란 개발일지

Apple Silicon에 Python Tensroflow 설치하기 [아나콘다 & 주피터 설치] 2021.06.08 - [dev] - [MAC] 맥린이의 언제 끝날지 모르는 개발환경 세팅(3) miniforge & jupyter [MAC] 맥린이의 언제 끝날지 모르는 개발환경 세팅(3) miniforge & jupyter Python Ananconda(miniforge) 설치 [참고] https://velog.io/@taki0412/M1-Anaconda-Tensorflow-%EC%84%A4%EC%B9%98 M1 Anaconda Tensorflow(+OpenCV) 설치 M1 Tensorflow가 설치가 안되는 당신을 위한 글! velog... juran-devblog.tistory.com 드디어 tenso..

여러가지/맥린이 탈출기 2021. 7. 17. 01:32

pickle (피클) - 파이썬의 모든 객체에 대해 있는 그대로 저장할 수 있는 모듈 - 바이너리 파일에 저장하기 때문에 바이너리 형식 사용해야함 import pickle # 저장 with open('filename.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(data, f) pickle.dump(data, f, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL) # 사용 가능한 가장 높은 버전의 프로토콜 # 불러오기 with open('filename.pkl', 'rb') as f: data = pickle.load(f) - PANDAS 데이터프레임도 가능 import pickle import pandas as pd # 저장 dataframe.to_pickle('filename.pkl..

PYTHON/기본 2021. 7. 16. 13:32

Scikit-learn 모델 인스턴스 저장 후 불러오기 (.pkl) from sklearn.externals import joblib # 저장 joblib.dump(model, 'model.pkl', compress=True) # 불러오기 model_loaded = joblib.load('model.pkl') TensorFlow 모델 인스턴스 저장(.h5) from tensorflow.keras import models model.save('trained_model.h5') # model save model.save_weights('trained_model.h5') # weights만 따로 저장 저장한 모델 불러오기 from tensorflow import models model = models.load..

PYTHON/K-DIGITAL 2021. 7. 16. 11:53

멋쟁이사자처럼 X K-DIGITAL Training - 07.15 [tensorflow 1.x] 2021.07.15 - [python/k-digital] - [K-DIGITAL] 딥러닝 Tensorflow1.x 실습 - MNIST [K-DIGITAL] 딥러닝 Tensorflow1.x 실습 - MNIST 멋쟁이사자처럼 X K-DIGITAL Training - 07.15 [참고] 2021.07.14 - [python/k-digital] - [K-DIGITAL] 딥러닝 모델 최적화 이론 [K-DIGITAL] 딥러닝 모델 최적화 이론 멋쟁이사자처럼 X K-DIGITAL Training - 07... juran-devblog.tistory.com TensorFlow 버전1 vs 버전2 2.x대부터 Keras가 텐..

PYTHON/K-DIGITAL 2021. 7. 16. 11:18

멋쟁이사자처럼 X K-DIGITAL Training - 07.15 [참고] 2021.07.14 - [python/k-digital] - [K-DIGITAL] 딥러닝 모델 최적화 이론 [K-DIGITAL] 딥러닝 모델 최적화 이론 멋쟁이사자처럼 X K-DIGITAL Training - 07.14 [이전] 2021.07.14 - [python/k-digital] - [K-DIGITAL] 머신러닝을 넘어 딥러닝으로 [K-DIGITAL] 머신러닝을 넘어 딥러닝으로 멋쟁이사자처럼 X K-DIGITAL Training.. juran-devblog.tistory.com [github] https://github.com/ijo0r98/likelion-kdigital/tree/main/Part6.%20%EB%94%A5%..

PYTHON/K-DIGITAL 2021. 7. 15. 19:20

멋쟁이사자처럼 X K-DIGITAL Training - 07.14 [이전] 2021.07.14 - [python/k-digital] - [K-DIGITAL] 머신러닝을 넘어 딥러닝으로 [K-DIGITAL] 머신러닝을 넘어 딥러닝으로 멋쟁이사자처럼 X K-DIGITAL Training - 07.13 [이전] 2021.06.28 - [python/k-digital] - [K-DIGITAL] 인공지능과 머신러닝 [K-DIGITAL] 인공지능과 머신러닝 인공지능 (Artificial Intelligence, AI) 인공지능이.. juran-devblog.tistory.com Neural Network Optimization (신경망 최적화) 0. Gradient Descent (경사하강법) 비용함수의 값을 최소..

PYTHON/K-DIGITAL 2021. 7. 14. 18:47

멋쟁이사자처럼 X K-DIGITAL Training - 07.13 [이전] 2021.06.28 - [python/k-digital] - [K-DIGITAL] 인공지능과 머신러닝 [K-DIGITAL] 인공지능과 머신러닝 인공지능 (Artificial Intelligence, AI) 인공지능이란 Artificial intelligence(AI), sometimes called machine intelligence, is intelligence demonstrated by machines, in contrast to the natural intell.. juran-devblog.tistory.com 딥러닝 (Deep Learning) 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 인공지능 기술 인간의 인공신..

PYTHON/K-DIGITAL 2021. 7. 14. 17:22

멋쟁이사자처럼 X K-DIGITAL Training - 07.12 [github] https://github.com/ijo0r98/likelion-kdigital/tree/main/mid-project-1 ijo0r98/likelion-kdigital 멋쟁이사자처럼 & K-DIGITAL. Contribute to ijo0r98/likelion-kdigital development by creating an account on GitHub. github.com [이전] 2021.07.10 - [python/k-digital] - [K-DIGITAL] mid-project-1. 영화 별점 데이터 분석 [K-DIGITAL] mid-project-1. 영화 별점 데이터 분석 멋쟁이사자처럼 X K-DIGITAL ..

PYTHON/K-DIGITAL 2021. 7. 12. 12:22

문제어렵고 험난하게 miniforge와 몇가지 라이브러리를 설치하고 이제 좀 해보려고 하는데 갑자기 import 하다가 나온 에러.. * OpenMP runtime is not installed (vcomp140.dll or libgomp-1.dll for Windows, libomp.dylib for Mac OSX, libgomp.so for Linux and other UNIX-like OSes).   Mac OSX users: Run `brew install libomp` to install OpenMP runtime.* You are running 32-bit Python on a 64-bit OS 두번째 에러 메시지 32-bit 어쩌고 되어있길래(사실 짧길래) 관련하여 확인해봤더니import s..

여러가지/맥린이 탈출기 2021. 7. 11. 02:14

멋쟁이사자처럼 X K-DIGITAL Training - 07.09 [github] https://github.com/ijo0r98/likelion-kdigital/tree/main/mid-project-1 ijo0r98/likelion-kdigital 멋쟁이사자처럼 & K-DIGITAL. Contribute to ijo0r98/likelion-kdigital development by creating an account on GitHub. github.com [참고] https://diane-space.tistory.com/90 [추천시스템] 넷플릭스 영화 추천 시스템 구현 파이썬 코드 데이터 필요한 데이터만 첨부 코드 import pandas as pd import numpy as np # 데이터 읽어..

PYTHON/K-DIGITAL 2021. 7. 10. 11:41

멋쟁이사자처럼 X K-DIGITAL Training - 07.05 [이전] 2021.07.05 - [python/k-digital] - [K-DIGITAL] 세미프로젝트2. 타이타닉 생존자 예측 모델 만들기(1) [K-DIGITAL] 세미프로젝트2. 타이타닉 생존자 예측 모델 만들기(1) 멋쟁이사자처럼 X K-DIGITAL Training - 07.05 [github] https://github.com/ijo0r98/likelion-kdigital/tree/main/semi-project-2 ijo0r98/likelion-kdigital 멋쟁이사자처럼 & K-DIGITAL. Contribute to ijo0r98.. juran-devblog.tistory.com 타이타닉 생존자 예측(2) 모델 앙상블과 ..

PYTHON/K-DIGITAL 2021. 7. 6. 23:46

멋쟁이사자처럼 X K-DIGITAL Training - 06.11 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) TF (단어 빈도, term frequency) 특정 단어가 문서 내에 얼마나 자주 등장하는지 나타내는 값 DF (문서 빈도, document fequency) 다른 문서에서 특정 단어가 얼마나 자주 등장하는지 나타내는 값, 특정 단어를 가진 문서의 수 여러 문서가 있을 때 하나의 문서에서만이 아니라 여러 문서에서 자주 등장하는 단어일 경우 중요도가 낮아짐 하나의 문서에서만 많이 나오고 다른 문서에서 적게 등장할 경우 그 문서에서 해당 단어의 중요도가 높음을 알 수 있음 IDF (역문서 빈도, inverse document frequency) D..

PYTHON/K-DIGITAL 2021. 7. 6. 19:46