💻 STUDY

Streamlit의 장점1. 다른 조직의 도움 없이 빠르게 웹서비스를 만드는 방법을 사용 가능2. 다양한 Component를 제공해 대시보드 UI를 구성할 수 있음 Streamlit 설치하기pip install streamlit==1.36.0 Streamlit 텍스트 입력하기import streamlit as st # Streamlit Text 작성st.title("제목")st.header("헤더")st.subheader("서브헤더")st.write("그냥 글씨") 사용자의 입력 받기## 텍스트 입력받기text = st.text_input("사용자에게 띄울 메세지") ## ex) 입력해주세요pw = st.text_input("패스워드 입력", type="password") num = st.number_i..

논문 링크https://share.google/23LvUEkOosef6zq68 01. 기존의 협업 필터링 기반 모델 a. 목표 : 개인화된 추천 제공을 목적으로 사용자 선호 정보를 활용하자 b. 방법 - matrix factorization (행렬 분해) 방법 - neighbourhood models - Rating-based Collaborative Filtering - 사용자 벡터 : r(u)=(Ru1​,Ru2​,…,Run​)∈Rn ( u∈U={1,…,m} ) - 아이템 : r(i)=(R1i​,R2i​,…,Rmi​)∈Rm ( i∈I={1,…,n}i \in I = \{1, \dots, n\}i∈I={1,…,n} ) 02. Autoencoder: ..

논문 링크 https://www.semanticscholar.org/paper/Implementation-of-DNN-based-real-time-voice-and-its-Arakawa-Takamichi/fd5d3be9e8e293cce5b56f55de37af3d9734e0f4 www.semanticscholar.org DNN 기반의 voice conversion system: 3가지 단계 (Analysis → Conversion → Synthesis)를 거쳐 시스템 구현 [ 자세한 시스템 구조 ]1. Analysis입력 음성에서 Mel-Cepstral Coefficients, 음력, 전력, 추출FFT Mel-Cepstral Coefficients 분석 ⇒ 고성능 스펙트럼 분석기 사용으로 인한 높은 계산량..

[ PyTorch 소개 ]01. Pytorch란?: 페이스북 (FAIR) 에서 개발한 신경망 구축에 사용되는 소프트웨어 기반 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크장점멀티 플랫폼 프로그래밍 인터페이스동적 계산 그래프 : 사전에 구성한 다음 실행 시, 세션 실행을 하지 않고, 구체적인 값을 즉시 반환커뮤니티, 생태계가 많고, 활발히 운영됨사전 학습된 모델들을 얻을 수 있음여러 전문가들로 부터 도움을 받을 수 있음플랫폼 예시http://tutorials-pytorch-kr.webpkgcache.com/doc/-/s/tutorials.pytorch.kr/https://github.com/PyTorchKoreahttps://pytorch.kr/확장성이 뛰어남 : 다양한 규모의 프로젝트가 가능단점모바일, 웹 등 배포가 ..

안녕하세요😊GDGoC member 이가현 입니다. 저는 딥러닝 프로젝트에서 학습 과정을 직관적으로 모니터링할 수 있는 도구, TensorBoard의 활용법에 대해 소개해드리려 합니다.Tensorboard를 먼저 소개 드리고, 딥러닝에서 사용하는 예시, 머신러닝에서 사용할 수 있는 예시를 소개해드리도록 하겠습니다 !TensorBoard 란?Tensorflow가 제공하는 학습 과정 시각화 도구로, 학습 중에 발생하는 Loss, Accuracy, Gradient 등의 다양한 로그를 실시간으로 그래프 형태로 확인할 수 있도록 보여줍니다. 학습 지표들을 그래프로 확인 하면서, 학습이 제대로 이루어지고 있는지 확인할 수 있고,하이퍼파라미터 튜닝 후, 이전 결과와 비교함으로써 효과적인 설정 조합을 탐색하는데 도움을..

안녕하세요😀​이번 빅데이터 분석 학회 BDA의 16주차 블챌에서는 마켓 컬리 상품 후기 분류 모델 개발 기술 블로그 포스팅을 리뷰 해보도록 하겠습니다 ! https://blog.naver.com/gahyun_1/223787138985 [BDA 블챌] 16주차 : 마켓컬리 상품 후기 분류 모델 개발 블로그안녕하세요😀이번 빅데이터 분석 학회 BDA의 16주차 블챌에서는 마켓 컬리 상품 후기 분류 모델 개발 ...blog.naver.com( 블로그챌린지 포스팅 플랫폼이 네이버 블로그라 링크로 게시하였습니다 ☺️)

안녕하세요😀​이번 빅데이터 분석 학회 BDA의 15주차 블챌에서는 1. 머신러닝과 딥러닝 비교2. Sequential 을 사용한 딥러닝 신경망 설계에 대해서 포스팅하겠습니다! https://blog.naver.com/gahyun_1/223770089659 [BDA 블챌] 15주차 : Sequential 을 사용한 딥러닝 신경망 설계안녕하세요😀이번 빅데이터 분석 학회 BDA의 15주차 블챌에서는 1. 머신러닝과 딥러닝 비교 2. Seque...blog.naver.com ( 블로그챌린지 포스팅 플랫폼이 네이버 블로그라 링크로 게시하였습니다 ☺️)

안녕하세요 :)이번 14주차 빅데이터 분석학회 BDA의 블로그챌린지는 앙상블 모델에 대해 포스팅하려고 합니다.​1. Voting2. BMA (Bayesian Model Averaging)3. Stacking  [BDA 블챌] 14주차 : 앙상블 기법안녕하세요 :) 이번 14주차 빅데이터 분석학회 BDA의 블로그챌린지는 앙상블 모델에 대해 포스팅하려고 ...blog.naver.com ( 블로그챌린지 포스팅 플랫폼이 네이버 블로그라 링크로 게시하였습니다 ☺️)

안녕하세요😀​이번 빅데이터 분석 학회 BDA의 13주차 블챌에서는 ARIMA 모델을 이용한 시계열 분석에 대해서 포스팅하겠습니다!  [BDA 블챌] 13주차 : ARIMA를 이용한 시계열 분석안녕하세요😀 이번 빅데이터 분석 학회 BDA의 13주차 블챌에서는 ARIMA 모델을 이용한 시계열 분...blog.naver.com ( 블로그챌린지 포스팅 플랫폼이 네이버 블로그라 링크로 게시하였습니다 ☺️)

안녕하세요😀​이번 빅데이터 분석 학회 BDA의 12주차 블챌에서는 시계열 데이터를 생성하고, 실제로 실습하는 코드에 대해서 포스팅하겠습니다!  [BDA 블챌] 12주차 : 시계열 분석 (2)안녕하세요😀 이번 빅데이터 분석 학회 BDA의 12주차 블챌에서는 시계열 데이터를 생성하고, 실제로 ...blog.naver.com( 블로그챌린지 포스팅 플랫폼이 네이버 블로그라 링크로 게시하였습니다 ☺️)