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1-16[Ajax, formData] Ajax를 이용한 이미지 데이터 전송

오늘 할 일 (계획) 1. 머신러닝 프로젝트 2. Django 강의 시작 오늘 한 일 (회고) 1. 머신러닝 프로젝트 - Teachable machine 기반의 프로젝트 구조를 개조 - 프론트엔드에서 모든 것을 작업하던 구조에서 백엔드에서 모델을 불러오는 구조로 변경 - ajax 클라이언트 부분에서 이미지 데이터 보내지 못한 것 해결 formdata 이용 - server에서 모델 predict처리 후 json형식이 아니어서 보내지 못한 것 해결 pred_json = pd.Series(pred[0]).to_json(orient='values') 2. 생활 코딩 강의 학습 일시 중단 * form data를 이용한 ajax 통신 요약 async function predict() { // 파일의 인풋값을 #fi..

1-15[Lecture] 생활코딩 장고 강의 학습

오늘 할 일 (계획) 1. 머신러닝 프로젝트 2. Django 강의 시작 오늘 한 일 (회고) 1. 머신러닝 프로젝트 - main.html 오류 수정 2. 생활 코딩 강의 학습 시작 다음 교육 흐름 예습 https://www.youtube.com/watch?v=pbKhn2ten9I&t=7s 내일 할 일 1. 머신러닝 프로젝트 - 마무리 작업 2. Django 강의 시작

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..