분류 전체보기 (158) 썸네일형 리스트형 코로나 데이터 분석 20년 1월 22일부터 3월 22일동안 162개국에서 수집된 데이터를 분석을 해봤다. 모든 사진은 눌러보면 더 크고 선명하게 볼 수 있습니다 0. 국가별 코로나 확진자 상황: 전세계에 들불처럼 번지고 있는 코로나 바이러스 1. 세계 확진자 수: 기하급수적으로 증가하고 있는 세계 확진자 수 2. 중국 확진자수: 의심스럽게도 잠잠한 중국 확진자 상황 3. 대한민국의 코로나 확진자 수: 잡힐 듯 잡히지 않는 코로나 4. 이탈리아 확진자 수: 난리가 난 이탈리아 5. 미국의 확진자 수: 상황이 불안불안한 미국 6. 세계 사망자 수: 기하급수적으로 증가 중 7.대한민국 사망자 수: 세계 사망자 수에 비해서 온건하게 증가 중 8. 대한민국의 감염자수: 완치자가 늘어나면 대한민국의 감염자 숫자자체는 안정화될 것처럼 .. [코로나 예측/예상]인공지능이 예상한 코로나 바이러스(COVID-19) 코로나 바이러스가 전세계에 들불처럼 번지고 있다. 아래 그림처럼 불안함 마음을 감추지 못하고 20년 1월 22일부터 3월 20일까지 162개국에서 수집된 데이터를 기반으로 앞으로 대한민국에서 어떻게 코로나 확진자 추이가 어떻게 될지 예측해보았다. 인간의 뇌를 모사한 딥러닝(인공신경망) 예측한 결과이다. 국내 코로나 확진자 수 예측 X축은 20년 1월 22일부터 소요된 날짜, Y축은 확진자 수이다. 결과를 대충 요약해보자면 1만명: 20년 4월 초 돌파 2만명: 20년 6월 중 돌파 3만명: 20년 10월 말 돌파 3만5천명: 21년 6월말 돌파 이후 크게 증가 없이 3만 5천명 수준으로 유지 예측하였다. 현재의 예측은 전세계 및 대한민국 확진자 데이터만으로 예측을 한 것으로 종교, 날씨, 바이러스 특성 .. tf.data.dataset 파일 읽기 파일을 읽어와서 데이터셋 포멧으로 저장한다. dataset = tf.data.TFRecordDataset(filenames = [fsns_test_file]) 데이터 출력해보기 - 이를 이터레이터화하면 데이터를 하나씩 가져올 수 있다(출력은 이거텐서 형태) next(iter(dataset)) - 이렇게 나온 결과는 바이트로 변환한후 읽을 수 있는 형태로 변환 parsed = tf.train.Example.FromString(raw_example.numpy()) - 불필요한 것들을 벗김 feature = parsed.features.feature - 필요한 정보만을 쏙쏙 가져와서 이미지화 한다. raw_img = feature['image/encoded'].bytes_list.value[0] i.. 인공지능(딥러닝) 입문 추천 인공지능에 관심이 높아지면서 가장 많이 받는 질문이 어떻게 인공지능을 입문하면 될까요??? 혹은 인공지능을 어떻게 배울까요? 이다. 오늘은 그 질문에 대한 답이 되는 포스팅이 되었으면 한다. 방법 1. 책, 2. 무료 강의, 3. 웹페이지 첨언하자면, 인공지능 관련해서는 우리나라에서 본격적으로 관심같은지 얼마되지 않아서, 국내에 유통되는 책, 자료들의 상당수가 번역본이 많은데 용어도 애매하고 번역도 신묘(?)해서 오히려 원서보다 어렵게 느껴진다. 그래서 차라리 국내에서 만든 컨텐츠 혹은 원서를 보는 것을 추천한다. 1. 인공지능(머신러닝, 딥러닝, 뉴럴넷) 책 추천 * 브레인 이미테이션 인공지능에 대해서 잘 모를 때, 전체 개념을 잘 잡아주는 책이다. 현재의 인공지능을 요즘 핫한 뇌과학을 통해서 재밌게 .. tensorflow example, tfrecord tf 2.0 기준 tf.example은 스트링화 된 tf.train.Feature를 기본으로한다. 순서를 그려보자면 데이터 | tf.train.BytesList tf.train.FloatList tf.train.Int64List | tf.train.Feature를 통한 피쳐화 | 딕셔너리 화 | tf.train.Feature를 통한 피쳐화 | tf.train.Example를 통한 시리얼라이즈 | example.SerializeToString()를 통한 텍스트화 (결과) b'\nR\n\x11\n\x08feature0\x12\x05\x1a\x03\n\x01\x00 와 같은 최종적으로 string과 같은 bytes 출력이 나온다. 이러한 일련의 과정을 거쳐서 최종적으로 시리얼라이즈 된다. tf.train.Ex.. 커멘트 라인, 쉘에서 한번에 여러 명령어 실행하기 크게 5가지 옵션이 있다 && 왼쪽 명령어가 성공했을 때 오른쪽 것을 실행한다. || 왼쪽 명령어가 실패했을 때 오른쪽 것을 실행한다 ; 왼쪽 명령어의 성공 여부와 무관하게 오른쪽 것을 실행한다. | 두 커멘드를 하나 처럼 수행한다. stdout에만 해당 예시 $ ll|&grep report -rw-rw-r-- 1 jl jl 30K Mar 10 13:48 report.txt |& 두 커멘드를 하나 처럼 수행한다. stdout, stderr 모두에 해당, 일반적으로 바로 위의 | 와 큰차이 없음 공인 IP와 사설 IP 공인 IP(Public IP) 이름 그대로 누구에게나 보이는 컴퓨터 고유의 IP 사설 IP 공인 IP와 반대로 내부적으로 쓰이는 아이피이다. 해당 아이피로 내부적으로 접속은 가능하나, 외부에서는 고유하지 않기 때문에 접속이 불가하다. 말그대로 내부 라우터 내에서 사용하는 아이디다 사설대역이 A class가 10.x.x.x 이고, B class가 172.x.x.x 이고, C class가 192.x.x.x로 앞자리가 10, 172, 192로 시작하면 사설 아니면 공인 IP라고 생각하면 된다. jupyter notebook setting 주피터 노트북 리모트 연결(출처: https://light-tree.tistory.com/111) 0. 우분투에서 포트 방화벽 해제하기(예시 8888) $ sudo ufw allow 8888 1. config 파일 만들기 $ jupyter notebook --generate-config /home/username/.jupyter 디렉토리에 jupyter_notebook_config.py 파일이 생성됩니다. 2. 서버 비밀번호 생성 $ Ipython ln [1]: from notebook.auth import passwd ln [2]: passwd() Enter password: # 위에서 언급한 주의할점이 여기를 말합니다. Verify password: # 위에서 타이핑한 비밀번호를 한번 더 입력해주세요.. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 20 다음
