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딥러닝을 다루기 위해서 케라스(keras)라는 파이썬 라이브러리를 이용할 것입니다!케라스는 딥러닝 엔진 프로그램을 호출하여 인공지능 알고리즘을 수행합니다. 다양한 엔진이 사용가능했으나 2.4부터는 백엔드로 텐서플로만 제공합니다.현재 이용하는 운영체제가 현재 우분투이다. 먼저 아나콘다 파이썬을 사용해 케라스를 설치후, 개발 환경을 만들 것입니다. 1. 아나콘다 배포판을 사이트에서 내려받기https://www.anaconda.com/download Download Anaconda Distribution | AnacondaDownload Anaconda's open-source Distribution today. Discover the easiest way to perform Python/R data scie..

이번에 하는 팀플에서 어쩌다보니 백엔드를 맡게 되었다. 사실 어쩌다보니 보다는 남는 역할이기도해서 그렇다. 그렇다면 잘 모르는 분야인 DB를 내가 할 수도 없었다. DB 전에 맡아서 해볼려고했다가 너무 어려웠던 기억도 있다.  이번 팀플이 저번보다 훨씬 더 잘 진행되고 있다는 시점에서 너무나 기쁘다. 그래서 최선을 다하고싶은데,, 그러기에는 지금의 내가 너무나 부족하고 실력이 없다는걸 절절히 깨닫는 매일매일이 흘러가고있다. 조금 더 절실한 사람처럼 살아가보고싶다. 이렇게 말해도 하고싶은 일들은 절실하게 하는 사람이라서 그냥 이 분야에 내가 관심이 적은 걸까?라는 생각을 하기도 한다... 그러나 살아나가고 해나가야지.  이번에는 웹페이지 제작을 하게 되었고 프론트에서는 React를 이용하고 Back에서는 ..

Streamli은 손쉽게 웹 애플리케이션을 만들 수 있게 해주는 Python 라이브러리 데이터 과학 및 머신러닝을 위한 사용자 정의웹 애플리케이션을 생성할 수 있는 오픈소스 프레임 워크입니다.  웹 애플리캐이션은 정적과 동적으로 나눌 수 있다 정적은 검색창과 결과처럼 멈춰있는 웹사이트이고 동적은 지도 웹처럼 변동하는 웹사이트를 말한다정적은 Browser에서 Request를 하면 Sever에서 받아서 Browser로 나타내지는 반면,동적 Server에서 한번 더 Processing하여 Browser에 전달한다 Browser에서의 구현을 Front end, Server에서의 구현을 Back end로 구분하면 된다.    Streamlit은 배우기 쉽고 웹 애플리케이션을 개발하는데 드는 시간을 단축할 수 있다..

2차원으로 줄여 시각화한 와인 데이터를 이용해 어떤 와인이 비슷한지 알아내고, 비슷한 와인을 묶는 알고리즘을 작성해보겠습니다.클러스터링, 또는 클러스터 분석은 주어진 개체에서 비슷한 개체를 선별하고 묶는(grouping) 작업을 의미합니다. 또한, 대푯값을 추출하여 각 클러스터를 대표하는 개체를 찾아낼 수 있습니다.예로, 여러 종의 생물이 나열되어 있을 때, 각 종에 대한 세부 정보를 이용해 동물 클러스터와 식물 클러스터를 자동으로 추출해 낼 수 있습니다.K-Means 클러스터링은 주어진 데이터를 K개의 클러스터로 묶는 알고리즘입니다. 알고리즘은 어떠한 선행 학습 없이 자동으로 클러스터를 분류하고 개체들의 묶음을 추출해 냅니다.K의 개수를 조정하면 클러스터의 일반도를 조정할 수 있습니다. 생물 데이터에서..