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[Keras] Functional 모델 Functional model Keras에서 Functional API는 tf. keras보다 더 유연한 모델을 만드는 방법이다. 다중 출력 모델, 방향성 비순환 그래프 또는 공유 레이어가 있는 모델과 같은 복잡한 모델을 정의하는 방법이다. Functional API는 비선형 topology, 공유 계층, 심지어 다수의 입력 또는 출력을 가진 모델을 처리할 수 있다. from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense import netron from tensorflow.keras.layers import Input from tensorflow.keras import Model _input = In.. 2022. 7. 30.
[AI] 와인 종류 예측 와인 종류 : red, white 두가지 타입으로 예측 import pandas as pd # 데이터 로드 # 원본 파일은 분리자가 세미콜론 red_df = pd.read_csv('./winequality-red.csv', sep=';') white_df = pd.read_csv('./winequality-white.csv', sep=';') # 분리자를 콤마로 사본 저장 (일반적으로 csv 파일은 세미콜론이 아닌 콤마로 분리자를 사용) red_df.to_csv('./winequality-red2.csv', index=False) white_df.to_csv('./winequality-white2.csv', index=False) red_df = pd.read_csv('./winequality-red2... 2022. 7. 24.
[AI] 와인 품질 예측 와인 품질 : 3 ~ 9 숫자 값으로 예측 import pandas as pd # 데이터 로드 # 원본 파일은 분리자가 세미콜론 red_df = pd.read_csv('./winequality-red.csv', sep=';') white_df = pd.read_csv('./winequality-white.csv', sep=';') red_df.head() white_df.head() # 분리자를 콤마로 사본 저장 (일반적으로 csv 파일 세미콜론이 아닌 콤마로 분리자를 사용) red_df.to_csv('./winequality-red2.csv', index=False) white_df.to_csv('./winequality-white2.csv', index=False) red_df = pd.read_cs.. 2022. 7. 24.
[AI] 표준화 (Standardization) import matplotlib import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt df = pd.read_csv('./kaggle_diabetes.csv') df.head() df.hist() plt.tight_layout() plt.show() df['BloodPressure'].hist() plt.tight_layout() plt.show() df.info() df.isnull().sum() for col in df.columns: missing_rows = df.loc[df[col] == 0].shape[0] print(col + ": " + str(missing_rows)) import numpy as np # outlier 처리 df['Gluc.. 2022. 7. 24.
[Pandas] 데이터 전처리 (3) df.drop() : 행과 열 삭제 import pandas as pd data_dict = { 'Name' : ['John', 'Sabre', 'Kim', 'Sato', 'Lee', 'Smith', 'David'], 'Country' : ['USA', 'France', 'Korea', 'Japan', 'Korea', 'USA', 'USA'], 'Age' : [31, 33, 28, 40, 36, 55, 48], 'Job' : ['Student', 'Lawyer', 'Developer', 'Chef', 'Professor', 'CEO', 'Banker'] } df = pd.DataFrame(data_dict) df = df.drop(1, axis=0) df df = df.drop([3, 5], axis =.. 2022. 7. 24.
[Pandas] 데이터 전처리 (2) 열 (column) 데이터 추출하기 데이터프레임 (DataFrame)에서 열 (column) 단위 데이터를 추출하기 위해서는 대괄호 안에 열 이름을 사용한다. df_job = df['Job'] df_job df_job = df[['Job']] df_job cols = ['Country', 'Job'] # df_country_job = df[cols] df_country_job = df[['Country','Job']] df_country_job 인덱스 / 행 번호 Pandas에서는 df.loc[인덱스], df.iloc[행 번호] 사용하여 행 단위로 데이터를 가져온다. loc 인덱스 기준으로 행 데이터 읽기 iloc 행 번호를 기준으로 행 데이터 읽기 행 번호 인덱스 Name Country Age Job .. 2022. 7. 24.
[Pandas] 데이터 전처리 (1) 데이터프레임 (Dataframe) 데이터프레임은 dictionary 데이터 또는 list 데이터를 이용해서 생성할 수 있다. import pandas as pd data_dict = { 'Name' : ['John', 'Sabre', 'Kim', 'Sato', 'Lee', 'Smith', 'David'], 'Country' : ['USA', 'France', 'Korea', 'Japan', 'Korea', 'USA', 'USA'], 'Age' : [31, 33, 28, 40, 36, 55, 48], 'Job' : ['Student', 'Lawyer', 'Developer', 'Chef', 'Professor', 'CEO', 'Banker'] } df = pd.DataFrame(data_dict) impo.. 2022. 7. 23.
[AI] 분류 (Classification) 분류 (Classification) import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense from tensorflow.keras.optimizers import SGD, Adam import numpy as np try: loaded_data = np.loadtxt('./example.csv', delimiter=',') x_data = loaded_data[ :, 0:-1] t_data = loaded_data[ :, [-1]] print(x_data.shape, t_data.shape) except Exception as err: prin.. 2022. 7. 23.
[AVR] 터미널 (Terminal Window) 터미널 (Terminal) 시리얼 포트 통신을 제공하는 Atmel Studio 내부의 터미널 창을 위한 확장이다. 2022. 7. 19.
리눅스 (Linux) 리눅스 (Linux) 컴퓨터 OS 커널의 일종인 리눅스 커널, 또는 리눅스 커널을 사용하는 운영체제를 가리키는 말이기도 하다. GNU 쪽 사람들은 리눅스는 커널일 뿐이고, 이 커널을 가져다가 GNU 프로그램들을 올려 만든 운영체제는 GNU/Linux라고 이야기하며 이런 명칭에 민감하게 반응하는 경우도 있다. 소스 코드가 공개되어 있는 대표적인 오픈 소스 소프트웨어다. 컴퓨터 역사상 가장 많은 참여자가 관여하고 있는 오픈 소스 프로젝트다. 모바일 운영체제로 유명한 안드로이드 역시 리눅스 커널을 가져다 쓰고 있다. Linux라는 이름은 Linus' *nix, 리누스의 유닉스라는 뜻으로 지어졌다. *nix는 Unix 계열 운영체제라는 뜻이다. 나중에 Linux Is Not UniX라는 재귀적 용어의 줄임말이라.. 2022. 7. 19.
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