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자연어 처리 관련 미니 프로젝트 AIVLE-EDU 1:1 문의 내용 기반 문의 유형 자동 분류기 교육 수강생의 질문이 질문 게시판 통해 올라옴 → 질문 유형을 수동으로 분류하는게 오래 걸리고 번거로워서 자동으로 분류할 수 있는 분류기를 만들었다. 데이터 탐색 필요한 라이브러리 설치 및 불러오기 !pip install konlpy pandas seaborn gensim wordcloud python-mecab-ko wget from mecab import MeCab import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd from IPython.display import display import ..

Object Detection 환경설정 → 데이터 전처리 → 모델링 → 탐지 환경설정 1) 구글 크롬을 이용하기 때문에 구글 드라이브 연동 필수! from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 2) 데이터 셋 파일 압축 해제 import zipfile # 압축파일 경로 # 구글 드라이브인 경우 경로에 맞게 지정하세요. dataset_path = '/content/drive/MyDrive/Datasets2/' file_path = dataset_path + 'money_dataset.zip' # 압축 해제 data = zipfile.ZipFile(file_path) data.extractall('/content/drive/MyDrive/Data..

인간 행동 인식 : 다양한 센서를 활용해 사람의 모션에 관련된 정보를 수집하고 해석하여 행동을 인식하는 기술 센서 신호 → 특징 추출 → 모델 학습 → 행동 추론 Dataset 출처 주어진 data.csv 파일을 열어보면 (5881, 563) 크기를 가진 데이터임을 알 수 있음! feature가 굉장히 다양한데 다 이해해야 하는 것은 아님 → 구조 파악에 중점을 두고 진행 tBodyAcc-mean()-X : 가속도 센서 - 평균 - X축 방향 → X축 방향 가속도의 평균값 fBodyGyro-std()-Y : 자이로스코프 센서 - 표준편차 - Y → Y축 방향 각속도의 표준편차 이런 식으로 의미 파악! (1) EDA 중요한 feature 와 중요하지 않은 feature를 선정하기 위해 EDA 진행 이 단계..

차량공유업체의 차량 파손여부 분류 차량공유란...? 자동차의 소유권을 가지고 있는 주체가 서비스에 가입된 회원에게 시간단위로 차량의 이용권한을 제공하는 것 전세계 공유차량 보유대수가 가파른 성장세 → 2040년까지 16% 증가 편리한 차량 대여 서비스가 인기를 얻고 있는데 , 차량 관리가 중요 !! 공유차량을 이용할 때 차량 상태를 확인하기 위해 외관을 촬영하는데 여기서 고민이 발생한다 : 하루 평균 7-8만장의 차량 사진을 일일히 수작업을 통해 파손된 차량을 식별하고 차량 정비를 맡기는 업무가 너무 시간이 오래걸린다 차량 이미지 사진을 통해 파손된 차량을 식별하고 알려주는 서비스가 필요하다 실제로 인공지능을 기반으로 하는 차량 이미지 파손여부 탐지 모델로 '엑시다'가 있다 → AI 머신러닝을 기반으로 ..

기억하려고 적어두는 두번째 미니 프로젝트 악성행위를 하는 웹 사이트는 공통 Feature가 존재함을 확인후 AI로 분류 데이터는 한국 인터넷 진흥원, OpenPish, PishTank 개발 프로젝트를 기획, 진행할 때 쓰는 보고서 As-Is / To-Be → 지금은 이렇고 나중엔 이렇게 될 것이다 As-Is 웹사이트 파일 유뮤 → No→ 보안전문가 수동 분석 To-Be 웹사이트 파일 유뮤 → No→ AI 학습기반 악성사이트 분석 파일이 없는 악성 사이트에 대해 AI기반 분석 환경 개발로 탐지 가능 웹 트래픽의 주요 Feature를 AI가 학습한 결과 ! 보통 기업에서 반절은 수동, 반절은 AI 결국 사람이 만든 데이터로 트레이닝을 함 인간의 지식이 필수인.. 사람이 잘못 분류하면 문제가 생김 recall..

기억하려고 적어두는 두번째 미니 프로젝트 데이터는 두가지 활용 1. 에어코리아의 미세먼지 데이터 2. 기상청 기상자료 개방포털의 날씨 데이터 탐색적 데이터 분석 4개의 csv파일을 활용할 예정! Pandas 라이브러리를 활용하여 데이터를 불러오고 변수에 저장하여 확인하는 절차는 필수 .info() → 결측치와 데이터 타입 한번 확인해주기 데이터 전처리와 모델링을 위해 데이터 분석을 진행 시각화를 통해 관측치들의 패턴 탐색, 잘못된 자료 탐색, 변수들간의 관계 파악 가능 → 주어진 시간이 짧았고 전처리 하느라 시간을 많이 써서 이 과정을 제대로 못했던 것이 아쉽... 데이터 프레임의 변수명만 보고 변수를 날리거나 포함시키기에는 제대로 된 결..