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[KT AIVLE(에이블 스쿨) 3기] 11주차 : AICE ASSOCIATE 대비 특강, 미니 프로젝트 5차
[11주차] AICE ASSOCIATE 대비 특강, 미니 프로젝트 5차 원래 미니 프로젝트가 5일 동안 진행될 예정이었는데, 다가오는 AICE associate를 대비하여 특강을 준비해주셨다! 그래서 1~2일차는 AICE ASSO 대비, 3~5일차는 미니 프로젝트 5차가 진행됐다. AICE ASSOCIATE 대비 특강 주제 1 : VOC를 제기한 고객이 해지할 지 여부를 예측하는 머신러닝 ,딥러닝 모델 구현 프로젝트의 진행 1) 필요한 라이브러리 설치 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 2) 데이터 로딩 df = pd.read_csv('voc_data.csv') 3) 데이터의..
2023.04.24 -
[KT AIVLE(에이블 스쿨) 3기] 10주차 : 미니 프로젝트 4차
[10주차] 미니 프로젝트 4차 4차 - 자연어처리 프로젝트 1대1 문의 유형 분류기 목표 : 문의 내용을 유형에 따라 으로 분류하기 - 데이터는 AIVLE EDU의 1:1 문의하기 게시판에서 에이블러들이 실제로 문의했던 내용으로 진행됐다. 프로젝트의 진행 방향 1) 문의 내용 분석 2) 문의 내용 분류 모델 성능 평가 형태소 분석기 - hannanum - kkma - komoran - mecab - okt 더보기 https://datascienceschool.net/03%20machine%20learning/03.01.02%20KoNLPy%20%ED%95%9C%EA%B5%AD%EC%96%B4%20%EC%B2%98%EB%A6%AC%20%ED%8C%A8%ED%8..
2023.04.23 -
[KT AIVLE(에이블 스쿨) 3기] 8주차 : 미니 프로젝트 3차
[8주차] 미니 프로젝트 3차 이번 미니 프로젝트도 크게 두 가지 주제로 진행됐다. 1~3일차는 차량 파손 여부 분류, 4~5일차는 저시력자들을 위한 화폐 분류가 주제였다. 발표는 한 주제가 끝나는 3일차, 5일차 이렇게 있었다! 차량 파손 여부 분류기 목표 : 차량 이미지가 정상(normal)인지 파손(abnormal)인지 분류하는 모델 제작 - 데이터는 실제 이미지가 아닌 DALL-E로 생성한 이미지 605장으로 진행됐다. 프로젝트의 진행 방향 1) 우리가 직접 설계한 모델과 데이터를 Augmentation하여 학습한 모델과 비교. 2) 우리가 직접 설계한 모델과 pretrained model로 학습하여 비교. 결론 1) 데이터 Augmentation을 하면 성능이 무조건 좋아질 줄 알았는데 그렇지는..
2023.03.28 -
[KT AIVLE(에이블 스쿨) 3기] 7주차 : 시각지능 딥러닝
[7주차] 시각지능 딥러닝 5주차에 딥러닝 강의를 해주신 강사님이 다시 한번 수업을 맡아주셨다! 근데 이번이 마지막 수업이라고 하셔서 너무 아쉬웠던 ㅠㅠ,, 시각지능(computer vision)과 CNN CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지 분류같은 computer vision에 적합한 네트워크를 가지고 있어서 많이 사용한다. CNN은 이미지/ 비디오 같은 시각 데이터를 입력으로 받으면 특징을 추출해 데이터를 분류할 수 있는 기술이다. CNN은 기본적으로 Convolution / Pooling 레이어를 가진다. Convoluton는 이미지의 특징을 추출하는 역할을 하며, Pooling 레이어는 이미지의 크기를 줄이면서 특징을 요약하는 것 Convolution Layer ..
2023.03.26 -
[KT AIVLE(에이블 스쿨) 3기] 6주차 : 미니 프로젝트 2차 / AI 모델 해석·평가
[6주차] 미니 프로젝트 2차 / AI 모델 해석·평가 다시 돌아온 미프 기간~ 미니 프로젝트가 벌써 있나 했더만 다시보니 이때가 선녀였다. .. .. 다음 달은... 정말 지옥이다. .... 4월은 미니 프로젝트 기간이 무려 3주나 된다 !!!! 미니 프로젝트 2차 이번 미니 프로젝트도 두 가지 주제로 진행되었다. 1일차: 미세먼지 예측 모델 만들기 2일차 ~ 3일차 : 악성 사이트 탐지 모델 만들기 1일차 - 미세먼지 예측 모델 만들기 나는 모델 만드는 것에 집중할 줄 알았는데 또 데이터 전처리가 중요한 프로젝트였다! 아마 앞으로 모든 프로젝트가 이러지 않을까? 정말로 데이터 마스터가 되어야겠다. . 그리고 이번에 제공해주신 미세먼지 데이터가 정말 날 것이라고 느껴졌다 ㅠ.ㅠ 정제가 하나도 되어 있지..
2023.03.17 -
[백준] 19941번 : 햄버거 분배 (Python)
https://www.acmicpc.net/problem/19941 19941번: 햄버거 분배 기다란 벤치 모양의 식탁에 사람들과 햄버거가 아래와 같이 단위 간격으로 놓여 있다. 사람들은 자신의 위치에서 거리가 $K$ 이하인 햄버거를 먹을 수 있다. 햄버거 사람 햄버거 사람 햄버거 사 www.acmicpc.net 💡 문제 접근 최대한 왼쪽에 있는 햄버거를 우선적으로 먹어야함 햄버거 먹으면 다른 문자로 바꿔주기 💡 내 코드 # 햄버거 분배 n,k = map(int,input().split()) hp =list(input()) cnt=0 for i in range(n): for j in range(i-k,i+k+1): # 거리 안에 있는 햄버거 찾기 if hp[i]=='P': # 현재 위치가 사람일때 if ..
2023.03.16 -
[백준] 20115번 : 에너지 드링크 (Python)
https://www.acmicpc.net/problem/20115 20115번: 에너지 드링크 페인은 에너지 드링크를 좋아하는 회사원이다. 에너지 드링크는 카페인, 아르기닌, 타우린, 나이아신 등의 성분이 들어있어 피로 회복에 도움을 주는 에너지 보충 음료수이다. 야근을 마치고 한 www.acmicpc.net 💡 내 코드 n = int(input()) k = list(map(int,input().split())) k = sorted(k, reverse=True) cnt = k[0] for i in range(1,n): cnt += (k[i]/2) print(str(cnt).rstrip('0').rstrip('.')) 💡 주의 소수점 불필요한 0 없애기
2023.03.16 -
[백준] 20300번 : 서강근육맨 (Python)
https://www.acmicpc.net/problem/20300 20300번: 서강근육맨 PT 첫째 날에 $1$과 $4$를 선택하고, 둘째 날에 $2$와 $3$을 선택하고, 마지막 날에 $5$를 선택하면 $M$은 $5$가 되며, 이때가 $M$이 최소일 때이다. www.acmicpc.net 💡 문제 접근 운동기구가 짝수일 때와 홀수일 때를 각각 생각해야함 짝수일 때는 가장 작은 값과 큰 값을 짝지어서 더해주고 홀수일 때는 가장 큰 값을 혼자 두기 💡 내 코드 # 서강근육맨 n = int(input()) m= list(map(int,input().split())) m= sorted(m) # 기구 근손실 작은 값부터 정렬 result= [] if n % 2 ==0: # 운동기구 수 짝수일 때 j = n-1..
2023.03.16