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한 줄 요약 : Django는 파이썬으로 만들어진 무료 오픈소스 웹 애플리케이션 프레임워크이다. Table of the contents 0. Introduction 1. What is the Django? 2. What is the appropriate case for using Django? 3. Conclusion 4. References Introduction 프로그래밍 언어인 Python으로 만들어진 웹 프레임워크(web application framework) Django가 무엇인지 알아보고, 어떠한 경우에 사용하면 가장 효율적이고 빠른 작업을 수행할 수 있는지 공부해 보겠다. What is the Django? Django는 쉽고 빠르게 웹사이트를 개발할 수 있도록 돕는 구성요소로 이루어진 웹..

딥러닝 기술적 측면 중심의 글을 발행하게 되면서, '왜 작성하게 되었나'에 대한 서론이 깁니다. Accuracy 높이는 방법만 궁금하신 분은 스크롤을 내려 해당 부분만 참고하시고, 서론을 읽고 싶은 분은 얼마든지 환영입니다. 서론 내가 인공지능 교육을 통해 머신러닝과 딥러닝을 공부하는 동안 비즈니스 실무 분야를 선택할 것인가, 딥러닝 연구 분야를 선택할 것인가에 관한 고민이 있었다. 공부를 하다 보니 엔지니어 영역은 기존에 컴퓨터공학을 제대로 전공했던지, 아니면 프로그래밍 능력이 출중하다던지 둘 중 하나가 우선 갖춰져야 하는 것이라는 걸 깨닫게 되었다. 그래서 나는 엔지니어 영역보다는 비즈니스 영역에 중점을 두고 직업인으로서의 진로를 집중하게 됐다. 그러다 보니 비즈니스 실무 영역에 더욱 도움이 될 만한..

Table of Contents Introduction 환경 준비 TabPy와 Tableau 연결 Tableau에서 Python을 사용한 수요 예측 Conclusion References Introduction Business Intelligence 대시보드를 구축하기 전 단계인 환경 설정부터, SARIMAX 모델을 Tableau에서 사용하여 수요 예측을 하는 단계까지의 과정과 방법을 담았다. 이 글을 보면 다른 자료를 찾아다니지 않아도 수행 가능하도록, 태블로에서 TabPy를 사용하여 모델을 구동하는 과정을 모두 정리하였다. 환경 준비 ⓐ파이썬 설치 -> ⓑ파이썬 가상환경 준비 -> ⓒTabPy 설치 -> ⓓTabPy와 파이썬 가상환경 연결, 순서로 Python과 TabPy를 사용할 수 있는 환경을 만..

데이터 시각화 솔루션인 Tableau에서 Python으로 구현한 머신러닝 모델을 적용한 결과를 대시보드에 나타낼 수 있다. 태블로에서 TabPy라는 패키지를 개발해서 제공한다. (TabPy = Tableau Python Server). Tableau Public에서는 사용할 수 없고, Tableau Desktop에서 사용할 수 있는데, 현재는 Tableau Creator에 Desktop이 포함된 형태로만 제공한다. (현재, Tableau Online에서도 Analytics 확장 프로그램을 추가하면 Online에서도 TabPy를 사용할 수 있다.) Prophet을 통한 예측 결과 태블로 시각화 사례 SARIMAX를 통한 예측 결과 태블로 시각화 사례 (자세히 살펴보니 이거는 SARIMAX가 아니라 SARI..

아래의 순서로 선형분류기를 정리할 것이며, 이번 글에서는 Linear Regression의 구현에 대해 기술한다. 1) Linear Regression (선형회귀분석) 2) Binary Classification (이진분류기) 3) Softmax Classification (다중분류기) 선형회귀분석(Linear Regression)의 기본 구조가 궁금하다면 아래의 글을 참고하길 바란다. Linear Regression 선형회귀분석의 기본 구조 (수식과 그래프) Linear Regression 선형회귀분석의 Learning rate (수식과 그래프) Multi-Variable Linear Regression 선형회귀분석의 이론적 이해를 위해 처음과 같은 수식으로 먼저 개념을 익힌다. 그런데, 현실에서는 다..

아래의 순서로 선형분류기를 정리할 것이며, 이번 글에서는 Linear Regression의 Learning rate에 대해 기술한다. 1) Linear Regression (선형회귀분석) 2) Binary Classification (이진분류기) 3) Softmax Classification (다중분류기) 선형회귀분석(Linear Regression)의 기본 구조가 궁금하다면 아래의 글을 참고하길 바란다. Linear Regression 선형회귀분석의 기본 구조 (수식과 그래프) Learning Rate를 구하는 방법 α : Learning rate Learning rate(α)가 너무 크면 Overshooting이라고 하며, 2차 함수의 기울기가 0이 되는 지점까지 도달하지 못하고 튕겨나갈 수 있다. ..

Linear Functions (선형분류기) 선형분류기에는 Linear Regression, Binary Classification, Softmax Classification 세 가지가 있다. 선형분류기를 기반으로 기본적인 인공신경망을 이해할 수 있다. 그리고 이 인공신경망이 진화한 것이 딥러닝 구조이다. 선형분류기를 먼저 학습하는 이유는, 이론들이 점점 진화하면서 조금씩 발전하여 만들어졌기 때문에 근본적인 구조를 이해하면 Neural Network를 더 잘 이해할 수 있기 때문이다. 아래의 순서로 선형분류기를 학습하며 정리할 것이며, 이번 글에서는 Linear Regression의 기본적인 구조에 대해 기술한다. 1) Linear Regression (선형회귀분석) 2) Binary Classifica..

CNN(Convolutional Neural Network) 2차원 이상의 입력을 받기 위해 만들어졌다. 주로 시각 정보 학습(visual information learning)에 사용되는 인공신경망이다. RNN(Recurrent Neural Network) 시간 정보를 가지는 벡터를 다룬다. 시간의 지남에 따른 경과를 담는다. 예를 들어 주식 가격 예측, 비트코인 가격 변동 같은 것이 있으며, 시계열 정보 처리(time-series information learning)를 위해 사용되는 인공신경망이다. CNN이 사용되는 경우(Visual Learning) - Object Recognition : 사물을 알아맞추는 것 (ex. 자동차를 바운딩박스 처리) - Object Identification : 사물..

Deep Learning Computation Procedure ① Deep Learning Model Setup (딥러닝 모델 만들기) 딥러닝 모델 만들기 단계에 포함되는 내용은 아래와 같다. MLP, CNN, RNN, GAN, Customized Model Hidden Layers, Units, Input/Output Cost Function, Optimizer Selection 이 모델의 Hidden Layer는 4개이고, Unit은 각 레이어 당 7개이다. 레이어와 유닛이 많아질수록 정교한 분류가 가능해진다. 예를 들어, 사과와 체리 같이 분류가 어려운 경우에 정교한 분류가 필요하다. ② Training (모델 훈련하기) 모델에 대량의 데이터를 집어넣는 단계이다. Input: Data, Outpu..

구글링을 통해 찾는 자료 중에서 가장 처음 접하게 되는 자료의 유형은, 누군지 모르는 사람이 작성한 블로그 글이나 QnA 형식의 글, 혹은 위키피디아 같은 것들이다. 그리고 누군가 만들어 올린 유튜브 영상도 있다. 그런데, 이런 과정에서 유의해야 할 점은 무엇이 맞고, 무엇이 틀린 정보인지 분간을 해야 한다는 것이다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 분야에 관하여 본인이 이미 어느 정도 지식을 가지고 있는 상태라면, 엉터리 정보는 분간이 갈 것이다. 허나, 아예 지식이 전무한 초심자가 그런 정보의 옳고 그름을 명확히 분간하기에는 어려움이 있다. 내가 5월 경, 처음 머신러닝과 딥러닝의 차이를 알아보기 위해 구글링을 했을 때 보았던 자료들이 엉터리였다는 것을 이제 알게 되었다. 오늘부터 고려대 교수의 딥러닝 ..