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1-14[Crawling, Selenium, Kaggle] Kaggle에 데이터 올리기, Selenium 이미지 스크래핑

오늘 할 일 (계획) 1. 머신러닝 프로젝트 2. Django 강의 시작 오늘 한 일 (회고) 1. 머신러닝 프로젝트 - Kaggle에 데이터 올리고 해당 파일을 가지고 인공지능 모델 구현 pokemon | Kaggle pokemon A dataset of images containing pokemon www.kaggle.com - Teachable machine으로 만든 인공지능 모델 URL 링크해서 json 파일 형태로 받아서 업로드한 이미지에 맞게 결과값나오는 것 결과 확인 - 코랩 사용하지 않은 Local 환경에서 인공지능 모델 이용하여 predict 함수 조절 테스트 중 2. Kaggle에 올릴 데이터 스크래핑용 스크래핑 코드 구현 * 코드 구현 요약 from selenium import web..

1-13[Project] Tensor flow 작업 환경 구성

오늘 할 일 (계획) 1. 머신러닝 프로젝트 2. Django 강의 시작 오늘 한 일 (회고) 1. 머신러닝 프로젝트 - 프로젝트 뼈대 구성 - 프로젝트 함수 정리 - tensor flow 작업 환경 구축 * Tensor flow 작업 환경 구축 요약 Anaconda 설치 → Tensorflow 설치를 위한 가상환경 세팅 → 가상환경 활성화 → Tensorflow 설치 → 파이참 프로젝트 생성하면서 인터프리터 설정 으로 이루어집니다. Anaconda 설치 https://www.anaconda.com/products/individual Tensorflow 설치를 위한 가상환경 세팅 # python 버전이 3.9 인, tf 라는 이름의 가상환경을 생성하겠다. conda create -n tf python=3..

1-12[Project] 첫번째 Machine learning 프로젝트 구상

오늘 할 일 (계획) 1. 머신러닝 프로젝트 2. Django 강의 시작 오늘 한 일 (회고) 1. 머신러닝 프로젝트 - 프로젝트 구상 스파르타_AI_16조_프로젝트 노션 - 와이어프레임 구상 스파르타_AI_16조_Figma Figma www.figma.com - 머신러닝 프로젝트 : 자신과 맞는 포켓몬 판별하기 프론트 구성 완료 - 웹 스크래핑 코드 구성 및 수정 배포 내일 할 일 1. 머신러닝 프로젝트 2. Django 강의 시작

1-11[Machine learning] 2, 3, 4주차 개발일지

오늘 할 일 (계획) 1. 머신러닝 강의 복습 2. 기존 수강 완료한 강의 개발일지 작성 3. 알고리즘 3주 차 강의 학습 오늘 한 일 (회고) 1. 머신러닝 강의 복습 2. 머신러닝 2,3,4주 차 개발일지 작성 머신러닝 - 2주차 개발일지 (tistory.com) 머신러닝 - 2주차 개발일지 2주 차의 목표는 논리 회귀의 개념과 다양한 머신러닝 모델을 알아본다. 머신러닝에서 쓰이는 전처리 기법들에 대해 배운다. 논리 회귀 : 입력값과 결과 사이에 연관성을 찾아내는 것을 말함 전 dawnpast12.tistory.com 머신러닝 - 3주차 개발일지 (tistory.com) 머신러닝 - 3주차 개발일지 3주 차의 목표는 딥러닝의 역사를 배운다. 신경망을 만드는데 필요한 각종 개념을 알아본다, 신경망을 직..

1-10[Machine learning] 1주차 개발일지

오늘 할 일 (계획) 1. 머신러닝 강의 복습 2. 기존 수강 완료한 강의 개발일지 작성 3. 알고리즘 3주 차 강의 학습 오늘 한 일 (회고) 1. 머신러닝 강의 복습 2. 머신러닝 1주차 개발일지 작성 머신러닝 - 1주차 개발일지 (tistory.com) 머신러닝 - 1주차 개발일지 머신러닝의 기원을 생각해본다면 사람들이 예측하고 싶은 여러가지 이벤트를 사람이 모두 고려하기에는 어려움이 있기에 컴퓨터가 직접 그런 예측에 필요한 인자들을 학습하고 예측할 수 있게 dawnpast12.tistory.com * Colab에서 돌아가는 머신러닝 예제를 파이참으로 가져와서 작업을 해보려는 시도를 하였지만 결과적으로 불필요한 시간만 많이 들이고 원하는 결과는 얻지 못하였음 이러한 과정을 거치면서 집중력이 떨어져 ..

1-9[Machine learning] 머신 러닝 기초 정리 #3

오늘 할 일 (계획) 1. 머신러닝 4주 차까지 수강 2. 기존 수강 완료한 강의 개발일지 작성 오늘 한 일 (회고) 1. 머신러닝 4주 차까지 완강 * 강의 내용 요약 딥러닝은 머신러닝의 한 부분이며 자연계의 문제들이 선형 회귀로만 해결하지 못하는 부분들이 있기에 선형 회귀로 해결하는 중간중간에 비선형적인 장치를 하나씩 넣어서 결괏값을 풀어가는 과정을 보면 사이사이에 층을 깊게 쌓는 다 고하여 딥러닝이라고 불리게 됨 딥러닝의 주요 개념과 기법 배치 사이즈와 에폭 - batch를 설명을 하게 될 때 iteration이라는 개념을 같이 설명을 해야 하는데 우리가 가지고 있는 엄청나게 큰 데이터셋을 학습을 시킬 때 방대한 자료를 한 번에 메모리에 올리기 힘들기 때문에 데이터를 쪼개서 학습을 시키게 되고 이때..