow graph)를 사용하여 데이터의 수치 연산을 하는 오픈 소스 소프트웨어 프레임워크 텐서플로의 특징 및 장점 코드 수정 없이 데스크톱, 서버, 모바일 디바이스에서 CPU나 GPU를 사용하여 연산을 구동할 수 있음 분산 환경에서 실행 가능 단순한 아이디어 테스트부터 서비스 단계까지 모두 이용 가능 GradientTape를 사용하여 자동으로 미분을 계산할 수 있음 구글에서 공식 배포하였기 대문에, 다양한 학습 자료가 제공됨 사용하기 편리함. 텐서플로 2.x부터는 데이터를 훈련하고 예측하는 ..

본 내용은 도서 '딥러닝 텐서플로 교과서'의 내용을 참고했습니다. 출처 : http://www.yes24.com/Product/Goods/100295267?OzSrank=1 인공지능 : 인간의 지능을 모방하여 사람이 하는 일을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 기술 인공지능과 머신러닝, 딥러닝의 관계는 아래 그림과 같다. 머신러닝과 딥러닝의 차이점 머신러닝 : 주어진 데이터를 인간이 먼저 처리하고, 이를 컴퓨터에 학습시켜 문제를 해결함 딥러닝 : 대량의 데이터를 신경망에 적용한 후, 컴퓨터가 스스로 분석하고 답을 찾음 2. 머신러닝 머신러닝 : 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터 스스로 대용량 데이터에서 지식이나 패턴을 찾아 학습하고 예측을 수행하는 것 머신러닝 학습 과정 머신러닝의 주요 구성요소 * 데이터 : 머..

빅데이터 분석기사라는 자격증을 작년에 알게 되었지만, 1년에 두 번 밖에 기회가 없었기에.. 올해 상반기에 시작해서 드디어 자격증 취득 완료했습니다!! 한 번 떨어지면 재시험의 기회는 약 6개월 후에 있기에... 한 번에 취득하시는걸 추천드려요!!! 필기 필기는 저에게 어려웠습니다... 이번이 4회차인 시험이기에 시험 유형을 제대로 파악하기 어려워서 문제집 전부를 공부했습니다. 저는 문제집을 사용했지만, 개인적으로 비추합니다... 문제집이 가독성은 좋지만, 그만큼 빠져있는 내용도 많았어요ㅜ 문제집에는 없는 내용이 시험에 많이 나왔어요!!!ㅜㅠ 다른문제집들도 별반 다를건 없어보이지만, 수제비보다는 나을듯 합니다.. 오픈채팅방 들어가보면 수제비 욕만 한사발 있어요ㅋㅋㅋ 사실, 인공지능쪽은 기본..

새로나온 YOLOv7을 colab에서 간단하게 사용할 수 있는 코드입니다~~ 사람과 오토바이가 같이 있는 이미지를 넣었는데, 잘되네요ㅎㅎ real time에서도 얼마나 빠르게 잘되는지 확인해봐야겠어요!! In [1]: import sys import torch print(f"Python version: {sys.version}, {sys.version_info} ") print(f"Pytorch version: {torch.__version__} ") Python version: 3.7.13 (default, Apr 24 2022, 01:04:09) [GCC 7.5.0], sys.version_info(major=3, minor=7, micro=13, releaselevel='final', serial=..

본 내용은 도서 '이것이 데이터분석이다 With Python'의 내용을 참고했습니다. https://github.com/yoonkt200/python-data-analysis 탐색적 데이터 분석의 과정 탐색적 데이터 분석은, 데이터의 정보를 파악하며 문제 해결에 필요한 힌트를 분석하는 과정이다. 그 과정은 다음과 같다. 데이터의 출처와 주제에 대해 이해한다. 데이터의 크기를 알아본다. 데이터의 구성 요소를 살펴본다. 데이터의 속성을 탐색한다. 데이터 간의 상관 관계를 탐색한다. 탐색한 데이터를 시각화 한다. 1.2 멕시코풍 프랜차이즈 chipotle의 주문 데이터 분석하기 chipotle 데이터셋의 기초 정보 출력하기 import pandas as pd # read_csv 함수로 데이터를 Datafram..

본 내용은 도서 '이것이 데이터분석이다 With Python'의 내용을 참고했습니다. 판다스 라이브러리 불러오기 import pandas as pd 데이터 프레임을 생성하고 일부분 살펴보기 # pandas의 df 생성 names = ['bob', 'jessica', 'mary', 'john', 'mel'] births = [968, 155, 77, 578, 971] custon = [1, 5, 25, 10, 23230] babydataset = list(zip(names, births)) df = pd.DataFrame(data = babydataset, columns = ['Names', 'Births']) df.head() 데이터프레임의 기본 정보 출력하기 - 열 타입 정보 df.dtypes 데이터프..