RNN 실습 1Dataset: IMDB Large movie review 데이터셋데이터 전처리모델 생성Compile학습평가(Evaluation)Setup.Import LibraryIn [1]:!pip install -q -U tensorflow!pip install -q tensorflow_datasets WARNING: You are using pip version 21.2.4; however, version 24.0 is available.You should consider upgrading via the 'C:\Users\82106\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python.exe -m pip install --upgrade pip' command.WARNI..

KPI 도출 비즈니스 전략 아이디어 경진대회 - DACON KPI 도출 비즈니스 전략 아이디어 경진대회 - DACON분석시각화 대회 코드 공유 게시물은 내용 확인 후 좋아요(투표) 가능합니다.dacon.io pdf 자료 문제정의고객 세분화 및 타겟팅: 고객의 다양성에 맞는 세분화가 부족하여, 동일한 마케팅과 판매 전략이 모든 고객에게 적용되고 있음. 고객의 LTV와 구매 빈도에 따라 차별화된 전략이 필요.지역별 시장 포화도 및 경쟁 상태 파악: 각 도시별로 고객 수와 판매자 수의 균형이 맞지 않음. 고객 수에 비해 판매자가 적거나 많은 지역의 분석을 통해, 비즈니스 확장 가능성과 경쟁 강도를 평가할 필요가 있음.매출 하락에 따른 원인 분석: 최근 몇 년간 월별 매출 추이가 감소하고 있어 원인 파악이 필요..

파일과 디렉터리의 소유와 허가권 파일허가권 “rw-” , “ r--” , “ r--” 3개씩 끊어서 읽음 (r은 read, w는 write, x는 execute 의약자) ▫ 첫번째“rw-”는 소유자(User)의 파일접근 권한 ▫ 두번째의“r--”는 그룹(Group)의 파일접근 권한 ▫ 세번째의“r--”는 그 외의 사용자(Other)의 파일접근 권한 • chmod 명령 ▫ 파일허가권 변경명령어 ▫ 예) # chmod 777 sample.txt ex) 소유자는 실행 까지 , 그룹은 읽기까지 , 그외사용자는 쓰기까지 -> chmod 764 • 파일소유권(Ownership) ▫ 파일을 소유한 사용자와 그룹을의미 • chown/chgrp 명령 ▫ 파일의소유권을바꾸는명령어 find : 특정 이름의 파일명 디렉토리명..

이 코드는 데이콘의 저해상도 조류 이미지 분류 해커톤 에서 등록된 코드이다 이 코드를 살펴보며 어떤 단계로 진행되고, 어떤식으로 모델링을 하고 있는지 세부적으로 나눠보고 전체적인 프로세스를 파악하고자한다 코드중에 모르는 배경지식이나 코드들이 나올경우 마크다운으로 설명을 해두었다. # pip install --user albumentations Import import random import pandas as pd import numpy as np import os import re import glob import cv2 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from to..

Convolution Nueral Network 실습-4 Dataset: CIFAR 10 학습 내용: 데이터 로딩 및 전처리 ResNet-18 ResNet-18 실습 1. 데이터 로딩 및 전처리 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models import matplotlib.pyplot as plt # 훈련 데이터(train_images, train_labels)와 테스트 데이터(test_images, test_labels)로 분할 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data() # 이미지 데이터는 일반적으..

1.노선별 평균 역 사이 거리 조회하기 문제 설명SUBWAY_DISTANCE 테이블은 서울지하철 2호선의 역 간 거리 정보를 담은 테이블입니다. SUBWAY_DISTANCE 테이블의 구조는 다음과 같으며 LINE, NO, ROUTE, STATION_NAME, D_BETWEEN_DIST, D_CUMULATIVE는 각각 호선, 순번, 노선, 역 이름, 역 사이 거리, 노선별 누계 거리를 의미합니다.Column nameTypeNullableLINEVARCHAR(10)FALSENONUMBERFALSEROUTEVARCHAR(50)FALSESTATION_NAMEVARCHAR(100)FLASED_BETWEEN_DISTNUMBERFLASED_CUMULATIVENUMBERFLASE문제SUBWAY_DISTANCE 테이블에..