김은수

poetry poetry는 의존성 파이썬 패키지 관리자로서 파이썬 패키지를 기존 pip에 비해서 쉽게 패키지 관리를 할 수 있다는 장점이 있다고 한다. 설치법 windows의 경우 (Invoke-WebRequest -Uri https://install.python-poetry.org -UseBasicParsing).Content | py - 를 관리자권한으로 실행시킨 파워쉘에서 입력하여 준다. 그리고 %APPDATA%\Python\Scripts 이것을 환경변수에 추가하여 준다.

채택 포인트, 결제 시스템을 가진 노래관련 커뮤니티 사이트(잡담, 노래자랑 게시판) AI 노래자랑 기반 완성? 부가 기능으로 포인트, payments/billing, 소셜 로그인,북마크 필수 게시판 CRUD+, 로그인: 자체 user 인증 대신, 소셜 로그인 북마크 추가 포인트 기능 결제기능 : 오래 걸릴 수 있다. (구동엽 튜터님) 플레이리스트 CRUD + 플레이어 AI 학습 + 음원 분리 + AI 추론 게시글 분류 : 장르 추가 태그 기능 코드컨벤션#######################################################################: 의 형식으로 제목을 아래 공백줄에 작성 바로 아래 공백은 지우지 마세요 (제목과 본문의 분리를 위함) #본문(구체적인 내용)을..

지금까지는 로컬에서 배포하였다. 이제 리눅스에 배포해 보겠다. 리눅스, 도커를 이용해 배포환경을 구축 도매인을 구매하고, 구매한 도매인을 이용해 도커환경에 접속 1. 리눅스 git의 창시자 리눅스 토발즈가 개발한 os 서버용 os로 많이 사용 특정 os를 지칭하는 것이 아닌, 데비안 , 우분투, 레드햇, 센트os 등 다양한 os 우리가 배울건 우분투 특징: 오픈소스 , 수많은 종류의 리눅스기반 os가 존재한다. 마우스/키보드를 사용해 조작하는 GUI 와 다르게 CLI 환경에서 사용 명령어를 사용해서 조작 더보기 Linux의 명령어는 명령어 -옵션의 구조로 이루어져 있음 ls # 파일 목록을 보여줌 ls -l # 더 자세히 보여줌 ls -a # -a 숨김파일까지 보여줌 2개를 동시에 쓸 수도 있다. ls ..

음식의 이미지를 보고 이름을 유추하는 ai를 만들기 위해 여러가지 찾아보고 하던중 open ai인 clip의 존재를 튜터님을 통하여 알게되었다. https://github.com/openai/CLIP GitHub - openai/CLIP: CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining), Predict the most relevant text snippet given an image CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining), Predict the most relevant text snippet given an image - GitHub - openai/CLIP: CLIP (Contrastive Language-Image Pretr..

이번주 조에서 했던 프로젝트 모여봐요 레시피의 Soup → 많은 레시피가 모여있다는 느낌! and 윾쾌 제작의도 : 밥해먹기 어려운 사람들을 위해 간단하고 맛있는 레시피를 모아둔 사이트! 후기를 작성하면 실시간 댓글 알람을 받을 수 있습니다! 토스페이로 1000원만 내면 ai까지 사용할 수 있답니다! 가입은 소셜로그인으로 간편하게! 누구나 사용 가능한 대중적인 사이트를 제작하기 위해 기획 하였습니다! 냉장고에 뭐있니? → 냉장고에 있는 재료로 레시피를 추천해 주는 느낌! ( 냉장고 안 재료로 밥해먹자!) MySQL - 데이터 받아오기 (공통사항) 제건님 : 소셜 로그인 - 카카오 참고사이트 정리https://ssooccoo.tistory.com/112https://m.blog.naver.com/code4..

itertools 반복자 반복자 iterator 관련 다양한 함수 제공 유용한 itertools: count(): 지정된 값에서 시작한 시퀸스를 생성하는 함수 cycle(): 특정 반복 repeat() 지정된 값을 지정된 횟수 만큼 반복 chain(): 두개 이상의 시퀀스를 연결하는 함수 permutations(): 순열을 생성하는 함수 combinations(): 조합을 생성하는 함수 islice(): 지정된 요소를 포함하는 시퀸스를 새엇ㅇ c 완전탐색 유형 반드시 공부해야함 코딩테스트 잘 나오는 유형들 위주로 풀어보는게 좋다. DP, 완탐(bfs,dfs), 그래프, 트리, 최단경로, 그리디, 구현 코딩테스트 꾸준히 해줘야 함 정답률이 낮은 문제들 특) 특정 알고리즘/자료구조의 구현 dfs/bfs/다익..

일단 ,ai를 적용시킨 기능을 요리레시피 사이트에 끼워 넣는것이 목표 후보군 재료의 사진을 보고 이름을 출력 >>> 출력된 이름을 기반으로 레시피를 추천 재료의 사진으로 어떤 재료인지 알아내는 경우 직접학습 vs 이미 누가 만든거 가져다 쓰기 어떤걸로 할지 일단 고민중 직접 학습시킬경우 https://www.kaggle.com/datasets/pes12017000148/food-ingredients-and-recipe-dataset-with-images Food Ingredients and Recipes Dataset with Images From Epicurious Website www.kaggle.com 이거나 https://www.kaggle.com/datasets/kaggle/recipe-ingr..

인공지능과 머신러닝 딥러닝 인공지능 기계가 인간과 같이 생각하는것 머신러닝 인간이 생각하는 것이나 행동하는 규칙을 컴퓨터가 찾아내는 일 딥러닝 머신러닝의 한 분야 머신러닝 나이브 베이즈 스팸메일 분류에 자주 쓰임 랜덤포레스트 설문조사 서포트 벡터 머신 가장 최신의 모델 뉴럴 네트워크에 비해 한계점이 있음 딥러닝 dense 레이어를 여러개 쌓아서 만든 인공지능 부흥한 이유 하드웨어 발달 RAM 과 GPU 의 발전으로 머신러닝의 연산속도를 높여주고 HDD 및 Cloud의 저장공간의 확장으로 거대 데이터셋 구축가능 4) Python 사용하는 이유? 1. 직관적이고, 간결하며 초보자 뿐만 아니라 모든 사람이 사용가능 2. 많은 내/외장 라이브러리 제공 3. 다양한 딥러닝 예제

CNN 이미지 처리에 특화된 뉴럴네트워크 퍼셉트론, DFF RNN LSTM GRU VAE같은 다양한 모델들이있다. 합성곱 신경망 CNN convolution 합성곱 이미지 처리 방식 입력데이터 (합성곱) 필터 => 결과값 filter, element wise 로 합성을 하는 n x n 짜리 strides 필터가 움직이는 간격 padding 0으로된 태두리를 줌 피처맵의 크기를 인풋사이즈랑 똑같은 크기로 하고 싶을때 보통 여러개의 필터를 이용해서 연산을 함 pooling 사이즈를 축소해줌 max pooling avg pooling 이 있음 Object detection YOLO 빠르고 성능이좋음 다양한 cnn의 종류 Alexnet cnn에서 결과를 낸 첫번째 모델 VGG net deep하게 모델을 쌓아봄 ..

딥러닝 성능이 굉장히 좋음 선형회귀와 논리회귀는 1차함수로 풀었지만 자연에는 직선으로 설명할 수 없는 문제들이 많다. Multi layer perceptron w, b 로 주어진 입력으로 부터 출력을 만들어낼 수 있다. 출력에서 오차를 발견해서 뒤로가면서 고쳐줘야 한다. backpropagation 이 성능을 발휘 xor 문제가 머신러닝으로 풀리게 되었다. Deep Neural Network - MLP input nodes : 인풋 connections : hidden nodes : 은닉층 output nodes : 비선형 함수 = 활성화 함수 최적화 시키는 방법 네트워크의 너비를 바꾸기 네트워크의 깊이를 바꾸기 둘다 바꾸기 딥러닝에서 사용하는 주요 개념들 단어들, batch :데이터셋이 많아도 한꺼번에..