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[Git] Git, Github.com, Github Desktop 사용하기 소스코드 버전 관리를 위한 Git과 Github.com 사용법 Git 이란?소스 코드를 효율적으로 관리하기 위해 만들어진 분산형 버전 관리 시스템이다(여러명이 하나의 프로젝트를 공도으로 작업할 때 코드를 관리하기 좋다) Git 에서 리파지토리(repositoty) 활용하기1. 소스 코드 저장소인 리파지토리를 만든다2. 로컬 컴퓨터에 클론(clone)을 만든다 (클론은 컴퓨테 한번만 해주면 된다)3. 소스 코드를 만들고 올리기 전에 완전한 소드코드인지 확인 후 커밋(commit)(확정) 하고,    리파지토리에 올린다(push)4. 다시 작업을 시작할 때 항상 리파지토리에서 코드를 받아와서(pull)  작업한다이 작업은 VSCode 에서도 가능하지만 Github Desktop을 활용하.. 2024. 4. 24.
[AI] 타임시리즈 데이터 prophet과 redample 사용하여 예측 resample 과 prophet 같이 사용하여 예측하기 resample() 이란?resample 함수가 년단위, 월단위 등으로 데이터를 묶어서 처리가 가능하다함수 사용하기 전 데이터 준비그룹바이 함수를 이용해서는 날짜 데이터를 바로 년, 월, 일, 시 단위 등으로 묶으라고 할 수 없다그래서 먼저 날짜 컬럼을 인덱스로 만들어서 resample 함수를 사용 할 수 있게 만들어야한다 사용할 날짜 컬럼 데이터 타입 확인 후 오브젝트일 경우 데이트 타임으로 변경df['Date'].info()# format=에 해당 컬럼에 날짜가 입력 되어있는 형식을 입력해준다df['Date'] = pd.to_datetime( df['Date'], format= '%m/%d/%Y %I:%M:%S %p' ).. 2024. 4. 24.
[AI] date 컬럼 오브젝트에서 datetime으로 변경하기, 요일 정보 컬럼으로 넣기 _판다스 to_datetime() 데이타프레임의 date 컬럼을 전세계가 알아보는 시간 Date ISO 포멧으로 바꾸는 방법 준비한 데이타프레임 chicago_df의 info chicago_df.info() >>> Index: 6017767 entries, 0 to 1456713 Data columns (total 8 columns): # Column Dtype --- ------ ----- 0 ID int64 1 Date object 2 Block object 3 Primary Type object 4 Description object 5 Location Description object 6 Arrest bool 7 Domestic bool dtypes: bool(2), int64(1), object(5) memory usage: 33.. 2024. 4. 24.
[AI] Time Series Data를 Prophet 라이브러리를 이용해서 예측하기 Time Series Data를 Prophet 라이브러리를 이용해서 예측하기 필요한 라이브러리 # import libraries import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random import seaborn as sns from prophet import Prophet csv 파일을 읽어와서 데이터를 분석해보고 날짜 순으로 정렬한다 # avocado.csv 데이터 읽기 df = pd.read_csv('/avocado.csv', index_col=0) # 날짜 정렬 df = df.sort_values('Date', ascending=True).reset_index() 프로펫 분석을 위해서는 날짜와 예측하고 .. 2024. 4. 23.
[AI] 딥러닝 Transfer Learning _ Fine tuning 트랜스퍼러닝 후 파인 튜닝하기 파일 튜닝이란? 트랜스퍼 러닝을 한 다음에 수행하는 방법이며 섬세한 튜닝이다 트랜스퍼러닝을 한 후에 조금 더 개선이 가능한지 추가로 해보는 방법이다 학습된 모델 그 상태에서 추가로 학습시키는데, 좋은 모델의 일부분을 학습 가능한 데이터로 변경 후 학습 시킨다 전 포스팅 [AI] 딥러닝 Transfer Learning으로 사진분류하는 인공지능 만들기(https://msdev-st.tistory.com/68) 에서 만든 인공지능 model 에 이어서 파일 튜닝하겠다 베이스 모델의 전체 레이어를 다시 학습 가능하도록 바꿔주고 전체 레이어 수 확인한다 레이어 갯수를 확인했으니 몇번째 레이어까지 학습이 안되도록 할 것인지 결정해 준다 model.summary() >>> # 제일 아래.. 2024. 4. 23.
[AI] 딥러닝 Transfer Learning으로 사진분류하는 인공지능 만들기 Transfer Learning으로 개, 고양이 사진분류하는 인공지능 만들기 Transfer Learning이란? : 이미 학습이 완료된 인공지능을 가져다가 내 데이터로 다시 재학습해서 사용하는 것이다 이번학습에서 사용할 모델인, MobileNetV2 이란? 모바일이나 임베디드에서도 실시간을 작동할 수 있게 모델이 경량화 되면서도 정확도 또한 많이 떨어지지 않게하여 속도와 정확도 사이의 트레이드 오프 문제를 어느정도 해결한 네트워크이다 트랜스퍼 러닝에 사용되는 모델들은 홈페이지에서 확인이 가능하다 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/applications Module: tf.keras.applications | TensorFlow v2.16.1 D.. 2024. 4. 23.

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