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import tensorflow as tfimport pandas as pd# 과거 데이터 준비filepath = '/content/sample_data/iris.csv'iris = pd.read_csv(filepath)iris.head()# one-hot encodingafter_encoding = pd.get_dummies(iris)after_encoding.head()print(after_encoding.columns)# 독립변수, 종속변수independent = after_encoding[['꽃잎길이', '꽃잎폭', '꽃받침길이', '꽃받침폭']]dependent = after_encoding[['품종_setosa', '품종_versicolor', '품종_virginica']]print(indep..

import tensorflow as tfimport pandas as pd# 과거 데이터 준비filepath = '/content/sample_data/boston.csv'boston = pd.read_csv(filepath)# print(boston.columns)boston.head()# 독립independent = boston[['crim', 'zn', 'indus', 'chas', 'nox', 'rm', 'age', 'dis', 'rad', 'tax', 'ptratio', 'b', 'lstat']]# 종속dependent = boston[['medv']]# print(independent.shape, dependent.shape)# 2. 모델 구조 생성X = tf.keras.layers.Inpu..

import tensorflow as tfimport pandas as pd# 과거 데이터 준비filepath = '/content/sample_data/iris.csv'iris = pd.read_csv(filepath)iris.head()# one-hot encodingafter_encoding = pd.get_dummies(iris)after_encoding.head()print(after_encoding.columns)# 독립변수, 종속변수independent = after_encoding[['꽃잎길이', '꽃잎폭', '꽃받침길이', '꽃받침폭']]dependent = after_encoding[['품종_setosa', '품종_versicolor', '품종_virginica']]print(indep..

import tensorflow as tfimport pandas as pd# 과거 데이터 준비filepath = '/content/sample_data/boston.csv'boston = pd.read_csv(filepath)print(boston.columns)boston.head()# 독립independent = boston[['crim', 'zn', 'indus', 'chas', 'nox', 'rm', 'age', 'dis', 'rad', 'tax', 'ptratio', 'b', 'lstat']]# 종속dependent = boston[['medv']]print(independent.shape, dependent.shape)# 2. 모델 구조 생성X = tf.keras.layers.Input(sh..

[딥러닝/인공신경망] 아래 그림은 은닉층이 1개인 단순한 인공신경망의 구조를 나타낸다. 이때, 은닉층의 개수를 여러 개를 추가함으로써 보다 깊은 신경망을 만들고이를 학습 모델로 사용하는 것을 딥러닝이라고 한다. 딥러닝이 적용된 대표적인 사례는 2012년 이미지 인식 기술을 겨루는 ILSVRC 대회를 들 수 있다.    * 딥러닝: 사람의 뇌에서 이루어지는 원리를 이용하여 인공지능을 만드는 방식- 인공 신경망(ANN, Artificial Neural Network): 신경망을 사람들이 인공적으로 만든 것- 인공 신경망에서는 신경망의 최소 구성 단위인 뉴런이 다른 뉴런과연결된 모습을 각각의 층(레이어)이라는 개념을 사용하여 연결하고 있음     * 입력층: 데이터를 입력받는 층 * 출력층: 이 출력층에 어떠..

[AndroidManifest]            [DBManager]package com.example.ysb_dbpersonnelresistapp;import android.content.Context;import android.database.sqlite.SQLiteDatabase;import android.database.sqlite.SQLiteOpenHelper;public class DBManager extends SQLiteOpenHelper { public DBManager(Context..

[이미지 처리]* 이미지- 아날로그와 디지털- Pixel(picture element)= 이미지의 최소 해상도 단위이며 화소라고도 함= 일종의 작은 타일 형태의 네모 칸(픽셀)들이 각각 섹의 정보를 '수'의 형태로 저장= 컴퓨터에서 이러한 픽셀을 사용한 이미지를 비트맵 이미지라 하며 파일의 확장자로는 bmp, gif, jpeg 등= 픽셀 크기가 증가할 수록 고해상도 이미지가 되고, 결국 파일 용량이 커짐= 작은 이미지를 확대할 경우 픽셀의 각진 형태가 두드러져 보이는 단점   - 행렬 in 선형대수학= 영상을 행렬이라고 간주할 수 있음= 빠른 속도로 처리 가능

https://learn.microsoft.com/ko-kr/credentials/certifications/azure-ai-fundamentals/?practice-assessment-type=certification Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals - CertificationsAI 솔루션을 만들기 위한 Microsoft Azure의 소프트웨어 및 서비스 개발과 관련된 기본 AI 개념을 보여 줍니다.learn.microsoft.com  방금 AI 900 자격증 시험을 보고 합격했다.점수가 바로 나온다.    간당간당하게 합격했다.ㅋㅋ     이렇게 합격증도 나온다.공부는... 어제 밤에 문제 답 먼저 체크하고좀 훑어봤고오늘 학교에서 수업 중에 좀 훑어봤다.그..

정보처리산업기사 2024년 2회 필기에 합격했다.1회는 병원에 있어서 신청을 하지 못했고2회를 신청하게 되었다.학교에 졸작에 여러가지를 같이 진행하느라공부를 정말 별로 하지 못했는데 합격해서 다행이다...아직 합격자 발표는 안나왔는데시험 바로 치고 나온 가채점 결과로는 608085해서 평균 75점이다.  공부한 시간은 약 일주일 정도??사실 다른 정처산기 블로그 후기글만 엄청 찾아봤는데정보처리기사보다 난이도가 훨 낮기도 하고다들 빨리 합격하길래 마음을 놓고 있다가 후다닥 공부했다.사실 공부한 시간은 일주일도 안될 것 같다.3일..? 5월 19일 일요일에 시험을 봤는데  그래도 전날은 거의 밤을 새면서 공부를 하고 갔다.  책은 시나공으로 선택했다.이유는 딱히 없고 그냥 유명하길래..사람들이 수제비 카페도..

1. 플로팅 현상의 풀업과 풀다운에 대해서 설명하시오 - 풀다운: 입력 핀의 전압을 평상 시 high 한쪽에 고정시켜줘야 한다. 버튼이 안눌렸을 때 입력 핀과 그라운드 핀이 저항을 사이에 두고 연결된다. 평상 시 입력 핀에 흐르는 작은 전류가 모두 그라운드 핀으로 빠져나가 입력 핀의 전입이 low가 된다. - 풀업: 입력 핀의 전압을 평상 시 high에 고정시키는 것이다. 평상 시 5v 전원핀과 입력핀이 중간에 저항을 두고 연결된다. 풀다운 때와 마찬가지로 10k 옴 정도의 큰 저항이 사용된다. 5v 전원 핀과 연결되어 있기 때문에 전압은 high가 된다. 2. 아두이노는 대표적인 오픈소스 하드웨어 입니다. 오픈소스 하드웨어에 대해서 기술하시오. - 하드웨어 설계도를 다른 사람이 자유롭게 보고 수정할 수..