분류 전체보기111 (밑바닥부터 탄탄한) 논문 기반 영상 처리 딥러닝 모델 설계 안녕하세요! 인공지능 교육&개발&컨설팅 전문 기업 콥스랩 입니다. 오늘은 콥스랩 이호진 강사님이 진행하신 '(밑바닥부터 탄탄한) 논문 기반 영상 처리 딥러닝 모델 설계' ! 실제 ! 강의 후기를 전해 드리려고 왔습니다. 교육 내용은 다음과 같습니다! 다음은 교육 목적 & 교육 대상을 살펴 보겠습니다. - 딥러닝 모델 설계를 위한 기초 이론 깊은 이해 - CNN, RNN, LSTM, GRU 등 범용적인 인공지능 레이어에 대한 이해 및 실습 - 이미지, 영상처리에 맞는 레이어 설계 데이터 전처리 실습 - Efficient NET과 같은 최신 딥러닝 모델 이론 및 실습 - 딥러닝 모델과 웹서비스의 연결 교육 목적 임팩트 있게 내용을 알차게 구성하여 많은 것들을 배울수 있는 강좌 입.. 2023. 2. 17. Flask를 이용한 데이터 베이스 연동하기[출처] Flask를 이용한 데이터 베이스 연동하기|작성자 콥스랩 안녕하세요 콥스랩입니다! 지난번 Flask로 Hello python 만들어보기 다음으로 Flask를 이용한 데이터 베이스 연동하기를 이어서 포스팅해 보겠습니다! Flask에서 데이터베이스(DB)를 연동하는 가장 간단한 방법은 Flask-SQLAlchemy 라이브러리를 사용하는 것입니다. 설치를 들어가기 전에 잠깐! 용어 공부부터 하시죠 그럼 여기서 DB란 무엇일까요? DB는 Database의 약자로, 컴퓨터 내에서 정보를 저장하고 관리하는 것을 말합니다. 다양한 종류의 DB가 있지만, 가장 많이 사용되는 것은 RDBMS(Relational Database Management System)입니다. RDBMS에서는 데이터를 테이블 형식으로 저장하고 관리하며, SQL(Structured Query La.. 2023. 2. 7. FM과 DNN을 함께 훈련시킨 모델!- DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction’입니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임' DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/otjvQYbGzEI) 먼저 논문에 대해 정리한 내용입니다. 추천시스템에선 CTR을 최대화하기 위해서 유저 행동에 숨겨진 복잡한 상호관계인 feature interaction을 학습하는 게 정말 중요합니다. 그걸 통해서.. 2023. 2. 2. pandas 기초(8) - 결측값 확인하기 isna(), notna() 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해드릴 주제는 pandas입니다. 이번 시간에는 판다스 결측값에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 판다스 기초를 진행하면서 사용할 국내 아이돌 평판지수 데이터 프레임입니다. 결측값(NaN) Not a Number의 약어로 표현 불가능한 수치형 결과입니다. 말 그대로 DataFrame의 누락된 데이터입니다. 파이썬에서는 NaN, NA, Null은 모두 같은 표현입니다. df.info() df.info()를 사용해서 데이터프레임의 정보를 확인할 수 있습니다. 데이터프레임의 전체 데이터 개수, 칼럼별 데이터 개수 및 타입 정보를 제공합니다. 여기서 non-null인 데이터 개수를 칼럼별로 제공하기 때문에 각 칼럼별 결측치를 확인할 수 있습니다. 여기서는 '그룹'.. 2023. 2. 1. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 ··· 28 다음
