Byte의 발자취

티처블 머신(Teachable Machine) ># 티처블 머신(Teachable Machine)은 구글이 개발한 웹 기반의 머신러닝 플랫폼 # 이 플랫폼은 사용자가 간단한 인터페이스를 통해 이미지, 음성 또는 동작과 같은 데이터를 입력하고, 이를 기반으로 모델을 학습시킬 수 있고, 사용자는 이를 통해 기계에게 어떤 입력이 어떤 출력을 가져오는지를 가르칠 수 있다.# https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable MachineTrain a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, ap..

# 테슬라 주가 데이터를 다운받아서 Prophet을 활용하여 분석해 보자.# 출처 : https://www.nasdaq.com/market-activity/stocks/tsla/historicalimport pandas as pddf = pd.read_csv('/content/HistoricalData_1713768604457.csv')df.info() # 분석을 좀더 용이하게 하기위해 컬럼명을 간결하게 변경df.columns = ['Date','Close','Volume','Open','High','Low' ]df.columns Index(['Date', 'Close', 'Volume', 'Open', 'High', 'Low'], dtype='object') # 테슬라 데이터라는 구분을 위해 ID 컬럼..

STEP #0: PROBLEM STATEMENTThe Chicago Crime dataset : 2001 ~ 2017.Datasource: 캐글 https://www.kaggle.com/currie32/crimes-in-*chicago*Dataset contains the following columns:ID: Unique identifier for the record.Case Number: The Chicago Police Department RD Number (Records Division Number), which is unique to the incident.Date: Date when the incident occurred.Block: address where the incident occurr..

(8) 스트림릿을 EC2 서버에서 포트 지정하여 실행시키고, 여러개 동시에 트는 방법# 프로젝트를 몇개더 지정하였다.# EC2 계정은 하나만 만들어놓아도, 한서버에서 여러개의 서버를 동시에 틀수 있다.  # 우선 새로운 앱개발을 완료하였고, 해당 앱도 이전 차량 금액 예측앱처럼 서버로 올리고 싶다.# 우선 이전과정과 동일하게 해당 앱을 개발한 Git hub 주소를 리눅스 서버에 Clone 하여야 한다.# Putty 를 이용하여 동일하게 들어간다.# IP 주소는 각자 EC2 의 퍼블릭 IP 주소로 지정하여 들어간다. (이전 게시글 참고) # 'ec2-user' ID를 입력하여 로그인하고,# 이전 앱과 같이 st_310 가상환경에서 작업을 하였기 때문에, 같은 가상환경으로 진입# conda actibate ..

# 프롬펫(Prophet)은 Facebook에서 개발한 시계열 예측 라이브러리# Prophet은 시계열 데이터(타임 시리즈 데이터)를 예측하기 위한 강력하고 사용하기 쉬운 도구를 제공한다. 특히 Prophet은 비즈니스 및 금융 데이터와 같은 일반적으로 사용되는 시계열 데이터에 대한 예측을 중점적으로 다룬다. STEP #0: 데이터셋데이터는 미국의 아보카도 리테일 데이터 입니다. (2018년도 weekly 데이터)아보카도 거래량과 가격이 나와 있습니다.컬럼 설명 :Date - The date of the observationAveragePrice - the average price of a single avocadotype - conventional or organicyear - the yearRegio..

# 아나콘다(Anaconda)는 데이터 과학 및 기계 학습을 위한 오픈 소스 파이썬 배포판으로, 파이썬과 함께 널리 사용되는 수학, 과학, 데이터 과학 라이브러리들을 포함하고 있다.# 이러한 라이브러리에는 NumPy, pandas, SciPy, scikit-learn, Matplotlib 등이 포함됩니다.  Jupyter Notebook)> # 주피터 노트북(Jupyter Notebook)은 대화형 컴퓨팅과 데이터 시각화를 위한 오픈 소스 웹 응용 프로그램 이다.# 주피터 노트북은 코드, 텍스트, 이미지, 수식 등을 포함한 문서를 작성하고 실행할 수 있는 플랫폼을 제공하고, 주로 데이터 분석, 머신러닝, 통계 분석 등 데이터 과학 분야에서 널리 사용된다. ## 하여 이제 앞으로 파이썬, 데이터 분석 가공..

# 전이 학습(Transfer Learning)은 기계 학습에서 사용되는 기술 중 하나로, 한 작업에서 학습한 모델의 지식을 다른 관련 작업에 적용하는 것을 의미  # 세밀 조정(Fine-tuning)은 전이 학습의 한 형태로, 미리 학습된 모델을 가져온 후 일부 레이어의 가중치를 고정시키고 일부 레이어의 가중치만 업데이트하여 새로운 작업에 맞게 모델을 미세 조정하는 과정으로, 이를 통해 새로운 작업에 더 잘 맞는 모델을 얻을 수 있다. 개와 고양이 분류를, 이미 잘 만들어진 뉴널네트워크를 활용하여, 성능을 올려보자> Stage 1: Install dependencies and setting up GPU environment# 구글 Colab 실행시 우측 상단에 화살표를 눌러 런타임 유형을 변경할수 있다..