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[Data Engineering] 어플리케이션 업데이트 어플리케이션 업데이트 src/static/js/app.js 파일에서 새로운 빈 텍스트를 사용하도록 56행을 업데이트한다. - No items yet! Add one above! + You have no todo items yet! Add one above! docker build 명령을 사용하여 업데이트된 버전의 이미지를 빌드한다. docker build -t getting-started . 업데이트된 코드를 사용하여 새 컨테이너를 시작한다. docker run -dp 127.0.0.1:3000:3000 getting-started docker: Error response from daemon: driver failed programming external connectivity on endpoint p.. 2024. 1. 23.
[Data Engineering] 도커 (Docker) 도커 (Docker) 신뢰할 수 있는 데이터 인프라 구축과 중복된 작업을 피하기 위해 데이터 엔지니어링은 필수이다. 모든 어플리케이션 및 패키징, 종속된 라이브러리를 어느 환경에서나 개발하기 위해서 쉽게 배포하고 안정적으로 구동할 수 있게 도와주는 도커를 사용한다. Dockerfile Dockerfile은 지정된 이미지를 빌드하는 데 필요한 모든 명령을 순서대로 나열한 텍스트 파일이다. Dockerfile은 Docker 빌드 명령에 의해 Docker 이미지를 생성하는 데 사용된다. Image 이미지는 읽기 전용이며 변경되지 않는다. Docker 이미지는 코드, 런타임, 라이브러리, 환경 변수, 구성 파일 등 소프트웨어를 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함하는 경량의 독립 실행형 실행 패키지다. Conta.. 2024. 1. 22.
[Chronobiology] 심부체온 (Core Body Temperature) 심부체온 (Core Body Temperature) 사람의 경우, 일주기 리듬은 일주기 시스템의 타이밍을 평가하는 데 사용되어 왔으며, 수년 동안 가장 일반적으로 사용되는 방법이었다. 일반적으로 심부체온 (CBT)리듬의 정점은 일주기 단계의 마커로 사용된다. 멜라토닌이 발견되고 멜라토닌 수집 및 분석 방법이 개발되면서 멜라토닌이 일주기 마커로 선택되는 방향으로 전환되었다. 이러한 변화의 이유는 적어도 부분적으로는 활동과 식사 등이 핵심 체온에 미치는 마스킹 효과와 CBT 측정이 일반적으로 직장에 삽입된 프로브를 통해 수집되었기 때문이다. 이러한 주의 사항에도 불구하고 CBT의 일주기 리듬은 일주기 리듬을 측정하는 데 유용하며, 일반적으로 최소 7 ~ 10일이 소요되는 분석 결과의 반환을 기다릴 필요 없이.. 2024. 1. 17.
[Chronobiology] 멜라토닌 (Melatonin) 멜라토닌 (Melatonin) 멜라토닌은 송과선에서 합성 및 분비되는 내인성 호르몬으로, 멜라토닌 생성의 시작은 일반적으로 내인성 일주기 시스템의 타이밍을 나타내는 지표로 사용된다. 멜라토닌 분비는 교감 신경으로 구성된 다중 시냅스 신경 경로를 통해 상부 경추 신경절의 SCN, pre-ganglionic 뉴런 및 post-ganglionic 섬유를 통해 제어된다. 멜라토닌은 일주기 시스템의 마커로 사용되는 것 외에도 일주기 리듬의 타이밍을 변경하고 (위상 이동) 멜라토닌이 SCN 뉴런의 발화 속도를 억제하여 수면 허용 상태를 만들기 때문에 SCN에 미치는 영향을 통해 수면을 촉진하는 데 도움을 줄 수 있다. 멜라토닌은 혈장 및 타액에서, 멜라토닌의 주요 대사 산물인 6-sulphatoxy 멜라토은 소변에.. 2024. 1. 16.
[Chronobiology] 일주기 시간 유형 (Circadian Chronotype) 일주기 시간 유형 (Circadian Chronotype) 일주기 시스템의 타이밍을 측정하는 데 자주 사용되는 도구는 설문지를 통해 평가하는 일주기 선호도 또는 크로노타입이다. 일주기 시간 유형은 일반적으로 개인이 선호하는 일상 활동 시간 또는 수면 시간에 의해 정의된다. 가장 일반적으로 사용되는 설문지는 아침-저녁형 설문지, 뮌헨 크로노타입 설문지 (MCTQ), 교대 근무자를 위한 뮌헨 크로노타입 설문지 (MCTQShift)이다. 이러한 설문지는 건강한 대조군에서는 일주기 시스템의 다른 측정치 (ex: CBT 및 멜라토닌 수치)와 상당히 잘 일치하지만, 환자 집단에서는 이러한 관계가 명확하지 않다. 이러한 설문지는 일주기 리듬 자체를 측정하지는 않지만, 극단적인 조기 또는 후기 유형을 식별하고 '사회적.. 2024. 1. 16.
[Chronobiology] 수면 평가용 설문지 (Sleep Log / Diary) 수면 평가용 설문지 (Sleep Log / Diary) 개체의 행동을 토대로 일주기 리듬을 간접 적으로 평가할 수도 있다. 어떤 개체는 일찍 취침을 시작하 고 일찍 기상하여 활동을 시작하고, 어떤 개체는 늦게 잠자리에 들고 늦게 일어나 활동을 시작한다. 인간에게 있어서 보통 자신의 활동 시기가 앞당겨져 있는 사람과 반대로 뒤로 밀려져 있는 사람이 있다. 즉, 남들보다 일찍 자고 일찍 일어나는, 일명 ‘아침형 인간’과 남들에 비해 늦게 자고 늦게 일어나는 ‘저녁형 인간’으로 나뉠 수 있다. 아침/저녁형의 개인별 특성, 수면 주기의 지연 혹은 전진이 유전적 요인의 영향을 받는다는 결과들이 보고되고 있다. 이러한 패턴을 평가하기 위한 간단한 방법은 수면 일기를 사용하는 것이다. 취침 시간과 기상 시간 등을 개.. 2024. 1. 16.
임베딩 훈련 (Training Embedding) 임베딩 훈련 (Training Embedding) 레스토랑 리뷰를 긍정 또는 부정에 따라 분류하는 신경망을 만든다. 이 신경망은 여기에 주어진 것과 같은 문자열을 입력으로 받을 수 있다. 이 코드에는 각 리뷰에 대한 긍정 또는 부정 레이블도 포함된다. from numpy import array from tensorflow.keras.preprocessing.text import one_hot from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Flatten, Embedding, Dense # .. 2024. 1. 11.
임베딩 전송 (Transferring Embedding) 임베딩 전송 (Transferring Embedding) 이제 간단한 원핫 인코딩을 수행하는 임베딩 룩업을 하드코딩하는 방법을 살펴본다. 원핫 인코딩은 입력된 정수 값 0, 1, 2를 각각 벡터 [1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]로 변환한다. 다음 코드는 임베딩 레이어의 무작위 조회 값을 이 원핫 인코딩에서 영감을 얻은 조회 테이블로 대체했다. from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Embedding import numpy as np embedding_lookup = np.array([ [1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1] ]) model = Sequent.. 2024. 1. 11.
Embedding Layers Embedding Layers 임베딩 레이어는 신경망의 데이터 흐름에 추가 정보를 자동으로 삽입할 수 있는 Keras의 편리한 기능이다. 임베딩 레이어를 사용하면 단어 인덱스 대신 n차원 벡터를 자동으로 삽입할 수 있습. 프로그래머는 자연어 처리 (NLP)와 함께 임베딩 레이어를 사용하는 경우가 많지만, 인덱스 값 자리에 더 긴 벡터를 삽입하고 싶을 때도 이 레이어를 사용할 수 있다. 어떤 면에서 임베딩 레이어는 차원 확장이라고 생각할 수 있다. input_dim : 어휘의 크기는 어느 정도인지 얼마나 많은 카테고리를 인코딩하고 있는지에 대한 이 매개변수는 "조회 테이블"의 항목 수 output_dim : 반환하려는 벡터의 숫자 수 input_length : 입력 특징 벡터에 변환해야 하는 항목의 수 이.. 2024. 1. 11.
Training HUGGING FACE models Training HUGGING FACE models 허깅 페이스 모델을 전송하고 훈련하기 위해 허깅 페이스 데이터 세트, 토큰화 도구, 사전 훈련된 모델을 사용한다. 먼저 필요한 경우 허깅 페이스를 설치하다. 허깅 페이스 데이터 세트를 설치하는 것도 필수이다. !pip install transformers !pip install transformers[sentencepiece] !pip install datasets 먼저, 허깅 페이스 허브에서 감정 데이터 세트를 로드한다. 감정 데이터 세트는 분노, 공포, 기쁨, 사랑, 슬픔, 놀라움의 여섯 가지 기본 감정이 포함된 영어 트위터 메시지의 데이터 세트이다. 다음 코드는 Hugging Face 허브에서 감정 데이터 세트를 로드한다. from datasets.. 2024. 1. 11.
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