빅데이터 분석서비스 개발자과정(NCS)

OpenCV(Open source Computer Vision) 개요 Computer Vision : 사람의 시각적인 부분을 기계로 구현하는 것을 목적으로 하는 딥러닝 분야 OpenCV : 이미지, 동영상 등의 처리를 지원하는 라이브러리 C++로 만들어졌고 Java, JS, Android, Python 등 다양한 언어에서 사용가능 특히 파이썬에서 OpenCV를 사용할 경우 여러 라이브러리들과 연동 가능 OpenCV의 색상 체계 일반적인 이미지(matplotlib 등으로 출력시)는 RGB 색상 체계를 사용 OpenCV는 BGR 색상 체계를 사용 따라서, RGB 이미지를 cv2로 불러와서 matplotlib으로 출력하면 Red 계열 색상이 Blue 계열로 변경되어 출력됨 OpenCV 사용시 matplotli..

●학습목표 1.교차검증을 이해한다. 2.데이터 스케일링을 이해한다. 3.데이터 스케일링 실습한다. 1.교차검증이란? : 학습-평가 데이터를 골고루 설정하여 모델의 안정성을 높이고 과대적합을 감소시키는 통계적 기법 (1)k-fold Cross-Validation 1. 데이터 셋을 k개로 나눈다. 2. 첫 번째 세트를 제외하고 나머지 데이터로 모델을 학습한다. 그리고 첫 번째 세트를 이용해서 평가를 수행한다. 3. 2번 과정을 두 번째 세트부터 마지막 세트까지 반복한다. 4. 각 세트에 대해 구했던 평가 결과의 평균을 구한다. (2)Cross-validation 장단점 ∙ 모든 데이터 셋을 학습과 평가에 활용하기 때문에 안정적인 결과 도출 가능 → 통계적 기법으로 과대적합을 감소시킴(일반화에 도움이 됨) ∙..

●학습목표 1.과대적합, 과소적합 개념을 이해한다. 2.knn모델을 이용해 iris품종 예측을 한다. 3.Decision tree모델 개념을 이해한다. 4.Decision tree모델을 활용해 독버섯, 일반버섯을 예측한다. 1.과대적합, 과소적합 개념을 이해한다. 과대적합(Overfitting) : train(학습) 데이터에 너무 과도하게 학습되어 있어 train데이터에만 잘 동작하고 test(평가) 에서는 예측성능이 저하되는 현상 과소적합(Underfitting) : train 데이터를 충분히 반영하지 못해 train, test 데이터 모두에서 예측성능이 저하되는 현상(학습 자체를 제대로 하지 못한 것) 일반화(Generalization)[우리의 목표다.] : train 데이터로 학습한 모델이 test..

●학습 목표 1. 머신러닝 모델 개략도를 파악한다. 2. 머신러닝 학습 7단계를 이해한다. 3. knn 모델을 활용해 비만 정도 예측을 한다. 4. knn 모델 분류평가지표(재현율, 정밀도)를 이해한다. 머신러닝 모델 개략도 머신러닝 모델 개략도다. 오늘은 지도학습, 분류모델인 KNN모델을 활용 할 것이다. 머신러닝 학습 7단계 머신러닝 학습 7단계를 활용해 KNN을 활용해보자. 1. 문제 정의(목표 설정) : 500명의 키와 몸무게, 비만도 레이블을 이용해 비만 정도를 판단하는 모델을 만들어 보자 2. 데이터 수집(csv파일 로드) tbl = pd.read_csv('bmi_500.csv', index_col='Label') tbl 코드 실행해서 성별, 키, 몸무게 컬럼을 가진 데이터를 불러왔다. ind..

OSI 7계층을 나눈 이유는? ​계층을 나눈 이유는 통신이 일어나는 과정이 단계별로 파악할 수 있기 때문이다. ​흐름을 한눈에 알아보기 쉽고, 사람들이 이해하기 쉽고, 7단계 중 특정한 곳에 이상이 생기면 다른 단계의 장비 및 소프트웨어를 건드리지 않고도 이상이 생긴 단계만 고칠 수 있기 때문이다. ​ 예를 들자면 ​PC방에서 게임하다가 연결이 끊겼다. 어디의 문제가 있는지 확인하기 위해서는 모든 PC가 문제가 있다면 라우터의 문제(3계층 네트워크 계층)이거나 광랜을 제공하는 회사의 회선 문제(1계층 물리 계층)이고 ​한 PC만 문제가 있고 오버워치 소프트의 문제가 있다면 (7계층 애플리케이션 계층) 게임 소프트웨어에 문제가 없고, 스위치에 문제가 있으면 (2계층 데이터링크 계층)에 문제가 있다고 판단해..

1. RAM 과ROM RAM(Random Access Memory) (1)개념 : 렘이란 컴퓨터를 기억을 담당하는 핵심장치다. 메모리는 전력이 공급되면 열심히 일해서 데이터를 저장하지만 전력이 끊기면 데이터를 잃는 휘발성 메모리이다. (2)역할 : RAM은 중간다리의 역할을 한기 떄문이다. 컴퓨터에서 작업하면 cpu는 저장장치에게 데이터를 달라고 재촉을 한다. 이때 저장장치는 일을 너무 느리게 한다. RAM은 이때 cpu와 저장장치 사이에서 cpu가 필요한 데이터를 예측하고 저장장치의 데이터를 미리 가지고 있다가 필요한 데이터를 cpu에게 빠르게 전달해준다. ROM(Read Only Memory) (1)개념 : 롬은 한 번 기록된 정보를 읽을 수만 있고 수정할 수 없는 메모리이다. 한번 기록한 데이터를 ..

스마트인재개발원 빅데이터 분석서비스 개발자과정(NCS)에서 사람들과 함께 프로그램 언어에 대해서 용어정리 했습니다. 번호 항목 설명1 설명2 설명3 작성자 1 OS 윈도우나 리눅스와 같은 운영체제로 컴퓨터부팅이 끝난 상태 2 플랫폼 컴퓨터와 운영체제를 합친 말 3 폭포수 모델 top-down. 명확한 문제 인식이 선행 되어 명제가 앞에 있는 것 응용분야가 단순하거나 잘 알고 있는 경우 적합한 모델이며, 안정적이고 문서화가 잘 되어 있어 사용하는데 특수 지식을 필요로 하지 않는다. 단순명료하고 잘 알고 있는 경우에 적합, 문서화가 잘되어 있어 사용시 특수 지식 불필요, 단계적 강명지, 박소은, 이성철 4 시스템 소프트웨어 컴퓨터 시스템 운영에 필요한 프로그램 강명지, 이지원 5 응용 소프트웨어 특정 업무를..