Byte의 발자취

# 이번엔 티처블 머신을 이용해서 총 11개의 클래스를 생성해서 11종류의 음식사진을 학습시켜서 모델로 다운로드 진행# 티처블 머신을 가지고 학습시키는 방법은 라이브러리글 참고# 참고 : https://sorktjrrb.tistory.com/76# 티처블 머신(Teachable Machine)은 구글이 개발한 웹 기반의 머신러닝 플랫폼 # 이 플랫폼은 사용자가 간단한 인터페이스를 통해 이미지, 음성 또는 동작과 같은 데이터" data-og-host="sorktjrrb.tistory.com" data-og-source-url="https://sorktjrrb.tistory.com/76" data-og-url="https://sorktjrrb.tistory.com/76" data-og-image="https..

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..

음식소비 데이터를 통해서 비슷한 고객으로 그룹핑 하자 > import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd df = pd.read_csv('../data/Cust_Spend_Data.csv') df.isna().sum()Cust_ID 0Name 0Avg_Mthly_Spend 0No_Of_Visits 0Apparel_Items 0FnV_Items 0Staples_Items 0dtype: int64 X = df.iloc[:,2:] import scipy.cluster.hierarchy as schimport matplotlib.pyplot a..

문제) pima-indians-diabetes.csv 파일을 읽어서, 당뇨병을 분류하는 모델을 만드시오. 컬럼 정보 : Preg=no. of pregnancy Plas=Plasma Pres=blood pressure skin=skin thickness test=insulin test mass=body mass pedi=diabetes pedigree function age=age class=target(diabetes of not, 1:diabetic, 0:not diabetic) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 데이터 불러오기 df = pd.read_csv('../data/pima-..