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[코멘토] (1주차) 인공지능을 활용한 챗봇 구축 기획부터 설계, 구현 A to Z - 기획 지금까지의 내 인공지능 공부는 알고리즘 이론, 유명한 실습 예제 기본 데이터로 연습하기였다. 이쯤되니 실제로 내가 구현할 수 있는 서비스가 무엇인지 궁금해졌다. 내가 만든 것들이 눈에 보여졌으면 좋겠다고 생각하기도 했고, 여러가지 인공지능 분야 중 나에게 맞는 분야에 대한 고민도 필요했다. 작년에 코멘토에서 SQL 직무부트캠프를 수료했기 때문에 이번에도 인공지능에 관련된 직무부트 캠프를 들어보기로 했다. 여러가지가 있었지만 가장 빨리 오픈하는 세션 '인공지능을 활용한 챗봇 구축 기획부터 설계, 구현 A to Z'을 신청했다. 이러한 시나리오로 진행하는 직무캠프이다. 상세페이지가 다른 캠프들과 Ctrl+C, V 수준이라서 딱히 참고할 내용은 크게 없었고, 그냥 제목만 보고 신청했다. 1주차 온라인 세션 1.. 2022. 1. 24.
[딥러닝] batch size(배치사이즈) VS epoch(에포크) VS iteration(반복) [딥러닝] batch size(배치사이즈) VS epoch(에포크) VS iteration(반복) 딥러닝을 학습하는 코드이다. hist = model.fit(x_tn, y_tn, epochs =10, batch_size = 100) 딥러닝을 학습하는 과정에서 epoch와 batch size, interation을 사용한다. 서로 비슷해 보여서 개념이 아주 조금 헷갈린다. batch size 전체 트레이닝 데이터를 여러개의 mini batch로 나누었을 때 하나의 미니 배치에 속하는 데이터의 개수를 말한다. 그림을 설명하자면, train data 700개는 각각 100개로 나눠진 mini batch가 7개로 이루어져있다. 각 mini batch는 100개의 데이터 포인트로 구성되어있고 이를 batch si.. 2022. 1. 22.
[딥러닝] Tensorflow로 신경구조망 모형 만들기 - Sequential API, Functional API [딥러닝] Tensorflow로 신경구조망 만들기 - 시퀀스 API, 함수형 API Tensorflow(텐서플로우) 2.0 Tensorflow는 파이썬을 이용해서 딥러닝 학습에 사용하는 프레임워크이다. 특히 신경망을 기반으로 하는 관련 연산 처리를 할 수 있어 사용을 한다. Tensorflow를 이용해서 신경망을 만두는 방법은 두가지가 있다. 1. 시퀀스 API 시퀀스 API는 직관적이고 편리하지만 복잡한 신경망을 구현할 수 없다. 처음 사용하는 사람들은 시퀀스 API가 익숙해지고 함수 API를 사용하는 것이 배우기 쉬울것이다. 시퀀스 API는 텐서플로에서 제공하는 Sequential()을 통해서 딥러닝 구조의 층을 쌓을 수 있다. Sequential()을 먼저 모형을 선언 하고 model.add() 함.. 2022. 1. 22.
[Python] Numpy np.vstack VS np.hastack - 배열하기 [Python] Numpy np.vstack VS np.hastack - 배열하기 import numpy as np np.hstack 배열을 가로로 결합하기 >>> a = np.array([1, 2, 3]) >>> b = np.array([5, 6, 7, 8]) >>> np.hstack([a, b]) array([1, 2, 3, 5, 6, 7, 8]) a와 b가 가로로 결합되어 출력된다. hstack을 사용할 떄에는 배열 행이 일치해야한다. 열은 일치하지 않아도 관계가 없다. >>> a = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[5,6,7]]) >>> b = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) >>> np.hstack([a,b]) ValueError: all the input ar.. 2022. 1. 20.
[Python] Numpy argmax( ),argmin( ),np.where( ) - 최소, 최대, 조건 색인값 찾기 [Python] Numpy argmax( ),argmin( ),np.where( ) - 최소, 최대, 조건 색인값 찾기 np.min(), np.max() >>> import numpy as np >>> x = [5,6,8,1,3,9,10] >>> np.min(x) 1 np.min()은 리스트안에 최소값을 찾을 수 있다. >>> np.max(x) 10 np.max()는 리스트안에 최대값을 찾을 수 있다. np.argmin(), np.argmax() 최소값, 최대값 색인 위치 찾기. 쉽게 말하면 최대값이 몇번째에 있는지 확인 할 수 있는 코드이다. >>> x = [5,6,8,1,3,9,10] >>> np.argmin(x) 3 리스트 x의 최소값은 1이다. 1의 위치는 (0,1,2,3) 3번째이다. - 파이썬.. 2022. 1. 20.
[Python] numpy (파이썬 넘파이) 데이터형 - 자료형을 확인해야하는 이유 Python numpy (파이썬 넘파이) 데이터형 - int8, float32, float64 Numpy? 고성능 수치계산을 위한 파이썬 라이브러리. 백터 및 행렬 연산에 편리한 기능을 가지고 있다. 데이터 분석을 할 때 매우 중요하게 사용된다. import numpy as np 라이브러리를 불러오는 코드이다. 뒤에 as np를 붙이는 것은 import numpy라고 매번 치는 것보다 np로 줄여서 사용하기 위함이다. 자료형(데이터형) 1비트당 2개의 숫자를 표현할 수 있다. -정수형 자료형(int) 데이터 타입 설명 숫자 int8 2^8 =256, 부호 있는 8비트 정수형 -128 ~ 127 int16 2^16, 부호 있는 16비트 정수형 -32758 ~ 32767 int32 2^32, 부호 있는 32.. 2022. 1. 20.
[Python] lambda function - 파이썬 람다(Lambda)함수 python lambda function - 파이썬 람다(Lambda)함수 람다(Lambda)함수 lambd는 함수 를 생성할 때 사용하는 예약어로 def와 동일한 역할을 한다. 일반 함수를 한줄로 간결하게 만들 때 사용된다. def를 사용할 정도로 복잡하지 않거나 def를 사용할 수 없을 때 쓰인다. lambda 매개변수1, 매개변수2, ... : 매개변수를 사용한 표현식 >>> add = lambda a,b : a+b >>> result = add(3,4) >>> print(result) add는 두 개의 인수를 받아 서로 더한 값을 돌려주는 lambda함수. >>> def add(a,b): return a+b >>> result = add(3,4) >>> print(result) 위 lambda를 .. 2022. 1. 20.
[Python] 점프 투 파이썬 연습문제 풀이 2장 Q1. 홍길동의 과목별 점수는 다음과 같다. 홍길동 씨의 평균 점수는? 국어 - 80, 영어 -75, 수학 - 55 >>> a= 80 >>> b = 75 >>> c = 55 >>> print((a+b+c)/3) 70.0 Q2. 자연수 13이 홀수인지 짝수인지 판별할 수 있는 방법? >>> 13 % 2 1 Q3. 홍길동의 주민등록번호는 881120-1068234이다. 홍길동의 주민등록번호를 연원일(YYYYMMDD)부분과 그 뒤의 숫자 부분으로 나누어 출력해보자 >>> pin = "881120-1068234" >>> yyyymmdd = pin[:6] >>> num = pin[7:] >>> print(yyyymmdd) >>> print(num) 881120 1068234 Q4. 주민등록번호 뒷자리의 맨 첫 번.. 2022. 1. 20.
다이어리 자랑하는 글 나의 다이어리 종류는 2가지이다. 하나는 스터디 플래너, 하나는 일정을 관리하는 스케줄러. 왜 나눠서 샀냐면 내가 원하는 속지내용이 한 제품안에 다 없기 때문이다. 그럼 하나씩 소개해 보도록 하겠다. 1. Better than Yesterday 작년부터 사고 싶었던 다이어리. 어디서 판매하는지 몰라서 못샀다가 최근에 발견하고 구매하게 된 아이템이다. https://youtu.be/DCLisDLsqdU 유튜버 드림코딩 엘리님이 추천해줘서 알게된 다이어리이다. (자기관리 팁 영상이니 보는 것을 추천한다) 저 영상을 보고 작년부터 아이패드 속지를 똑같이 만들어서 사용을 해왔는데 드디어 기회가 되어 구매를 하게 되었다. 속지 내용은 크게 뭐가 없다,. (솔직히 디자인도 이쁘진 않다. 오로지 기능만을 보고 구매).. 2022. 1. 19.
📚독후감상문📚 100일을 디자인하라 100일을 디자인하라 ''끊기 없는 ENFP, 한국인들의 구매를 부추기는 책'' D-100, 100일의 기적, 50일의 기적 등 단기간에 빠르게 성공할 수 있는 제목을 가진 책들을 좋아한다. 계획을 끝까지 잘 지키지 않으며 목표에 대해 조급한 나를 홀리기 딱 좋은 책이다. 다행히도 내 기대에 부합하게, 지금껏 내가 봐온 계획 방법론 중 가장 마음에 들었고, 나의 성향에 가장 적합해 보인다. 일단 따라 하기만 하면 되는 자세한 가이드를 설명해 준다는 점, 이 방법론이 나를 설득할 수 있는 타당한 이유가 있다는 점이다. 이 책에서 가장 맘에 들었던 문구가 있다. ''목표를 달성해 나가는 일련의 행동에는 자신에 대한 감정과 마주하면서 자신을 정확하게 바라보고 자신이 할 수 있는 것을 달성하면서 새로운 가능성을.. 2022. 1. 15.
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