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딥러닝 이란? 인간의 신경망을 모방하여 학습하고 예측하는 기술 대량의 데이터에서 복잡한 패턴이나 규칙을 찾아내는 능력이 뛰어남. 머신러닝에 비해 조금 더 유연한 사고를 한다. 인간의 뉴런 == 딥러닝에서 '선형모델' 주로, 영상, 음성, 이미지 처리에 사용된다 ~ tensorflow 구글이 만든 딥러닝을 위한 라이브러리 - keras tensorflow 위에서 동작하는 라이브러리로 사용자 친화적 라이브러리. tensorflow 버전 확인 : # 2.13.0 # 설치버전 확인 이유: 프로젝트 진행 시 오픈 소스 가져다 쓸 때 충돌방지 ! import tensorflow as tf print(tf.__version__) 리눅스 기반의 코랩( 리눅스 명령어 그대로 사용 가능) # 리눅스 명령어를 사용하여 현재..

header.jsp 사과바나나딸기 메인 게시판 접속하기 로그인 회원가입 index.jsp springMVC03 김볶 저녁 뭐 드실거에욤 오늘은 PIZZA BoardController.java package kr.spring.controller; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Controller; import org.springframework.ui.Model; import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;..

MySQL.sql -- 회원 테이블 -- CREATE TABLE MEMBER( MEMIDX INT AUTO_INCREMENT, MEMID VARCHAR(20) NOT NULL, MEMPASSWORD VARCHAR(20) NOT NULL, MEMNAME VARCHAR(20) NOT NULL, MEMAGE INT, MEMGENDER VARCHAR(20), MEMEMAIL VARCHAR(50), MEMPROFILE VARCHAR(50), PRIMARY KEY (MEMIDX) ); Member.java package kr.spring.entity; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor; impor..

⛤ Deep Learning (DL) : 인간의 신경망을 모방하여 기계가 병렬적 다층 구조를 학습하고 예측하는 기술 ○ 인공신경망 ( ANN, Artificial Neural Network) : 입력층 ➜ 은닉층 ➜ 출력층 하나의 원형이 하나의 선형모델임. 입력 데이터 ➜ model(알고리즘) ➜ 예측값 ➜ loss값 (실제값 - 예측값) ➜ model(알고리즘) 이렇게 반복한다. 이 한 바퀴를 1 epoch ! loss값의 오차 값만큼 oprimizer가 최적화 한다. (경사 하강법) Logistic 오차공식 : 교차 엔트로피 오차(cross entropy error) ➜ 분류에서 오차를 확인하는 방법. 회귀에서 오차를 확인하는 방법 : MSE < 기존 ..

감성 분석? ○ 특정 주제에 대한 글의 감성과 태도를 파악하는 것( 긍정/ 부정) Q : 영화 리뷰 데이터를 활용해서 긍정, 부정 감성 분석을 진행해보자! 텍스트 데이터를 다루는 방법에 대해서 이해해보자! 파일 불러오기 from sklearn.datasets import load_files import numpy as np import pandas as pd data_url = './Data/aclImdb/train/' rv_train = load_files(data_url, shuffle=True) rv_train ➤ bunch 객체 : 머신러닝 자료구조 중 하나로 딕셔너리처럼 사용가능 key:value 데이터 추출을 위해 key값을 활용하기 리뷰데이터의 키 값 확인하기 rv_train.keys() #..

○ RestController는 비동기방식의 일만 처리하는 Controller ○ Rest전송방식 : 요청 URL + 전송방식(상태)을 묶어서 처리 가능. 사용 이유 : url의 통일성 및 단순 ➤ 하나의 url이 고유한 리소스를 처리하는 공통방식. 네트워크를 통해서 컴퓨터들끼리 통신할 수 있게 해주는 아키텍처 스타일, 웹에 최적화 되어있으며, 데이터 포맷이 JSON이기에 브라우저들 간에 호환성이 좋음. ➤ JSON : key-value쌍으로 이루어진 객체의 집합, 대부분 데이터 교환을 하는 데 사용 - Java, C, Python등 어떤 언어나 플랫폼에 상관없이 JSON으로 표현 가능. - JSON은 XML보다 간단하고 가벼워서 서버와 클라이언트 사이에서 데이터 전송시 더욱 빠르게 전송 가능. 1. G..