IHS_digital_nomad

1. 캐글(Kaggle)구글에서 운영하는 전세계 AI개발자, 데이터 사이언티스트들이 데이터를 분석하고 토론할 수 있는 자료 등을 제공데이터 분석 및 머신러닝, 딥러닝 대회를 개최데이터셋, 파이썬 자료, R 자료 등을 제공캐글https://kaggle.com Kaggle: Your Machine Learning and Data Science CommunityKaggle is the world’s largest data science community with powerful tools and resources to help you achieve your data science goals.www.kaggle.com 2. 데이콘(Dacon)국내 최초 AI 해커톤 플랫폼전문 인력 채용과 학습을 할 수 있는 여러..

1. Iris DataSet(아이리스 데이터셋)데이터셋: 특정한 작업을 위해 데이터를 관련성 있게 모아놓은 것사이킷런 공식 홈페이지https://scikit-learn.org/stable/api/sklearn.datasets.html#module-sklearn.datasets sklearn.datasetsUtilities to load popular datasets and artificial data generators. User guide. See the Dataset loading utilities section for further details. Loaders: Sample generators:scikit-learn.org from sklearn.datasets import load_irisiri..

1. 사이킷런(Scikit-learn)대표적인 파이썬 머신러닝 모듈다양한 머신러닝 알고리즘을 제공다양한 샘플 데이터를 제공머신러닝 결과를 검증하는 기능을 제공BSD 라이센스이기 때문에 무료로 사용 및 배포가 가능사이킷런 공식 홈페이지: https://scikit-learn.org scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 0.16.1 documentation scikit-learn.org  2. Linear SVC클래스를 구분으로 하는 분류 문제에서 각 클래스를 잘 구분하는 선을 그려주는 방식을 사용하는 알고리즘지도학습 알고리즘을 사용하는 학습 전용 데이터와 결과 전용 데이터를 함께 가지고 있어야 사용이 가능from sklearn.svm impor..

1. 머신러닝(Machine Learning)인공지능: 인공(Artificial) + 지능(Intelligence)1956: 인간의 지능을 복제하거나 능가할 수 있는 지능형 기계를 만들고자 하는 컴퓨터 과학 분야개발자에 의한 인공지능, 데이터에 의한 인공지능머신러닝: 데이터를 기반으로 한 한습(learning)하는 기계(machine)1997: 기계가 기존 데이터에서 학습하고 해당 데이터를 개선하여 의사 결정 또는 예측을 할 수 있도록 하는 AI의 하위 집합딥러닝 : 깊은(deep) 신경망 구조의 머신러닝2017: 신경망 레이어를 사용하여 데이터를 처리하고 결정을 내리는 기계 학습 기술Generative AI2021: 프롬프트나 기존 데이터를 기반으로 새로운 문서, 시각, 청각 컨텐츠를 생성하는 기술Ch..

app.pyimport streamlit as stimport requestsst.title('광고 문구 서비스앱')generate_ad_url = 'http://127.0.0.1:8000/create_ad'product_name = st.text_input('제품 이름')details = st.text_input('주요 내용')options = st.multiselect('광고 문구의 느낌', options=['기본', '재밌게', '차분하게', '과장스럽게', '참신하게', '고급스럽게'], default=['기본'])if st.button("광고 문구 생성하기"): try: response = requests.post( generate_ad_url, ..

chatGPT- OpenAI가 개발한 자연어 처리 모델로, 인간과 유사한 방식으로 대화를 나눌 수 있는 인공지능 시스템 - GPT(Generative Pre-trained Transformer) 아키텍처를 기반으로 현재는 GPT-4 버전을 사용 - 기본적으로 영어로 세팅 -> 다국어를 이용시 영어에 비해 느리고 정보량이 부족 - 상황을 구체적으로 기술할수록 좋은 결과를 기대할 수 있음     - streamlit에 대해 설명해줘 (x)     - 나는 AI개발자야. 직원을 교육하고 있는데, streamlit에 대해 개념을 설명하려고해. 해당자료를 만들어줘. - chatGPT에게 역할을 부여할수록 좋은 결과를 기대할 수 있음     - 신입사운에게 질문할 문항을 만들어줘 (x)     - 너는 스타트업 개..

1. Fast APIFastAPI는 Python 기반의 웹 프레임워크로, 주로 API를 빠르게 개발하기 위해 설계되었습니다. FastAPI는 강력한 타입 힌팅(Type Hints)을 활용하여 개발자에게 코드 작성의 안정성과 가독성을 제공합니다. https://fastapi.tiangolo.com/ko/ FastAPIFastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for productionfastapi.tiangolo.com ※  타입 힌팅(Type Hints) 타입 힌팅(Type Hints)은 프로그래밍 언어에서 변수, 함수 매개변수, 함수 반환값 등에 대한 데이터 타입 정보를 코드에 명시적으로 제공하는 기술입니다. Pyth..

import pandas as pddf = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/KDT/5. 데이터 분석/데이터/소상공인시장진흥공단_상가(상권)정보_서울_202303.csv')dfdf.info()shop = ['엽기떡볶이', '죠스떡볶이', '신전떡볶이', '청년다방', '감탄떡볶이']# 파리바게트(파리바게뜨) 데이터 필더링# contains(): 특정 문자열 포함 여부에 따라 True, False를 반환 data = df['상호명'].str.contains('파리바게트|파리바게뜨')df_paris = df.loc[data, ['상가업소번호', '상호명', '경도', '위도']].copy()df_paris..

1. 따릉이 APIhttps://www.bikeseoul.com/app/station/getStationRealtimeStatus.doimport requestsimport foliumimport jsonimport pandas as pdimport warningswarnings.filterwarnings('ignore') 1-1. 데이터 요청하기targetSite = 'https://www.bikeseoul.com/app/station/getStationRealtimeStatus.do'request = requests.post(targetSite, data={'stationGrpSeq':'ALL'})print(request)# print(request.text) 1-2. json 데이터 처리하기json..

1. 동기(Synchronous)작업이 순차적으로 실행되는 것하나의 작업이 끝나기 전에는 다음 작업을 시작하지 않음def func1():    print('1')    print('2')    print('3')def main():    func1()main() import time# main 함수는 smile 함수가 종료될 때까지 기다림# smile 함수가 종료되기 전에 main 함수에서 더 처리해야 할 일이 있다면 ??? -> 비동기def smile():    time.sleep(1)    print('😊😊😊😊😊')def main():    smile()  # 1초 쉬고 찍고     smile()  # 1초 쉬고 찍고 print(f"시작: {time.strftime('%X')}")main()..