๋ณธ๋ฌธ ๋ฐ”๋กœ๊ฐ€๊ธฐ

โœ’๏ธ GURU39

[AI] ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ, ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ์‹ค์Šต ๊ธฐ์ดˆ_๋ถ“๊ฝƒ ํ’ˆ์ข… ๋ถ„๋ฅ˜ 4. ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ + ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ์‹ค์Šต ๊ธฐ์ดˆ - ๋ถ“๊ฝƒ ํ’ˆ์ข… ๋ถ„๋ฅ˜ํ•˜๊ธฐ # ์—ฌ๋Ÿฌ๊ฐ€์ง€ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ๋ช… ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค ์–ธ์–ด ํŠน์ง• Scikit-learn ํŒŒ์ด์ฌ ์ „๋ฐ˜์ ์ธ ๋ฐ์ดํ„ฐ์™€ ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋ชจ๋ธ์„ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ Statsmodels ํŒŒ์ด์ฌ ํ†ต๊ณ„ ๋ถ„์„์— ํŠนํ™”๋œ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ Pandas ํŒŒ์ด์ฌ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ฐ€๊ณต์šฉ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ NLTK ํŒŒ์ด์ฌ ์ž์—ฐ์–ด ์ฒ˜๋ฆฌ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ MLlib ํŒŒ์ด์ฌ, ์Šค์นผ๋ผ, ์ž๋ฐ” ์•„ํŒŒ์น˜ ์ŠคํŒŒํฌ์—์„œ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๋Œ€๊ทœ๋ชจ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ Weka ์ž๋ฐ” ์ž๋ฐ”์šฉ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ, ๊ฐ„๋‹จํ•˜๊ฒŒ ์‚ฌ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” GUI ์ œ๊ณต OpenCV C, C++, ํŒŒ์ด์ฌ, ์ž๋ฐ” ์ด๋ฏธ์ง€ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ฒ˜๋ฆฌ์— ํŠนํ™”๋œ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ # ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ์‹ค์Šต ๊ธฐ์ดˆ - ๋ถ“๊ฝƒ ํ’ˆ์ข… ๋ถ„๋ฅ˜ํ•˜๊ธฐ 2022. 7. 24.
[AI] ์ธ๊ณต์‹ ๊ฒฝ๋ง๊ณผ ์ธ๊ณต์‹ ๊ฒฝ๋ง ๊ตฌ์กฐ, ํผ์…‰ํŠธ๋ก  ๊ธฐ๋ณธ์‹, ๋‹ค์ธต ํผ์…‰ํŠธ๋ก (MLP, Multi-Layer Perception)๊ณผ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ 3. ์ธ๊ณต์‹ ๊ฒฝ๋ง + ํผ์…‰ํŠธ๋ก  ๊ธฐ๋ณธ์‹ + ๋‹ค์ธต ํผ์…‰ํŠธ๋ก ๊ณผ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ # ์ธ๊ณต์‹ ๊ฒฝ๋ง : ์ธ๊ฐ„์˜ ๋‡Œ ๊ตฌ์กฐ์— ์ฐฉ์•ˆํ•ด ๋งŒ๋“  ํ•™์Šต๋ฒ•์œผ๋กœ, ์ธ๊ฐ„์˜ ๋‡Œ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ํ‰๋‚ด ๋‚ธ๋‹ค. - ๋‡Œ์˜ ๋™์ž‘ ๋ฐฉ์‹์„ ๋ชจ๋ธํ™”ํ•œ ๋ณ‘๋ ฌ ์ฒ˜๋ฆฌ ์‹œ์Šคํ…œ์œผ๋กœ, ๋‹จ์ˆœํ•œ ์—ฐ์‚ฐ์„ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๋Š” ์†Œ์ž๋“ค์˜ ๋ถ„์‚ฐ ์ฒ˜๋ฆฌ ๋ฐ ๋ณ‘๋ ฌ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๊ฐ€์ง€๊ณ  ์žˆ๋‹ค. # ์ธ๊ณต์‹ ๊ฒฝ๋ง์˜ ๊ตฌ์กฐ - ์ธ๊ณต์‹ ๊ฒฝ๋ง์—์„œ๋Š” ๋™๊ทธ๋ž€ ์›์ด ํ•˜๋‚˜์˜ ๋‰ด๋Ÿฐ์ด ๋˜๊ณ , ์ด๋“ค์ด ์„œ๋กœ ์—ฐ๊ฒฐ๋˜์–ด ํ•˜๋‚˜์˜ ์‹ ๊ฒฝ๋ง์„ ์ด๋ฃฌ๋‹ค. # ํผ์…‰ํŠธ๋ก  - ๊ธฐ๋ณธ์‹ : ์ธ๊ฐ„์˜ ๋‡Œ๋ฅผ ๊ตฌ์„ฑํ•˜๋Š” ๋‰ด๋Ÿฐ, ์‹œ๋ƒ…์Šค์˜ ๋™์ž‘ ๋ฐฉ์‹์„ ๋ชจ๋ธ๋งํ•œ ๊ทธ๋ฆผ - X ๋…ธ๋“œ๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ฐ›๋Š” ์ž…๋ ฅ์ธต ๋…ธ๋“œ, Y๋Š” ์ถœ๋ ฅ์ธต ๋…ธ๋“œ์ด๋‹ค. ์ด ๋‘ ๋…ธ๋“œํ‹‘ ๊ฐ€์ค‘์น˜(W, Weight)๊ฐ’์œผ๋กœ ์—ฐ๊ฒฐ๋œ๋‹ค. - ์ถœ๋ ฅ์ธต์˜ ๋…ธ๋“œ๋Š” ๊ฐ๊ฐ์˜ ์ž…๋ ฅ ๊ฐ’์— ๊ฐ€์ค‘์น˜๋ฅผ ๊ณฑํ•œ ๊ฐ’์„ ํ•ฉํ•ด ์ตœ์ข…๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ’์„ ์ƒ์„ฑํ•œ๋‹ค. (T = .. 2022. 7. 24.
[AI] ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์˜ ๋น„์ง€๋„ ํ•™์Šต(K-means ํด๋Ÿฌ์Šคํ„ฐ๋ง)๊ณผ ๊ฐ•ํ™” ํ•™์Šต 2. ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์˜ ๋น„์ง€๋„ ํ•™์Šต + ๊ฐ•ํ™” ํ•™์Šต # ๋น„์ง€๋„ ํ•™์Šต : ์ฃผ์–ด์ง„ ์ž…๋ ฅ์— ๋Œ€์‘ํ•˜๋Š” ์ถœ๋ ฅ ์ •๋ณด ์—†์ด ํ•™์Šตํ•˜๋ฉฐ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„๋ฅ˜์— ๋Œ€ํ•œ ์ •๋ณด๊ฐ€ ์ „ํ˜€ ์—†์ด ํŒจํ„ด์„ ์ฐพ๊ฑฐ๋‚˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ถ„๋ฅ˜ํ•˜๋ ค๊ณ  ํ•  ๋•Œ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ํ•™์Šต ๋ฐฉ๋ฒ• - ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ๋ ˆ์ด๋ธ”์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜์ง€ ์•Š๋Š”๋‹ค. - ์ฃผ๋กœ ๋ธ”๋กœ๊ทธ์—์„œ ์ฃผ์ œ๋ณ„๋กœ ๊ตฌ๋ถ„ํ• ๋•Œ๋‚˜ ๋„คํŠธ์›Œํฌ์ƒ์—์„œ์˜ ๋น„์ •์ƒ์ ์ธ ์ ‘๊ทผ์„ ํƒ์ง€ํ•  ๋•Œ ํ™œ์šฉ๋œ๋‹ค, # ๋น„์ง€๋„ ํ•™์Šต ๋ฐฉ๋ฒ• - 1. K-means ํด๋Ÿฌ์Šคํ„ฐ๋ง : ์œ ์‚ฌํ•œ ํŠน์„ฑ์„ ๊ฐ€์ง„ k๊ฐœ์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ทธ๋ฃน์œผ๋กœ ๋ฌถ๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์œผ๋กœ, ์šฐ๋ฆฌ๋ง๋กœ 'K-ํ‰๊ท  ๊ตฐ์ง‘ํ™”'๋ผ๊ณ ๋„ ํ•œ๋‹ค. ๋„คํŠธ์›Œํฌ ์นจ์ž…๊ณผ ์•…์˜์  ํ™œ๋™์„ ํƒ์ง€ํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ์œ ์‚ฌํ•œ ์ด๋ฏธ์ง€๋ฅผ ๊ทธ๋ฃนํ™”ํ•˜๋Š” ๋ฐ์— ์‚ฌ์šฉ๋œ๋‹ค. - ํด๋Ÿฌ์Šคํ„ฐ์™€ ํด๋Ÿฌ์Šคํ„ฐ ์ค‘์‹ฌ์  : ๊ฐ ํด๋Ÿฌ์Šคํ„ฐ์—๋Š” ํด๋Ÿฌ์Šคํ„ฐ ์ค‘์‹ฌ์ด ์žˆ๊ณ , ์ฃผ์–ด์ง„ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ง‘ํ•ฉ์— ๋Œ€ํ•ด k๊ฐœ์˜ ํด๋Ÿฌ์Šคํ„ฐ ์ค‘์‹ฌ์ ์„ .. 2022. 7. 23.
[AI] ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ์˜ ๊ฐœ๋…, ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์˜ ํ•™์Šต ๋ฐฉ๋ฒ•, ์ง€๋„ํ•™์Šต, ์„ ํ˜• ํšŒ๊ท€์™€ ๋ถ„๋ฅ˜ 1. ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ๊ฐœ๋… + ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์˜ ํ•™์Šต ๋ฐฉ๋ฒ• + ์ง€๋„ํ•™์Šต + ์„ ํ˜• ํšŒ๊ท€์™€ ๋ถ„๋ฅ˜ # ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ (Artificial Intelligence) : ์ธ๊ฐ„์˜ ํ•™์Šต๋Šฅ๋ ฅ๊ณผ ์ถ”๋ก ๋Šฅ๋ ฅ ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์–ธ์–ด ์ดํ•ด ๋Šฅ๋ ฅ์„ ์ปดํ“จํ„ฐ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์œผ๋กœ ์‹คํ˜„ํ•˜๋Š” ํ•™๋ฌธ ๋˜๋Š” ๊ธฐ์ˆ  ๋ฌธ์ œ ํ•ด๊ฒฐ ๋Šฅ๋ ฅ ํ•™์Šต ๋ฒ”์šฉ์„ฑ ์ˆ˜์‹ ๊ณ„์‚ฐ ๋ฐ ์‚ฌ์ง„ ์† ๋Œ€์ƒ ํŒ๋‹จ, ์•ŒํŒŒ๊ณ ์˜ ๋ฐ”๋‘‘ํŒ ๋“ฑ์„ ์ดํ•ดํ•˜๊ณ  ๋‹ค์Œ ์ˆ˜๋ฅผ ๊ฒฐ์ •ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ ๋“ฑ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ํ•ด๊ฒฐํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ์ง€๋Šฅ์ ์ธ ํ–‰์œ„๋ฅผ ์˜๋ฏธํ•œ๋‹ค. ์—ฌ๋Ÿฌ ๊ฒฝํ—˜์„ ํ†ตํ•ด ํŒจํ„ด์„ ์–ป์–ด๋‚ด๊ณ  ๋‹ค์Œ ํ–‰๋™์— ์˜ํ–ฅ์„ ์ฃผ๋Š” ๊ฒƒ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๋ชจ๋ธ์„ ์ˆ˜์ •ํ•˜์—ฌ ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋ถ„์•ผ์—์„œ ์‘์šฉ์ด ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ์˜ ํŠน์ง• # ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์˜ ํ•™์Šต ๋ฐฉ๋ฒ• 1. ์ง€๋„ ํ•™์Šต (Supervised Learning) : ์ž…๋ ฅ๊ณผ ๋ฏธ๋ฆฌ ์•Œ๋ ค์ง„ ์ถœ๋ ฅ์„ ์—ฐ๊ด€์‹œํ‚ค๋Š” ๊ด€๊ณ„๋ฅผ ํ•™์Šตํ•˜๊ณ , ์ฃผ์–ด์ง„ ์ž…๋ ฅ๊ณผ ์ถœ๋ ฅ ์Œ ์‚ฌ์ด์˜ ๋Œ€.. 2022. 7. 23.
[HTML5] 23. CSS3์™€ ํ‘œ + ์…€ ์—ฌ๋ฐฑ ๋ฐ ์ •๋ ฌ + ์…€ ํฌ๊ธฐ + ๋ฐฐ๊ฒฝ์ƒ‰๊ณผ ํ…Œ๋‘๋ฆฌ ํšจ๊ณผ 23. CSS3์™€ ํ‘œ + ์…€ ์—ฌ๋ฐฑ ๋ฐ ์ •๋ ฌ + ์…€ ํฌ๊ธฐ + ๋ฐฐ๊ฒฝ์ƒ‰๊ณผ ํ…Œ๋‘๋ฆฌ ํšจ๊ณผ # CSS3์™€ ํ‘œ ํ…Œ๋‘๋ฆฌ ์ œ์–ด - border : ํ‘œ ํ…Œ๋‘๋ฆฌ๋ฅผ ์ œ์–ดํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Œ ex 1) border-collapse : collapse; --> ์ค‘๋ณต๋œ ํ…Œ๋‘๋ฆฌ ํ•˜๋‚˜๋กœ ํ•ฉ์น˜๊ธฐ # width, height ์™€ ์…€ ํฌ๊ธฐ ์ œ์–ด ex 1) th์˜ height๊ฐ€ 40px, width ๊ฐ€ 100px์ด๊ณ  td์˜ height, width ๊ฐ€ ๊ฐ๊ฐ 20, 100px์ธ ๊ฒฝ์šฐ ex 2) ์™€ ์˜ ์ž์† # ์…€ ์ •๋ ฌ๊ณผ ์…€ ์—ฌ๋ฐฑ - padding : ์—ฌ๋ฐฑ์„ ์กฐ์ ˆํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Œ - text-align : right, left, center ๋“ฑ์˜ ์ •๋ ฌ์„ ์„ค์ •ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Œ ex) + ์…€์€ ๋ชจ๋‘ ์˜ค๋ฅธ์ชฝ ์ •๋ ฌ๋œ ์ƒํƒœ์ž„ # ๋ฐฐ๊ฒฝ์ƒ‰๊ณผ ํ…Œ๋‘๋ฆฌ ํšจ๊ณผ ex) + Line 2.. 2022. 7. 22.
[HTML5] 22. CSS3์™€ ๋ฆฌ์ŠคํŠธ ๊พธ๋ฏธ๊ธฐ + ํ…์ŠคํŠธ ์ˆจ๊ธฐ๊ธฐ์™€ visibility + overflow ํ”„๋กœํผํ‹ฐ + ์•„์ดํ…œ๊ณผ ๋ฐฐ๊ฒฝ์ƒ‰ + ๋งˆ์ปค ์œ„์น˜ ๋ฐ ์ข…๋ฅ˜ 22. CSS3์™€ ๋ฆฌ์ŠคํŠธ ๊พธ๋ฏธ๊ธฐ + ํ…์ŠคํŠธ ์ˆจ๊ธฐ๊ธฐ์™€ visibility + overflow ํ”„๋กœํผํ‹ฐ + ์•„์ดํ…œ๊ณผ ๋ฐฐ๊ฒฝ์ƒ‰ + ๋งˆ์ปค ์œ„์น˜ ๋ฐ ์ข…๋ฅ˜ # visibility ์™€ ํ…์ŠคํŠธ ์ˆจ๊ธฐ๊ธฐ - ๊ณต๊ฐ„์€ ์ฐจ์ง€ํ•˜๋˜, ํ…์ŠคํŠธ๋Š” ๋ณด์ด์ง€ ์•Š๊ฒŒ ์„ค์ • ๊ฐ€๋Šฅ # overflow ํ”„๋กœํผํ‹ฐ - overflow ํ”„๋กœํผํ‹ฐ์˜ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์˜ต์…˜(hidden, visible, scroll)๋“ค์„ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ๋‚ด์šฉ์˜ ์ถœ๋ ฅ ์—ฌ๋ถ€๋ฅผ ๊ฒฐ์ •ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. + ์ฒซ ๋ฒˆ์งธ ๋ฐ•์Šค๊ฐ€ ์˜ต์…˜ hidden, ๋‘ ๋ฒˆ์งธ๋Š” visible, ์„ธ ๋ฒˆ์งธ๋Š” scroll ์„ ์ ์šฉํ•œ ๊ฒฐ๊ณผ์ด๋‹ค. # CSS3 ํ”„๋กœํผํ‹ฐ์™€ ๋ฆฌ์ŠคํŠธ ๊พธ๋ฏธ๊ธฐ - ๋ฆฌ์ŠคํŠธ ๋ชจ์–‘์„ ๊พธ๋ฐ€ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” CSS3 ํ”„๋กœํผํ‹ฐ ํ”„๋กœํผํ‹ฐ ์„ค๋ช… list-style-type ์•„์ดํ…œ์˜ ๋งˆ์ปค ํƒ€์ž…์„ ์ง€์ •ํ•˜๋Š” ํ”„๋กœํผํ‹ฐ list-style-imag.. 2022. 7. 21.