전체 글235

• 

  (23.03.07)Python 프로그래밍: Tensorflow-회귀분석, ReLU(Rectified Linear Unit) Deep Learning Neuron Activation (출력, 활성함수) . 계단함수 - 시그모이드 : 이진분류시 출력 레이어에 사용 - ReLU(Rectified Linear Unit) : 가장 많이 활용되는 출력함수 x0 , x>0 -> x - Softmax : 다중분류에서 활용 Loss (손실함수) : Label, Prediction(추정값) - MSE, MAE, Binary_CrossEntropy, CrossEntrop Gradient Descentu) - 경사하강법의 다양한 파생 알고리즘(Optimizer) - sGD(Stochastic Gradient Descent, 확률적 경사하강법) - Adam Backprop agation(오차 역전파) 편향치, 가중치 오버 피팅 overfitting.. Artificial Intelligence 2023. 3. 23.

• 

  (23.03.06)Python 프로그래밍: 활성함수, 계단함수 - sigmoid Artificial Intelligence 2023. 3. 23.

• 

  (23.03.03) Flask 프로그래밍: Java(Spring)에서 Flask에 JSON문자열 전달하고 받기, SQLAlchemy(Flask module) 학습된 ML 모델을 Flask 웹에서 서비스하기 - Logistic Regression 회귀모델 작성 및 학습 - Pickle을 사용한 모델의 파일 저장 - Flask 웹에서 모델을 로드하여 서비스하기 Flask에서 데이터 베이스 다루기 - Java(Spring)에서 Flask에 JSON문자열 전달하고 받기 - SQLAlchemy(Flask module) CRUD(Oracle) 유저 -->폼--> 자바 -->json(json심플 이용, 포스트 방식으로 보내기)--> 플라스크(request.get_json 객체를 써서 넘어온 json문자열 받기) Flask -->자바로 json 문자열을 보낼땐 jsonify 써서 보낸다. 실행 결과 : 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 .. Framework/Flask Framework 2023. 3. 6.

• 

  (23.03.02.) Flask 프로그래밍: 플라스크 웹 서비스 (GET,POST) 파이썬 - 스프링 연동하기 - Web Server : Spring(Java Web Framework) - AI Server : Flask(Python Web Framework) W/B -요청-> Framework/Flask Framework 2023. 3. 6.

• 

  (23.02.28)Python 프로그래밍: 비지도 학습 - DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise)(연속형+ 범주형) DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise) : 밀도기반 clustering algorithm https://machinelearninggeek.com/dbscan-clustering/ DBSCAN Clustering – Machine Learning Geek Cluster Analysis comprises of many different methods, of which one is the Density-based Clustering Method. DBSCAN stands for Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. For a given set of data.. Artificial Intelligence 2023. 3. 6.

• 

  (23.02.27)Python 프로그래밍: Unsupervised Learning(비지도 학습) K-Means 알고리즘 , K-Modes 알고리즘 Unsupervised Learning(비지도 학습) -군집(Clustering) -학습데이터에 정답(Label)이 없음 -데이터의 분포 형태에 따라서 분류 -위치가 비슷한 데이터는 동일 클러스터에 포함 -연속형 데이터만 있는 경우, K-Means 알고리즘 -범주형 데이터만 있는 경우, K-Modes 알고리즘 -연속형, 범주형 혼합된 경우, DBSCAN(Gower거리) K-Modes https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/06/kmodes-clustering-algorithm-for-categorical-data/ KModes Clustering Algorithm for Categorical data - Analytics Vidhya Here, we will discu.. Artificial Intelligence 2023. 3. 1.

• 

  (23.02.24)Python 프로그래밍: Linear Regression 선형회귀, Classification 분류 분석, make_blobs 데이터셋 분류 Artificial Intelligence 2023. 3. 1.

• 

  (23.02.23)Python 프로그래밍: Scikit Learn(Boston을 활용한 데이터 전처리 및 탐색) Artificial Intelligence 2023. 3. 1.

• 

  (23.02.22.)Python 프로그래밍: 데이터 회귀분석, 분류 분석 시각화 (sklearn.datasets, seaborn) Artificial Intelligence 2023. 2. 22.

• 

  (23.02.21)Python 프로그래밍 : 데이터 시각화(pyplot) 수집,처리,저장 탐색적 데이터 분석 분석 -통계적 분석 -ML을 이용한 분석 AI 어플리케이션 - 학습용 데이터를 사용하여 패턴을 찾는다(학습) - 메모리에 학습된 모델이 완성,파일에 저장 - 모델을 파일로부터 로드하여 데이터를 받아 결과를 추정 수치형, 범주형 데이터 - 범주형 데이터 -> 수치형으로 변환 - One-Hot-Encoding Artificial Intelligence 2023. 2. 22.

• 

  (23.02.20.)Python 프로그래밍: 데이터 클렌징 - 결측값(Missing Data) 없애기 Artificial Intelligence 2023. 2. 22.

• 

  (23.02.16.) Python 프로그래밍: 빈도분석 , 카이제곱, 표준편차, 중위값 Artificial Intelligence 2023. 2. 22.