1. 파이토치(Pytorch) Tensorflow와 함께 머신러닝, 딥러닝에서 가장 널리 사용되는 프레임 워크 초기에는 Torch라는 이름으로 Lua언어 기반으로 만들어졌으나, 파이썬 기반으로 변경한 것이 Pytorch 뉴욕대학교와 페이스북(Meta)가 공동으로 개발하였으며, 현재 가장 대중적인 머신러닝, 딥러닝 프레임워크 # 필요모듈 임포트 import torch print(torch.__version__) # 결과값 => 2.1.0+cu121 1-1. 스칼라(Scalar) 하나의 상수를 의미함. var1 = torch.tensor([1]) var1 # 결과값 => tensor([1]) #------------------------------------------------------# type(var..

1. Cluster(클러스터) 유사한 특성을 가진 객체들의 집합 고객 분류, 유전자 분석, 이미지 분할 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs # X는 2차원으로 된 데이터 프레임 # y는 데이터 답을 만들어줌 X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, random_state=10) # n_samples = 샘플을 몇개를 만들지 # centers = 몇가지의 클래스를 만들지, 군집데이터를 만들기 때문에 class가 아닌 centers라고 작성함 X # 결과값 => # arr..

터미널을 이용하여 MySQL 명령어를 요약했습니다. 서비스 관련 Mysql 서비스 시작 mysql.server strat Mysql 서비스 종료 mysql.server stop Mysql 데몬 시작 brew services start mysql Mysql 데몬 중지 brew services stop mysql 서비스 재시작 brew services restart mysql 백업관련 스키마만 백업 mysqldump -u root -p --no-data ARS > /sql_backup/dbv1_schema_only.sql 데이터만 백업 mysqldump -u root -p --no-create-info ARS > /sql_backup/dbv1_data_only.sql 데이터베이스까지 백업 mysqldump ..

해당 내용은 Anaconda를 사용하지 않고 진행하였습니다 제품 사항 : Apple M2 pro 1. 제품의 GPU가속 진행전 제품 지원을 확인합니다. https://pytorch.org/get-started/locally/ Start Locally Start Locally pytorch.org 들어가시면 아래 사진과 같이 나옵니다. 여기서 중점으로 봐야할 부분은 [Compute Platform]에서 CUDA지원을 안하기 때문에 다른 방식으로 사용을 합니다. 가상환경 생성 및 활성화 하기 1. 간단한 가상환경 생성 python3 -m venv /원하는 가상환경 경로/virtualenv/test ※저는 virtualenv/test라는 폴더 내부에 생성하도록 하였습니다. 2. 가상환경 활성화 source /..

1. AirQualityUCI 데이터셋 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt air_df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/KDT v2/머신러닝과 딥러닝/ data/AirQualityUCI.csv') air_df air_df.info() # 결과값 => # # Column Non-Null Count Dtype # --- ------ -------------- ----- # 0 Date 9357 non-null object # 1 Time 9357 non-null object # 2 CO(GT) 9357 non-null fl..

1. Credit 데이터셋 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt credit_df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/KDT v2/머신러닝과 딥러닝/ data/credit.csv') credit_df # 컬럼의 최대치를 50으로 설정 pd.set_option('display.max_columns', 50) # 정보 확인 credit_df.info() # # Column Non-Null Count Dtype # --- ------ -------------- ----- # 0 ID 12500 non-null object # 1 ..