Fresh life: 신선한 인생

streamlit 라이브러리에 html&css코드 적용시키기 1. 쌍따옴표 3개 안에 원하는 html&css코드를 넣어준 뒤, [html_css]라고 정의해준다. 2. streamlit의 markdown 함수로 [html_css]를 실행한다. html_css = """ Header 1 Header 2 Header 3 Row 1, Cell 1 Row 1, Cell 2 Row 1, Cell 3 Row 2, Cell 1 Row 2, Cell 2 Row 2, Cell 3 Row 3, Cell 1 Row 3, Cell 2 Row 3, Cell 3 Row 4, Cell 1 Row 4, Cell 2 Row 4, Cell 3 """ st.markdown(html_css)

ChromeOptions는 Selenium을 사용하여 Chrome 브라우저를 제어할 때 설정할 수 있는 옵션들의 컨테이너입니다. 이러한 옵션을 사용하여 Chrome 브라우저의 동작을 제어하고 사용자 지정할 수 있습니다. 아래는 일반적으로 사용되는 몇 가지 ChromeOptions 항목입니다: ChromeOptions 항목 --headless: 이 옵션을 사용하면 Chrome을 화면에 표시하지 않고 백그라운드에서 실행할 수 있습니다. 이것은 브라우저를 시각적으로 표시하지 않고 웹 스크래핑 또는 테스트 작업을 수행하는 데 유용합니다. --disable-gpu: GPU 가속을 비활성화합니다. 일부 시스템에서 GPU 가속이 문제를 일으킬 수 있으므로 이를 비활성화하여 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. --di..

가상 환경 (Virtual Environment)은 Python 프로젝트를 격리된 환경에서 관리하고 필요한 패키지를 프로젝트별로 설치할 수 있게 해주는 유용한 도구입니다. 이를 통해 프로젝트 간의 종속성 충돌을 방지하고 특정 프로젝트에 필요한 패키지 버전을 독립적으로 관리할 수 있습니다. 아래는 가상 환경을 만들고 활성화하는 방법을 자세히 설명합니다. ** 일반환경에서 실행파일 만들기는 아래 이전 포스팅 참고해주세요! PyInstaller를 이용한 실행 파일(exe) 만들기 PyInstaller는 파이썬 모듈로 Windows, MacOS X 및 Linux에서 사용 가능하며, 코드를 실행파일로 변경해주는 역할을 합니다. 파이인스톨러 공식 홈페이지 이동 설치 방법 pip install -U pyinstall..

PyInstaller는 파이썬 모듈로 Windows, MacOS X 및 Linux에서 사용 가능하며, 코드를 실행파일로 변경해주는 역할을 합니다. 파이인스톨러 공식 홈페이지 이동 설치 방법 pip install -U pyinstaller 사용 방법 pyinstaller 파일명.py PyInstaller는 myscript.py다음을 분석합니다. myscript.spec스크립트와 같은 폴더에 씁니다 . build존재하지 않는 경우 스크립트와 동일한 폴더에 폴더를 생성합니다 . 폴더 에 일부 로그 파일과 작업 파일을 씁니다 build. dist존재하지 않는 경우 스크립트와 동일한 폴더에 폴더를 생성합니다 . myscript폴더 에 실행 가능한 폴더를 씁니다 dist. 폴더 에서 dist사용자에게 배포하는 번들..

안녕하세요. 조신선입니다. 오늘은 이미지, 비디오 개체를 감지하는 파이썬 라이브러리인 'imageAI'를 소개해보겠습니다. ImageAI 는 개발자, 연구원 및 학생이 간단하고 몇 줄의 코드를 사용하여 자체 내장형 딥 러닝 및 컴퓨터 비전 기능을 갖춘 애플리케이션과 시스템을 구축할 수 있도록 구축된 Python 라이브러리입니다. 이 문서는 여러 코드 예제와 함께 ImageAI 에서 사용할 수 있는 모든 클래스 및 함수에 대한 자세한 정보를 제공하기 위해 제공됩니다 . ImageAI 는 Moses Olafenwa 가 개발한 프로젝트입니다 . ImageAI 의 공식 GitHub 리포지토리 는 https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI 입니다. ImageAI는 이제 PyTorch..

K-Fold 교차 검증은 모델의 성능을 평가하는 방법 중 하나로, 데이터를 여러 개의 폴드(fold)로 나누어 모델을 여러 번 학습하고 평가하는 방법입니다. 이를 통해 모델의 일반화 성능을 더 정확하게 추정할 수 있습니다. 예를 들어, K-Fold 교차 검증을 5개의 폴드로 수행하는 과정을 설명해보겠습니다. 데이터 준비: 총 100개의 샘플 데이터가 있다고 가정합니다. 데이터 분할: 데이터를 5개의 폴드로 나눕니다. 이때, 각 폴드는 비슷한 크기의 데이터를 가지도록 무작위로 섞어서 나눕니다. 반복 학습과 평가: 5개의 폴드 중 4개의 폴드를 학습 데이터로 사용하고 나머지 1개의 폴드를 테스트 데이터로 사용하여 모델을 학습하고 평가합니다. 이를 5번 반복하여 각 폴드를 모두 한 번씩 테스트 데이터로 사용합..

머신러닝 모델을 학습하고 성능을 평가하기 위해 훈련 데이터와 테스트 데이터를 사용합니다. 일반적으로 데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나누는 방법은 다음과 같습니다. 훈련 데이터 (Training Data): • 훈련 데이터는 머신러닝 모델을 학습하는 데 사용됩니다. • 모델은 훈련 데이터를 통해 학습하고, 학습한 패턴과 관계를 파악하여 일반화합니다. • 모델의 파라미터(가중치, 편향 등)는 훈련 데이터를 통해 조정됩니다. • 훈련 데이터는 모델에 입력되는 특성(feature)과 정답(label)으로 구성됩니다. 테스트 데이터 (Test Data): • 테스트 데이터는 학습된 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. • 테스트 데이터는 모델이 이전에 본 적이 없는 새로운 데이터입니다. • 모..

안녕하세요. 오늘은 예제를 통해 sklearn의 로지스틱 회귀모델링을 통한 분류 분석에 대해서 포스팅해보겠습니다. 타이타닉호의 생존자/비생존자 그룹을 분류하여 어떤 피처가 생존/비생존에 영향이 있는지 알아보도록 하겠습니다. 예제는 예제일 뿐, 여러분들이 로지스틱회귀 모델로 본업에서 활용하기 위해서라면 각 변수나 피처들을 예제와 매칭시켜서 각자만의 문제를 해결하도록 이번 포스팅을 응용하는 능력을 기르시길 바랍니다. 저 또한 이러한 예제를 통해 방법을 익히고, 데이터만 교체해서 예제를 응용하여 활용하고 있습니다. 타이타닉 테이터 살펴보기 타이타닉 데이터셋의 구성 - pclass : Passenger Class, 승객 등급 - survived : 생존 여부 - name : 승객 이름 - sex : 승객 성별 ..

tensorflow 설치 pip install tensorflow 예제 코드 예제에서는 Iris 데이터셋을 사용하며, 클래스 1과 2를 하나의 클래스로 묶어 이진 분류 문제로 변환합니다. 또한 특성 데이터를 표준화하여 평균이 0이고 분산이 1이 되도록 처리합니다. 딥러닝 모델은 3개의 Dense 레이어를 사용하며, 각 레이어는 ReLU 활성화 함수를 사용하고, 이진 분류를 위해 마지막 레이어는 시그모이드 활성화 함수를 사용합니다. Adam 옵티마이저와 이진 교차 엔트로피 손실로 모델을 컴파일하고, 테스트 세트에서 모델의 성능을 평가합니다. import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklear..

conda랑 pip install로 여러번 시도했었는데, 설치에 많은 실패가 있었습니다... 답은 prophet 공식 깃허브에 있었습니다. conda로 설치하는데서 계속 오류가 발생했고, 저는 pip install prophet으로 설치를 하고 있었는데, 될리가 없죠.. ㅋㅋㅋ 잘못하고 있었습니다. 아래에 여러가지 방법으로 설치하는 방법을 올려두겠습니다. 저는 참고로 파이썬으로 설치했고, 아래 방법으로 설치 1회만에 성공했습니다. R에 설치 - 최신 릴리스 install.packages('remotes') remotes::install_github('facebook/prophet@*release', subdir = 'R') Python에 설치 - PyPI 릴리스 Prophet은 PyPI에 있으므로 pip..