나른한 코딩 생활

저번시간 까지는 tensorflow, 즉 레이어가 한개인 머신러닝의 예제들을 풀어보았다 오늘은 지난시간에 한 예제의 마무리를 하고 이후, 다중 퍼셉트론인 MLP 와 퍼셉트론에 대해 알아보자예제 - 닥스훈트 or 사모예드 ? from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier# Dachshund 의 길이와 높이로 만든 데이터dachshund_length = [77, 78, 85, 83, 73, 77, 73, 80,]dachshund_height = [25, 28, 29, 30, 21, 22, 17, 35,]# Samoyed 의 길이와 높이로 만든 데이터samoyed_len..

더 안전한 세상을 위해  / 윤선희 이사인생은 딱 우리가 꿈꾸는 것만큼 현실로 이루어진다NSHC : Network - 네트워크 Security - 시큐리티 Hacking - 해킹 Company - 컴퍼니 / 처음에는 Club 이 회사는 무슨일을 하나? SamsungPay 앱의 보안담당 Red Alert Blue Alert 해커들이 공격 수비를 통해 보안을 높이는 클럽 초창기에는 해킹을 연구하던 크리스쳔 들의 동아리 모임이였다 가난했던 처음시기에는 대전 산내동의 낡은 식당에서 겨울이면 장작을 패며 보냈다 2005년 한파로 인해 자리를 옮길 수밖 없었다 ( 서울 근처 ) 계속된 노력으로( 컨설팅과 호스팅 ) 고객사가 점점 늘어남  직원및 사업도 확장 걸음마 시절, 스티브 잡스의 프레젠테이션을 통해 모바일 보..

저번시간에 배웠던 선형회귀 그래프를 여러가지 코딩을 통해 그려보거나 머신러닝의 알고리즘을 간단하게 배워보는 시간을 가져보자  예제 - 붓꽃( Iris )코드를 살표보기 전에 오늘 사용할 knn - 알고리즘 에 대해 간단한 설명을 하고 넘어가겠다 k-NN 알고리즘에서 k-NN은 k-최근접 이웃k-Nearest Neightbor의 약자로 특정 공간에 분포하는 데이터에 대하여 k개의 가장 가까운 이웃을 살펴보고 다수결 방식으로 데이터의 레이블을 할당하는 분류방식 k개를 살펴본 후 다수결로 정하기 때문에 혹여나 클래스가 동일한 값이 나올 수 있는 짝수(2n)는 k 값에서 사용하지 않는다 아래는 붓꽃( Iris )을 이용한 머신러닝 과정이다from sklearn import datasetsfrom sklearn...

어제 잠깐 언급했던 회귀 부분은 인공지능을 만들기 위한 과정 중 중요도가 높다고 볼 수 있다 오늘 포스트에서는 Pycharm 설치 및 선형회귀에 대한 간단한 설명 그리고 파이선에서 배우는 간단한 통계학을 알아볼 것이다.새로운 툴 Pycharm지난번 동적 크롤링을 위해서 사용했던 Anaconda 내의 Spyder도 사용할 수 있겠지만, 강사님 마다의 툴이 제각각이라 최대한 환경을 맞춰주기 위해 새로운 툴을 사용해보자 기존의 Java 언어를 공부하기 위해 Jetbrains 사의 Intellij 를 사용한 사람이라면 아마 알 수 있을 것이다같은 회사의 Pycharm 은 이와 비슷하게 Python 을 사용하기 위한 편리한 툴이다. https://www.jetbrains.com/ko-kr/pycharm/downl..

어제까지 장황했던 데이터 크롤링 파트가 끝이 났다 오늘부터는 '인공지능' 이라는 새로운 주제와 새로운 강사님과 함께 공부해볼 것이다.Python의 활용파이썬 - C 언어 기반의 언어 그럼 C 언어는?-> 인터프린트 언어 ---> 느리다 머신러닝을 통해 뽑아내는것 : 파라매터  이를(웨이트) 뽑아낸 다음 다른 언어에서 공격적으로 사용 라이브러리가 많다는 특징 But 실무에서는 소스코드가 텍스트 형식이라 사용하기 힘들다  우선순위 1.명사 2.동사 Column 과 웨이터가 곱해져 나온 값이 급수 요즘 대세는 float 연산을 잘 쓰지 않는다 나눗셈 자체가 컴퓨터에는 부담되는 연산이기 때문 -> 부동소수점 연산이 오류가 심함  self 가 없다 : 함수 self 가 있다 : 메소드 argument : 전달인자..

이번 시간에는 각 조별 자유주제를 발표하는 시간으로 장황했던 데이터 수집 파트를 마무리할 에정이다정말 좋은 발표주제와 멋진 프레젠테이션이 있었으나, 이에 대한 자세한 기술은 다른 조에서 할 것이다우리 조에서 발표했던 ' 국민 청원 데이터 분석 - 국민의 목소리 ' 에 대해 알아보겠다국민동의청원 사이트 크롤링먼저 해당 사이트에서 동의수 현황을 파악할 수 있기에 청원24 대신 위 사이트를 선택했으나교수님 말씀으로는 크롤링을 막기 위한 사이트 같다 하셨다 그렇기에 크롤링할 수 있는 자료가 한정적이였고 생각 이상으로 시간을 많이 썼다from selenium import webdriverfrom webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManagerfrom selenium.w..

다음주 마지막 프로젝트를 하기에 앞서 오늘은 건양대학교 방문을 통해 취업역량을 강화하는 시간을 가졌다 오전에는 건양대학교 의과대 교수님의 ' 의료인공지능의 현재와 미래 ' 라는 주제의 짧은 강의를 듣고,오후에는 건양대학교의과대학 내의 의과생들의 실습환경과 그곳에서 데이터를 활용한여러 실습과 보관하는 장소의 생김새 등을 현장체험 하였다.의료인공지능의 현재와 미래 건양대학교 의과대학 강교수님의 강의를 듣게 되었다주제에서 알 수 있듯이 의료 분야에서 사용되고 있는 인공지능 AI 에 대한 의료분야 계열 사람의 입장에서우리에게 현재는 어떠하고 미래에는 어떠한 분야가 개발되어야 하는지에 대해 알려주셨다 강교수님은 2022년과 2023년 CES 헬스케어 분야를 보여주시며 해당 연도의 주요 IT 기기 및 인공지능 등을..

어제 멜론차트 크롤링 이후 각 조별로 원하는 연도의 랭킹을 조사한 후해당 자료를 가지고 데이터 분석 후 발표하는 준비를 했다. 오전에는 전 시간에 조사한 데이터를 각 조별로 발표하는 시간을 가졌다.우리 조는 10년 단위로 유행한 장르를 분석 했다.연대별 유행한 장르 분석크롤링을 위한 로컬 py 코드는 13일차를 확인해주길 바라며간단하게 시각화 파트만 보고 넘어가도록 하자 임포트도 동일하게 진행하였다.!pip install koreanize-matplotlibimport plotly.express as pximport plotly.graph_objects as gofrom plotly.subplots import make_subplotsimport pandas as pdfrom google.colab im..

오전에는 12일차에 각자가 원하는 유튜브 영상으로 만든 워드 클라우드를 발표하는 시간을 가졌다다들 멋지고 좋은 색상으로 데이터 시각화를 진행하였다해당 워드 클라우드는 다른 ABC 부트캠프 블로그 등을 통해 확인하면 좋을 것 같다 이후 오늘 작성할 코드는 특정 연도의 멜론차트 TOP30을 추출하여 워드 클라우드로 시각화 하는 작업까지 해보도록 하자데이터 크롤링 및 csv 파일화이번에는 2020년 멜론의 연간차트 데이터를 활용할 것이다.https://www.melon.com/chart/age/index.htm?chartType=YE&chartGenre=KPOP&chartDate=2020 이번에 사용할 라이브러리들은 다음과 같다rom selenium import webdriverfrom webdriver_ma..

오늘은 로컬 상에서 정적 데이터를 크롤링해보는 방법을 배울 것이다그런 다음 이를 활용해서 원하는 영상의 유튜브 댓글을 크롤링 해보자 그전에 어제 배웠던 내용중 보충 사항을 집고 넘어가겠다먼저 전시간에 만들었던 네이버 랭킹 뉴스의 보충을 조금더 해보겠다많이 본 뉴스와 댓글이 많은 뉴스 명사 Top 10개 비교각각의 기사제목을 텍스화 시킨다각각 d_text 는 data 로, m_text는 re_data 로 텍스트로 변환하여 저장한다# 기사 제목을 텍스트로 변환d_text = ' '.join(li for li in data['기사제목'].astype(str))m_text = ' '.join(li for li in re_data['기사제목'].astype(str))# 명사 단어 추출 -> konlpy# konl..