-요약-
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1- 1 : numpy 작업 및 이미지 데이터 기초
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1- 2 : numpy 행열 구조, numpy 조건문 및 다중 조건문, 이미지 헤더 및 폴더별 자료 읽기, pil 모듈을 이용한 이미지 열기 및 array화, 파일 헤더 및 시그니처 확인, 여러개의 이미지 확인 (폴더내의 이미지 파일을 jpg 확장자만 열어서 확인해보면 실제 파일 포맷이 jpg가 아닌 경우가 있음), 이미지 자료 스케일링, 이미지 색상 변화 및 밝기 변경
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1- 3 : pandas 및 데이터 EDA, Seaborn 히스토그램, - 매개변수, 함수, 상속, 생성자 실습 - 웹 크롤링 ( 유튜브 키워드 검색 -> 영상 정지 -> 스크롤 작업 후 댓글 추출 )
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2-1 : ML 기초-> train, test data split, 회귀분석 모델 사용, 인코딩(레벨 인코딩, 원핫인코딩), 스케일링(표준화: standardSclaer, 정규화 : MinMaxScaler) - 현대자동차 가격 예측 미니 프로젝트 >> r2는 공식을 봐야한다. y_test먼저 넣는다 보통
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2-2 : 선형회귀(단순선형회귀, 다중선형회귀), 최소제곱법 계산식, norm, 그라디언트 부스팅(LGBM, XGboost), 그리드 서치, 앙상블, Pickle, dump, 결정트리
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2-3 : 캐글의 타이타닉 생존자 예측 프로젝트
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TensorStudy : 딥러닝 시작 (신경망 모델 구현, 이미지 분류, 회귀 실습, 캐글 데이터셋 활용 실습)
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multi_label : 딥러닝 (multi_lable)데이터 처리 시 활용 알고리즘
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CNN_fashion : CNN 기초 및 실습 (르넷 신경망 구성)
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cifrar10-tf-cnn : cnn 실습 (정확도 올리기위한 작업 Dropout 등)
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transfer learning : 전이학습 실습
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pytorch - 선형회귀 : pytorch 기초 및 보스턴 집값예측 선형회귀 실습
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pytorch_mnist : pytorch_mnist 실습 및 모델 gpu설정
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torch_lenet : torch_lenet으로 모델 구현하고 모델을 통해서 강사님이 주신 이미지 데이터로 추론해보기
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pytorch_cifar10 : cifar10 데이터 셋 활용하여 vgg 모델 직접 구현하여 모델 학습 실습 & TensorBoard 시각화 작업
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resnet-pytorch : resnet을 활용하여 모델 구현 및 배치정규화 실습
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resnet34_연예인분류기 : resnet 전이학습을 이용한 연예인 이미지 분류
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MiniProject_미술작품분류 : 미니프로젝트 (전이학습을 이용해서 미술 작품 분류해주는 분류기 구축)
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pytorch-autoencoder : 오토인코더 개념 및 실습 (+ 3d환경에서의 시각화도 함.)
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conv2d-autoencoder : 오토인코더 실습 ( conv2d를 이용해서 직접 인코더 디코더 모델 구현하고 노이즈도 직접 추가해보면서 오토인코더 학습 및 실습)
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한글정수인코딩(NLP) : NLP 입문 ( 한글을 정수로 인코딩 해주기), 셀레니움 등으로 댓글 수집 웹 이미지 수집, 스크래핑 있는 파일 드라이브가 있음.
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bow(NLP, 단어Counting) : TF-IDF 단어 인코딩 및 가중치 구하기
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긍부정분석 : 배달의 민족 댓글, 별점을 바탕으로 데이터 전처리(인코딩) 하여 머신러닝을 통해(LinearRegression) 댓글이 긍정적인지 부정적인지 판별하여 실시간으로 보여주는 모델 생성 실습
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LDA_스노우: LDA 토픽 분석
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chatbot : 기본적인 챗봇 생성 (기본 틀 구현)
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Speech_Recognition : 음성인식 기능을 탑재한 챗봇 구현 실습
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kogpt2_finetuning : kogpt2_finetuning
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mel_wav : 오디오 분류
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질의응답_bert : 질의응답_bert
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main.py : open-cv day1
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opencv-day2 : opencv-day2
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opencv_day2 : opencv_day2 ( 이미지 마스킹, 직선, 원, 사각형, 다각형 등 그리기)
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웹툰.ipynb : 웹툰에 있는 글자 ocr을 통해 추출하고 자동으로 번역 (기