한걸음씩 천천히

👉🏻 Django Framework Flow 1️⃣ request 클라이언트가 데이터를 요청한다 클라이언트는 브라우저나 앱 등 요청할 때 URL로 요청한다 2️⃣ URLConf Django는 URLconf라는 방식 urls.py안에 어떤 요청에 대한 처리 방법 명시 URL과 Django 프레임워크에서 실행할 함수/메서드와 매핑되어있음 어떤 view / 어떤 함수가 실행될지 결정 사용자가 요청한 URL을 어떻게 파싱해서 그것으로 View한테 어떤 view가 실행되어야할지 설정 3️⃣ View로 View 에서 실제 실행할 함수나 메서드 실행 4️⃣ Model에게 작업 위임 DB 작업이 필요할 경우 View가 Model에게 위임 5️⃣ DB에 접근 필요한 데이터 가공 6️⃣ 데이터 전달 DB가 Model에게 ..

1️⃣ Python 패키지 pip 업그레이드 pip: Python Install Package의 약자 PyPI(Python Package Index)의 SW 패키지를 사용하기 위한 명령어 SW가 모여있는 덩어리 그곳에서 내가 필요한 SW를 내 Local에 송출(?)하려고 할 때 사용 여기서는 장고를 설치하기 위해 사용한다 🎮 업그레이드 pip툴은 파이썬을 설치하면 기본적으로 설치되어 있다 그래서 업그레이드만 하는 방법임 🎮 버전 확인하기 23.3.2버전 설치되어있음 2️⃣ Django설치하기 Django 프레임워크는 다른 프레임워크(Spring, Android ...)에 비해 '상대적으로' 가볍다 이로 인해 설치/삭제가 용이 3️⃣ Django 업데이트하기 4️⃣ Django 삭제하기 🎮 Django 설..

👉🏻 네트워크 컴퓨터 외 세상의 모든 사물이 네트워크로 연결되어있다 IoT 생활 밀착형 가전제품(냉장고, 밥통, 보일러 ...) 🧩 네트워크에 연결되어 있다는 건 소형 디바이스로 네트워크에 들어가기만 하면 내가 네트워크에 존재하는 모든 사물을 컨트롤하거나 모니터링할 수 잇다 IT의 모든 서비스는 네트워크가 연결되어있다는 가정 하에 서비스가 진행된다 IT 네트워크 분야도 크고 중요한 분야 🧩 웹 프로그래밍과 네트워크 네트워크가 연결된 상태에서, 네트워크 안에서 웹서비스 (인터넷)을 사용하게 된다 네트워크가 연결되어있지 않으면 인터넷 서비스는 존재하지 않는다 네트워크가 사물과 사물(PC와 PC), 클라이언트와 서버가 연결된 것 뿐만 아니라 스마트폰, 생활가전, 클라우드 등 모든 것이 네트워크로 연결 네트워크..

1부터 100까지의 임의의 수를 생성하고 생성된 임의의 수를 맞추는 게임 프로그램 숫자를 하나 입력하면 임의로 생성된 수보다 높은지 낮은지 정답인지를 알려준다 정답을 맞힌 경우 정답을 몇 번 만에 맞추었는지 그 결과로 게임의 승부를 알 수 있다 👉🏻 random함수 기능들 random.random() 0.0에서 부터 0.999999 사이의 실수를 반환한다 random.uniform(a, b) a와 b 사이의 실수값을 반환한다 random.randint(a, b) a와 b사이의 정수값을 반환한다 random.randrange(a, b) a와 b사이의 정수값을 반환한다 random.randrange(a) 인자가 하나일 경우 0부터 a사이의 정수값을 반환한다 random.choice(type) type에는 문..

👉🏻 print문 print("hello") print("hello") 큰 따옴표 혹은 작은 따옴표로 감싼다 둘 다 같은 결과를 낸다 print('hello "안녕하세요"') print("hello '안녕하세요'") 따옴표를 출력하고 싶다면 작은 따옴표 안에는 큰 따옴표를, 큰 따옴표 안에는 작은 따옴표를 입력한다 print("안녕", "하세요", "반갑습니다") print("안녕" + "하세요" + "반갑습니다") 여러개의 문자열을 이어주고 싶다면 ,(콤마) 혹은 + 로 연결시킬 수 있다 콤마의 경우 자동으로 문자열 사이를 띄워준다 print( """안녕하세요 오늘은 날씨가 좋네요""" ) print( '''안녕하세요 오늘은 날씨가 좋네요''' ) print("안녕하세요" \ "오늘은 날씨가 좋네요")..

🍀 토비 - 스프링부트 환경설정... 🍀 캐글 https://dev-study-501.tistory.com/260 [캐글로 시작하는 머신러닝, 딥러닝] 7. 딥러닝 👉🏻 딥러닝 케라스를 통해서 딥러닝할 것 층을 쌓아서 진행 earlystopping을 통해 학습하다가 과적합이 되지 않도록 잡아줌 ✅ 층 쌓기 1. 모델명.add를 통해 2. 맨 뒤에 연결해주는 것 add할 때 마다 dev-study-501.tistory.com https://dev-study-501.tistory.com/261 [캐글로 시작하는 머신러닝, 딥러닝] 8. 머신러닝 👉🏻 지난시간에 딥러닝 돌린 결과 강사님 나 🧩 시각적으로 살펴보기 모델 학습 시킬 때 history변수에 넣었음 강사님 ver - 강사님 그래프 기준에서 15번 넘..

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👉🏻 Convolutional Encoder-Decoder Convolutional Neural Network로 이루어진 인코더 - 디코더 왼쪽이 인코더 오른쪽이 디코더 input으로는 CT 이미지 output으로는 mask 폐의 영역만 하얗게 된 mask ✅ CNN 컨볼루셔널 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 주로 이미지 인식 및 컴퓨터 비전 작업에 사용되는 딥러닝 아키텍처 중 하나입니다. CNN은 그 이름에서 알 수 있듯이 컨볼루션 연산을 사용하여 입력 데이터로부터 특징을 추출하고, 이를 통해 이미지의 패턴 및 구조를 학습합니다. 여러 계층으로 구성된 CNN은 주로 다음과 같은 기본 구성 요소를 포함합니다: 입력 계층 (Input Layer): 초기에는 원본 이미..

4개의 모형을 하나의 데이터 프레임으로 합친 뒤 확인해보기 👉🏻 데이터 프레임 만들기 - XGB, RandomForest, 딥러닝(DeepNeuralNetwork) 의 결과값을 DataFrame형태로 넣어준다 - 실제 테스트에 대한 관측값(실제값)이 들어있는 데이터를 compare에 넣어준다 - index는 reset - y_test에 대한 값을 DataFrame형태로 넣어서 인덱스를 리셋한 것 - 이 옆에 다른 결과 값들을 추가해줄 것 - compare에 xgb라는 열을넣을건데 그 안에는 우리가 만들었던 xgb를 넣을거다 - 그래프로 비교하기 위해 데이터프레임을 만든 것 👉🏻 그래프 그리기 - (강사님 그래프 기준) 약간의 차이는 있지만 유사한 형태로 분포되어 있다 출처: https://youtu.be..

👉🏻 지난시간에 딥러닝 돌린 결과 강사님 나 🧩 시각적으로 살펴보기 모델 학습 시킬 때 history변수에 넣었음 강사님 ver - 강사님 그래프 기준에서 15번 넘어가면 별 차이가 없음 - validation을 통해 중간중간 점검해보니 튀는 구간이 있지만 전반적으로 낮은 수준으로 유지됨 더보기 왜 강사님과 다른 결과가 나왔을까? 딥러닝 모델의 결과가 다르게 나올 수 있는 이유는 여러 가지가 있을 수 있습니다. 다음은 가능한 원인 몇 가지입니다: 랜덤 초기화 (Random Initialization): 딥러닝 모델은 초기 가중치를 랜덤으로 설정하고 학습을 시작합니다. 따라서 같은 코드와 데이터를 사용하더라도 모델이 다르게 초기화되면 결과가 다를 수 있습니다. 하드웨어 차이: 학습 중인 하드웨어 환경이나 ..