소연의_개발일지
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CNN keras 모듈 사용하여 졸음 방지 모델 생성하기

개발환경: 운영체제: Window 10 64 bit 개발언어: Python 3.11 개발 툴: Jupiter Notebook 추가 패키지: Numpy, Pandas Matplotlib, Sklearn, Tensorflow, keras, Open CV 공부한 사이트: https://www.kaggle.com/code/adinishad/driver-drowsiness-using-keras driver drowsiness using keras Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from multiple data sources www.kaggle.com 데이터 1. 사진 데이터 사진 출처: https://www.kag..

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[Python CNN모듈 save()메서드 사용 중 Error]UserWarning: You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')`...
개발공부/Python 2023. 8. 27. 12:18

CNN 알고리즘을 적용시켜 모델을 학습시키고 .save() 메서드를 사용하여 모델을 저장하는 과정 오류가 생겼다. 이 부분에서 오류가 생겼다. 오류 내용 UserWarning: You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')`. saving_api.save_model( 이 경고 메세지는 Keras에서 모델을 저장할 때 HDF5 형식을 사용하는 것에 대한 경고이다. 이 경고의 주요 내용은 model.save() 메서드를 사..

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[Python] open cv 설치 오류 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement cv2 (from versions: none)
개발공부/Python 2023. 8. 23. 17:06

open cv를 설치하려고 하는 중 오류가 생겼다. ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement cv2 (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for cv2 해결방법 cv2는 OpenCV의 Python 바인딩을 위한 모듈 이름이다. 이 오류가 발생한 주된 이유는 cv2라는 패키지 이름으로 직접 pip에서 검색했기 때문이다. OpenCV를 Python에서 설치하기 위해서는 opencv-python이라는 패키지를 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있다: pip install opencv-python 성공적으로 설치됨 또한, OpenCV의 추가 기능들(예: S..

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[Python] Pandas를 이용한 레고 데이터셋 분석
개발공부/Python 2023. 8. 20. 21:27

학습 내용 출처: 유데미 안젤라 파이썬 강의 배울 내용 판다스 데이터프레임에 파이썬 목록 슬라이싱 기술 적용 .agg() 함수를 사용하여 데이터를 집계하는 법 맷플롯립에서 두 개의 축이 있는 산점도, 막대 차트, 꺾은선형 차트를 만드는 법 기본키와 외래키로 구성된 데이터베이스 스키마를 이해 공통의 키를 공유하는 데이터프레임을 병합하는 법 개발환경 운영체제: Window OS, Window 10 개발언어: Python 3.11 개발 툴: Google Colab 추가 패키지: Matplotlib, pandas 사용 자료 데이터 분석 구글 콜랩에서 이미지 추가하는 방법 더보기 주피터에서 추가하는 방법 폴더에 있는 파일을 불러오면 판다스 가져오기 import pandas as pd matplotlib 글씨체 한..

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[Python] matplotlib로 시간 흐름에 따른 개발 언어 인기도 분석하기
개발공부/Python 2023. 8. 20. 15:54

오늘날 여전히 사용되는 가장 오래된 개발 언어는 1957년에 개발된 포트란이다. 이후로 그 외 많은 개발 언어가 발전 해왔다. 그런데 가장 인기있는 개발 언어는 무었일까? 이 질문에 대한 답은 스택오버플로우(Stack Overflow)에서 찾을 수 있다. 스택 오버플로우의 각 게시물은 태그가 함께 제시된다. 그리고 개발 언어 이름이 태그될 수 있다. 공부 소스 출처: 유데미 안젤라 Python 강의 개발환경 운영체제: Window OS, Window 10 개발언어: Python 3.11 개발 툴: Google Colab 추가 패키지: Matplotlib, pandas 사용 자료 데이터 분석 데이터 임포트 import pandas as pd 자료 가져오기 헤더 행을 0으로 설정하면 열 자체의 이름으로 대체..

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[Python] 구글 코랩(colab) seaborn, matplotlib 한글 깨짐 현상 해결방법
개발공부/Python 2023. 8. 20. 13:21

오늘은 구글 코랩을 사용하여 보스턴 집값을 예측해보는 시간을 가졌다. 구글 코랩에서 씨본 한국어 적용이 안되는 문제가 생김. 해결방법 1. 폰트 설치 코드 맨 위쪽에 다음과 같은 코드를 입력하고 실행한다. (나눔 폰트 설치) !sudo apt-get install -y fonts-nanum !sudo fc-cache -fv !rm ~/.cache/matplotlib -rf 설치가 진행된다. 2. 폰트 설정 matplotlib 라이브러리 임포트 하는 부분에서 다음과 같이 폰트를 설정해준다. import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('font', family='NanumBarunGothic') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False 나눔바름 고..

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[Python] 100명의 죄수 문제 matplotlib 그래프로 시각화하기
개발공부/Python 2023. 8. 18. 14:06

문제 상황 100명의 죄수가 있습니다. 각 죄수에게 0부터 99까지의 번호가 부여됩니다. 100개의 박스가 있으며, 각 박스 안에는 0부터 99까지의 번호 중 하나가 들어 있습니다. 각 번호는 한 번만 나옵니다. 각 죄수는 박스를 최대 50개까지 열 수 있습니다. 죄수가 자신의 번호를 찾으면 다음 죄수가 시도합니다. 만약 죄수가 50개의 박스를 열어도 자신의 번호를 찾지 못하면 실패로 간주됩니다. 전체 코드 # 랜덤 모듈 임포트 import random # 초기 변수 설정 n_prisoners = 100 # 죄수의 수 prisoners = list(range(n_prisoners)) # 0부터 99까지의 죄수 번호 리스트 boxes = [] # 박스의 내용 (초기화) failures = 0 # 실패한 횟..

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[Python] 로지스틱 회귀(LogisticRegression) 이용하여 붓꽃 데이터 분석

개발 환경 정리 운영체제: Windows OS 프로그래밍 언어: Python 개발 툴: Jupyter Lab 데이터 시각화: matplotlib, seaborn 데이터 처리: pandas, numpy 머신러닝 프레임워크: scikit-learn 필요한 모듈 / 라이브러리 import In [1]: # 라이브러리 import import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 데이터 가져오기 df = pd.read_csv('../data/iris/iris.csv') df.head() Out[1]: Id SepalLengthCm SepalWidthCm PetalLengthCm PetalWid..

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[Python] 선형 회귀(Linear Regression) 이용하여 보스턴 하우스 집값 예측하기

개발 환경 정리 운영체제: Windows OS 프로그래밍 언어: Python 개발 툴: Jupyter Lab 데이터 시각화: matplotlib, seaborn 데이터 처리: pandas, numpy 머신러닝 프레임워크: scikit-learn 자료 보스턴 하우스 데이터: 이 데이터셋은 StatLib 라이브러리에서 가져온 것이며 카네기 멜론 대학교에서 관리하고 있다. 이 데이터셋은 보스턴 시의 주택 가격에 관한 것이다. 제공된 데이터셋에는 13개의 특성을 가진 506개의 인스턴스가 있다. 데이터셋의 설명은 아래 표와 같다. **참고: 원래는 보스턴 데이터는 사이킷런 모듈에서 아래처럼 임포트가 가능했으나, 윤리적 문제 때문에 삭제되었다. from sklearn.datasets import load_bost..

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[Python] sklearn 모듈 KNeighborsClassifier 알고리즘으로 도미, 빙어 구분하기

자료 # 도미 생선의 길이 bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41.0, 41.0] # 도미생선의 무게 bream_weight = [242.0, 290.0, 340.0, 363.0, 430.0, 450.0, 500.0, 390.0, 450.0, 500.0, 475.0, 500.0, 500.0, 340.0, 600.0, 600.0, 700.0, 700.0, 610...