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AWS에서 인스턴스를 발급받으면 가상머신이 하나 실행된다. 이때 발급된 IPv4 DNS를 통해 내가가진 컴퓨터에서 가상환경을 열 수 있는데 방법은 다음과 같다. 먼저 cmd 쉘 스크립트 통해 발급 받은 키파일이 담긴 폴더의 상위디렉토리로 간다. cd desktop/aws ssh -i keys/키_이름.pem root_(유저명)@퍼블릭_IPv4_DNS 위 방법을 사용하면 개인 컴퓨터에서 가상환경을 열 수 있다. 위처럼 가상 환경을 연 후에 FTP로 EC2에 파일을 전송 및 다운로드할 수 있다. - Filezilla 설치
SSH로 EC2 인스턴스 접속하기AWS에서 인스턴스를 발급받으면 가상머신이 하나 실행된다. 이때 발급된 IPv4 DNS를 통해 내가가진 컴퓨터에서 가상환경을 열 수 있는데 방법은 다음과 같다. 먼저 cmd 쉘 스크립트 통해 발급 받은 키파일이 담긴 폴더의 상위디렉토리로 간다. cd desktop/aws ssh -i keys/키_이름.pem root_(유저명)@퍼블릭_IPv4_DNS 위 방법을 사용하면 개인 컴퓨터에서 가상환경을 열 수 있다. 위처럼 가상 환경을 연 후에 FTP로 EC2에 파일을 전송 및 다운로드할 수 있다. - Filezilla 설치
2023.07.30 -
동아리에서 진행한 마지막 프로젝트에 대한 회고록입니다. 1. 프로젝트 소개 의료소외지역 선정을 위한 회귀모형 개발 및 대시보드 제작 경상남도 창원 시 내 다양한 정보들을 기반으로 의료소외지수를 만들어 순위 별로 의료소외지역을 선정하겠다는 것을 목표로 프로젝트를 진행했습니다. >>>>>>> 공모전 링크
2023 경상남도 공공데이터 활용 아이디어 경진대회 프로젝트 회고동아리에서 진행한 마지막 프로젝트에 대한 회고록입니다. 1. 프로젝트 소개 의료소외지역 선정을 위한 회귀모형 개발 및 대시보드 제작 경상남도 창원 시 내 다양한 정보들을 기반으로 의료소외지수를 만들어 순위 별로 의료소외지역을 선정하겠다는 것을 목표로 프로젝트를 진행했습니다. >>>>>>> 공모전 링크
2023.07.29 -
머신러닝 라이브러리 중 가장 많이 사용되는 라이브러리로 최근에는 케라스나 텐서플로 등 딥러닝 라이브러리에 의해 밀렸지만 여전히 많은 데이터분석가가 사용하는 라이브러리이다. 사이킷런의 장점 3가지: 쉽다, 편리하다, 성숙하다(많은 검증을 거쳐왔다.) 설치과정은 아나콘다를 설치했다면 사이킷런은 기본으로 설치가 되어 있기 때문에 생략하겠다. 이제 사이킷런으로 간단한 머신러닝 모델을 만들어보자 사이킷 런 기본 내장 데이터셋인 붓꽃 데이터 세트를 이용해서 만들어볼거다. 해당 모델은 꽃잎의 길이와 너비, 꽃받침의 길이와 너비 피쳐를 기반으로 곷의 품종을 예측(분류)하는 모델이다. 바로 코드를 보고 이해해보자 아래는 기본적인 모듈을 불러온 모습니다. load_iris를 통해서 붓꽃 데이터를 불러오고 DecisionT..
사이킷런과 간단한 붓꽃 품종 예측하기머신러닝 라이브러리 중 가장 많이 사용되는 라이브러리로 최근에는 케라스나 텐서플로 등 딥러닝 라이브러리에 의해 밀렸지만 여전히 많은 데이터분석가가 사용하는 라이브러리이다. 사이킷런의 장점 3가지: 쉽다, 편리하다, 성숙하다(많은 검증을 거쳐왔다.) 설치과정은 아나콘다를 설치했다면 사이킷런은 기본으로 설치가 되어 있기 때문에 생략하겠다. 이제 사이킷런으로 간단한 머신러닝 모델을 만들어보자 사이킷 런 기본 내장 데이터셋인 붓꽃 데이터 세트를 이용해서 만들어볼거다. 해당 모델은 꽃잎의 길이와 너비, 꽃받침의 길이와 너비 피쳐를 기반으로 곷의 품종을 예측(분류)하는 모델이다. 바로 코드를 보고 이해해보자 아래는 기본적인 모듈을 불러온 모습니다. load_iris를 통해서 붓꽃 데이터를 불러오고 DecisionT..
2022.08.02 -
axis에 대해서 조금 더 자세히 알아보자 axis를 행과 열이라고 알고 있는 사람들이 많다. 사실 완전히 틀린말은 아니지만 엄밀히 말하면 다르다. axis는 축이 지 행과 열이 아니다. 2차원 ndarray에서는 행과 열이 축이 되겠지만 다차원에서는 행과 열만이 축이 되지 않기 때문에 일정수준 머신러닝과 딥러닝을 공부했다면 차이를 알고 있어야 한다. 아래 사진을 보자 가장 왼쪽에 있는 3×3 형태의 2차원 ndarray는 두개의 축을 가지고 있다. axis=0
넘파이 ndarray의 axis축(axis≠행열)axis에 대해서 조금 더 자세히 알아보자 axis를 행과 열이라고 알고 있는 사람들이 많다. 사실 완전히 틀린말은 아니지만 엄밀히 말하면 다르다. axis는 축이 지 행과 열이 아니다. 2차원 ndarray에서는 행과 열이 축이 되겠지만 다차원에서는 행과 열만이 축이 되지 않기 때문에 일정수준 머신러닝과 딥러닝을 공부했다면 차이를 알고 있어야 한다. 아래 사진을 보자 가장 왼쪽에 있는 3×3 형태의 2차원 ndarray는 두개의 축을 가지고 있다. axis=0
2022.07.27 -
numpy에 대해 알아보자 numpy의 기본 단위는 ndarray 객체이다. ndarray란!? ndarray: n차원(Dimension) 배열(Array)객체 라는 뜻으로 numpy의 기본 단위다. 차원은 n차원으로 이루어져있는데 n차원은 n-1차원을 기본 단위로 갖는 특성을 가지고 있다. 다음은 ndarray의 기본적인 특징이다. Ndarray내의 데이터 값은 숫자, 문자, 불 값 등이 모두 가능하다. 숫자형의 경우 int형과 unisigned int형(8, 16, 32bit) 그리고 float형 도 가능하고 이보다 더 큰 숫자 값이나 정밀도를 위해 complex 타입도 제공한다. Ndarray내의 데이터 값은 그 연산의 특성상 같은 데이터 타입만 가능하다. 즉, 한개의 ndarray 객체에 int와..
numpy 개요(ndarray와 배열의 타입)numpy에 대해 알아보자 numpy의 기본 단위는 ndarray 객체이다. ndarray란!? ndarray: n차원(Dimension) 배열(Array)객체 라는 뜻으로 numpy의 기본 단위다. 차원은 n차원으로 이루어져있는데 n차원은 n-1차원을 기본 단위로 갖는 특성을 가지고 있다. 다음은 ndarray의 기본적인 특징이다. Ndarray내의 데이터 값은 숫자, 문자, 불 값 등이 모두 가능하다. 숫자형의 경우 int형과 unisigned int형(8, 16, 32bit) 그리고 float형 도 가능하고 이보다 더 큰 숫자 값이나 정밀도를 위해 complex 타입도 제공한다. Ndarray내의 데이터 값은 그 연산의 특성상 같은 데이터 타입만 가능하다. 즉, 한개의 ndarray 객체에 int와..
2022.07.27