Django8 Mini Project_딥러닝 활용 닮은 연예인 찾기 Django페이지 구현 안녕하세요. 보랏입니다. 최근 1주일동안 mini_project를 진행하여 블로그 글이 없었는데, 이제 막 지난주 금요일에 마무리되어 진행하였던 프로젝트 내용을 공유드리려고 합니다. 저희 팀에서 진행했던 프로젝트는 딥러닝(VGG16모델)을 활용하여 Django페이지를 구현하는 것이었습니다. 저의 역할은 VGG16모델링을 담당하였고, Django페이지 부분 수정을 진행하였습니다. 그럼 바로 진행했던 프로젝트 정보에 대해서 전달드리도록 하겠습니다. VGG16모델링 1. 프로젝트 개요 전이학습 활용 연예인 얼굴 분류 모델(.h5)생성 Django로 이미지 업로드 시 닮은 연예인을 분류하는 홈페이지 생성 2. 전체 구조 face ┣ mysite ┃ ┣ config ┃ ┃ ┣ __pycache__ ┃ ┃ ┃ ┣ .. 2023. 5. 22. 230427_DB복습 안녕하세요. 보랏입니다. 오늘은 리눅스에 대한 기본 명령어와 docker volume생성과 django의 구동원리에 대해서 배웠습니다. 바로 복습 시작하겠습니다. 1. 리눅스 기본 명령어 > : write(쓰기 기능) echo 'hi' > requirements.txt : requirements.txt 에 'hi' 작성 >> : append (추가 기능) pip freeze >> requiremenst.txt : requirements.txt 에 freeze(현재 버전) 추가 2. docker volume 생성 docker volume 생성 docker run -it —name volume-overide_0427 -v ~/test_0427:/home/testdir_2 alicak106/volume_tes.. 2023. 4. 27. 230424_DB복습 안녕하세요. 보랏입니다. 오늘 새로운 한 주가 시작되어 복습 내용 올리도록 하겠습니다. 오늘은 클래스, 우선순위 큐,장고 게시물 댓글 개수를 등록하는 방법을 배웠습니다. 바로 복습 시작하겠습니다. 1. 클래스 클래스 키워드를 이용한 클래스 정의 클래스란 객체 타입을 정의하는 기능 클래스를 기반으로 생성된 객체는 인스턴스라고 부름 같은 클래스의 여러 인스턴스는 같은 특성을 가지면서 각각 독립된 상태를 유지 베이스 클래스를 지정하면 지정한 베이스 클래스의 특성을 상속해 서브 클래스를 정의 가능 베이스 클래스를 지정할 때는 클래스 선언문의 매개변수를 생략할 수 있으며, 생략하면 object클래스를 상속 메서드란 클래스에 종속된 함수를 의미 class 클래스명(베이스 클래스): def 메서드명(인수1, 인수2,.. 2023. 4. 24. 230413_DB복습 안녕하세요. 보랏입니다. 어제 잠시 약속이 있어 어제 복습 내용을 올리게 되었습니다. 바로 복습 시작하고 오늘 오후에 던파 분석 내용도 올리도록 하겠습니다. 바로 복습 시작하겠습니다. 1. 머신러닝 - 릿지, 랏쏘, 엘라스틱 넷 회귀 알고리즘 모델의 과대적합을 방지하는 좋은 방법은 모델에 규제를 가하는 방법 다항회귀모델의 다항식 차수를 감소시키는 등 자유도를 줄이는 방법 회귀 계수의 크기를 제어해 과적합을 개선하려면 아래 그림과 깉이 함수를 최소화하는 것이 필요 alpha : 학습 데이터 적합 정도와 회귀 계수 값의 크기 제어를 수행하는 튜닝 파라미터 alpha가 0(또는 매우 작은 값) 이면 비용 함수 식은 기존과 동일한 Min(RSS(W)+0) 이 됨 alpha가 무한대(또는 매우 큰 값) 이면 비용.. 2023. 4. 14. 230412_DB복습 안녕하세요. 보랏입니다. 오늘은 비지도 학습인 군집 알고리즘 + KMeans 와 Django 홈페이지 질문 게시판 + 내비게이션 바를 생성하였습니다. 복습 시작하겠습니다. 1. 군집 알고리즘(Cluster Analysis) 비지도 학습 기술로 서로 유사한 정도에 따라 다수의 객체를 군집으로 나누는 작업 또는 이에 기반한 분석 유사도가 높은 데이터끼리 그룹화 유클리드 거리 기반 유사 객체를 묶음 (유사성 = 유클리드 거리) 계층적 군집분석(탐색적), 비계층적 군집분석(확인적) 과일 사전 데이터 군집 알고리즘 분석 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fruits = np.load('fruits_300.npy') print(fruits.shape) -->.. 2023. 4. 12. 230411_DB복습 안녕하세요. 보랏입니다. 오늘은 머신러닝 금융 데이터 활용 데이터 분석을 진행하였으며 Django를 활용한 웹 페이지를 구축하였습니다. 복습 시작하겠습니다. 1. 머신러닝 - 금융 데이터 활용 디폴트 찾기 (출처 : 금융 파이썬 쿡북) 사용되는 데이터 셋은 2005년 10월 대만 은행에서 수집한 것으로 '과거 상환 내역과 함께 고객에 대한 몇 가지 기본정보 (성별, 연령 교육 수준)을 사용해 디폴트 가능성이 높은 사람을 예측 6개월의 상환내역 (2005년 4월 ~9월)을 사용해 고객이 2005년에 10월에 디폴트를 할지 말지 여부 예측 데이터 읽기 및 유형 관리 (메모리 최적화 가능) separator 문자는 무엇인가? 별도 처리해야 하는 특수 문자가 존재하는가? 누락된 값(결측치)이 있는가? 그렇다면 .. 2023. 4. 11. 230410_DB복습 안녕하세요. 보랏입니다. 이번주가 새로 시작되어 바로 복습 내용 올리도록 하겠습니다. 오늘은 언더 샘플링, 오버샘플링에 대한 개념과 이 개념을 알아보기 위해 Kaggle에서 데이터 자료를 가져와 분석을 진행하였으며, Django에서 DB설정 및 홈페이지 제작을 배웠습니다. 바로 복습 시작하겠습니다. 1. 언더샘플링(undersampling) 과 오버샘플링(oversampling) 레이블이 불균형한 분포를 가진 데이터 셋을 학습시킬 때 예측 성능의 문제가 발생할 수 있는데, 이는 이상 레이블을 가지는 데이터 건수가 정상 레이블을 가진 데이터 건수에 비해 너무 적어 발생 즉 이상 레이블을 가지는 데이터 건수는 매우 적기 때문에 제대로 다양한 유형을 학습하지 못하는 반면에 정상 레이블을 가지는 데이터 건수는 .. 2023. 4. 10. 230405_DB복습 안녕하세요. 보랏입니다. 오늘은 XGBoost모델 만들기와 Django의 특징, 기초 명령어를 배웠습니다. 복습 시작하겠습니다. 1. XGBoost 모델 만들기 - 붓꽃 데이터 셋 어제 배운 XGBoost를 활용하여 사이킷런에서 제공해주는 datasets 분석 모델을 만들었습니다. import pandas as pd import numpy as np from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() df = pd.DataFrame(data=np.c_[iris['data'], iris['target']], columns=iris['feature_names'] + ['target']) df.head() from sklearn.model_selection i.. 2023. 4. 5. 이전 1 다음
