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SW 개발104

Google gmail API 사용 방법 (3) - Sample code Gmail API 사용 방법에 대한 3번째 포스트입니다. 앞서 2개의 포스트에서는 1) Google API Console에서 프로젝트를 생성하고, Client ID와 sescret을 받는 과정과 2) 구글 인증 서버에 계정 로그인을 통해서 API scope에 대한 명시적 동의를 받아 서버 인증용 access token을 받는 과정을 설명하였다. 본 게시글은 access token을 사용해서 실제 Google REST API에 호출하는 방법과 샘플 코드를 제공한다. [모바일/REST API] - Google Gmail API 사용 방법 (1) [모바일/REST API] - Google Gmail API 사용 방법 (2) Gmail API 사용: curl 명령어 확인하기 구글 API 사용하기 위해서는 API.. 2022. 1. 9.
안드로이드 스마트 폰 화면 미러링 방법: scrcpy 사용법 안드로이드 스마트 폰 화면을 PC로 미러링 하는 방법을 설명하도록 하겠습니다. 스마트 폰 화면을 그대로 PC에 가져오는 것 뿐만 아니라, 사운드 전송, 마우스로 원격 클릭 및 키보드 입력 값을 전달하여 제어도 가능합니다. 안드로이드 개발자 분에게는 PC에서 원격 디버깅에 활용할 수 있으며, 일반적으로는 회사 보안 정책 상 PC에 카카오톡이 설치가 막혀있는 경우 폰의 카카오톡을 PC에서 사용 가능합니다. 안드로이드 화면 미러링 앱은 PlayStore에도 많지만 광고가 포함된 유료 앱도 많아 무료로 사용할 수 있는 오픈 소스 기반을 scrcpy를 설명하고자 합니다. scrcpy 활용 예 안드로이드 화면/오디오을 PC에 띄우는 경우 (비디오 뿐 아니라 오디오도 전송함) 안드로이드 스마트 폰 원격 디버깅 (US.. 2022. 1. 4.
Flutter TextField 와 TextFormField 스타일 꾸미기 (Sample code) Flutter에서 TextField와 TextFormField 필드에서 Style을 추가하는 방법입니다. 공식 문서는 Create and style a text field에 설명되어 있습니다. TextFormField는 TextField을 Form으로 감싼 것이기 때문에 사용법은 동일합니다. Flutter 버전에 따라서 문법이 변경될 수 있기 때문에 버전에 맞는 문법을 사용해주세요. 본 포스팅과 함께 Form의 Validation 사용법도 참고하세요. Flutter 사용자 입력 값 검증 위한 Form validation과 TextFormField (Sample code) TextField와 TextFormField에 아이콘 추가, Label text, HInt Text 추가 TextField 또는 Tex.. 2022. 1. 2.
Flutter 사용자 입력 값 검증 위한 Form validation과 TextFormField (Sample code) Flutter에서 사용자 입력을 받기 위한 Widget은 TextField와 TextFormField가 2가지 Class가 있습니다. TextField은 사용자 입력을 받고, Widget의 GUI를 설정할 수 있는 Widget이고, TextFormField는 TextField 기능을 포함하여 다수의 입력을 받을 때 편리하게 사용하는 Form기능(예를 들어, validation 기능)을 추가한 wraper class입니다. Form 예제로는 아래 그림과 같이 로그인을 위한 ID, Password 입력, User 정보 생성을 위한 사용자 입력 UI를 예로 들 수 있습니다. 사용자 입력을 위한 Flutter Widget TextFiled: 사용자 입력받기 위한 Widget Class TextFormField .. 2022. 1. 2.
Flutter 이미지 처리를 위한 Image, FadeInImage, CachedNetworkImage, ExtendedImage 사용법 및 성능 비교 지난 포스팅에서는 Material UI와 Cupertino Icon을 사용하는 방법을 정리하였습니다. 이번 포스팅에서는 GUI 처리에서 필수적인 Image 처리 방법에 대해서 설명하도록 하겠습니다. Image 처리 API는 1) App 리소스에 이미지 포함 여부, 2) Placeholder 지원 여부, 3) Cache 기능 지원 여부, 4) 이미지 Display 속도를 기준으로 대락 5가지 정도의 API를 사용할 수 있습니다. 모든 이미지를 App에 assets 형태로 리소스에 포함시킨다면 Image로딩 속도는 빠르나, App의 크기 자체도 커지고 Image 변경 시 App 자체를 변경 후 다시 배포해야 합니다. Internet 이미지는 App Asset 이미지와 반대의 경우로 리소스 서버 또는 인터넷에.. 2022. 1. 1.
Flutter에서 Material UI Icon과 Cupertino Icon 검색하고 사용하기 Flutter로 App을 개발할 때 무료로 배포된 아이콘을 사용하는 경우가 많습니다. 물론 개발팀에 GUI 디자이너가 있다면 이쁜 아이콘을 만들 수 있지만, App Bar나 Menu 에서는 다른 App과 일관성을 가지기 위해서 필요한 아이콘을 찾아 적용하는 경우도 많습니다. Flutter에서 사용할 수 있는 아이콘은 대표적으로 Google에서 만든 Materal UI와 Apple App 스타일의 Cupetino 아이콘이 있습니다. 본 포스팅은 Material UI와 Cupertino Icon에서 적용하고자 하는 아이콘을 검색하고 사용하는 방법을 설명합니다. Flutter에서 많이 사용하는 아이콘: Material UI Icon: Google Style Icons Cuppertino Icon: Apple .. 2021. 12. 30.
Flutter에서 Widget Tree와 layout 디자인 방법 Flutter에서 Widget은 Text, Icon, Image, Button, List, ListView와 같은 UI Component를 구성하는 Class입니다. Flutter App은 Widget과 Layout을 조합하여 Widget Tree를 구성하고 최종적으로 UI를 표시합니다. Flutter에서는 상당히 많은 Widget을 지원하기 때문에 모두 외울 필요는 없고, 자주 사용하는 Widget 정도의 내용만 확인하고 필요에 따라서 공식 문서에서 찾아서 사용하는 것을 추천드립니다. Widget 구성 Tutorial 은 링크를 확인해주세요. Widget Tree Flutter에서 Widget Tree는 React의 component tree 또는 Html DOM tree와 같은 개념으로 UI Comp.. 2021. 12. 29.
Flutter Parent-Child Widget간 State 전달과 업데이트 방법 Flutter Widget 간 State 전달 방법과 업데이트 방법을 정리합니다. Flutter에서는 React Props와 State 관리 방식과 유사한 방식을 사용하고 있습니다. Flutter에서는 크게 2가지 방법으로 분류할 수 있습니다. 부모 Widget에서 자식 Widget으로 State 전달 자식 Widget에서 부모 Widget의 callback함수를 통해서 State update 부모 Widget에서 자식 Widget으로 State 전달 부모 Widget에서 자식 Widget으로 state 전달하는 방법은 다음과 같은 3단계로 진행합니다. 부모 Widget에서 자식 Widget으로 State 보내기 자식 Widget에서 전달받을 state를 class member 변수로 등록하기 자식 Wi.. 2021. 12. 29.
Flutter Stateless와 Stateful Widget 개념과Life Cycle, 대표 Widget(MaterialApp, Scaffold) Widget의 종류: Stateless Widget vs Stateful widget Flutter를 사용하다 보면 화면에 무엇인가 표시하는 경우 모든 것을 Widget으로 처리합니다. Flutter의 Widget은 React의 Component DOM tree와 유사한 개념이며, 상태 관리에 따라서 상태 변경이 가능한 Stateful Widget과 상태 변경이 불가능한 Stateless Widget으로 구분할 수 있습니다. Statless widget: State 변경이 불 가능한 위젯, 화면을 Rendering 후 데이터의 변경이 없음, React Props와 유사 개념 Stateful widget: State 변경이 가능한 위젯, 화면을 Rendering 후 데이터에 의해서 Data를 표시행 하는.. 2021. 12. 28.
Android Studio와 Visual Code로 Flutter Project 프로젝트 생성 Flutter 개발 환경을 설정하고, 프로젝트를 생성하는 과정을 설명합니다. Flutter Project는 Android Studio (IntelliJ), Visual Code, Terminal CLI를 사용할 수 있습니다. 개인적으로 익숙한 IDE를 사용하면 됩니다. Android Studio가 다소 기능이 복잡하지만 다양한 기능을 사용할 수 있고, Visual Code는 다양한 Extention을 활용할 수 있어 코드 생산성이 높습니다. Android Studio (IntelliJ) Visual Code Terminal CLI(Command Line Interface) Android Studio에서 Flutter Project 생성하기 Android Studio에서는 Flutter Plugin을 반드.. 2021. 12. 28.
Flutter 특징과 개발환경 설정 방법 Flutter란 Flutter는 하나의 소스 코드로 Android, I-OS, Web, Chrome OS, Windows, Linux 등의 여러 플랫폼에서 동작 가능한 응용 프로그램을 개발할 수 있는 Cross Platform SDK입니다. Google이 2017년 발표하였으며, 최근까지도 Google 주도하에 활발하게 개발되고 있고, 3rd party lib도 다양하게 개발되고 있습니다. Flutter에서 사용하는 프래그램 언어는 Dart입니다. Dart는 Java Script 문법적으로 비슷하고, C/C++, C#, Python 등의 장점을 수용하였습니다. 기존에 프로그램 언어를 하나라도 알고 있다면 쉽게 사용이 가능합니다. Dart는 Web에서는 Html, CSS, Java script으로 Tran.. 2021. 12. 28.
Selenium 4.0 개선 사항 정리 - WebDriver 자동 로딩 가능 이전 포스팅에서 설명한 Web Crawling 방법에서 사용했던 Selenium이 3.0 버전에서 4.0으로 업그레이드 되었습니다. Selenium 3.0 버전 대비 4.0에서 가장 큰 개선 사항은 OS 별(Windows, Unbuntu, MacOS), Broswer 버전을 자동 감지하여 Web Driver 설치를 자동으로 할 수 있습니다. 이전 버전에서는 Chrome Driver를 버전별로 지정해서 수동으로 설치했었습니다. 만일 Chrome Version이 업데이트되는 경우 Web Driver도 같이 변경해야 하지만, Selenium 4.0부터는 OS와 Web Broswer에 맞는 Web Driver를 자동으로 다운로드하고 로딩이 가능합니다. Python Selenium과 BeautifulSoup을 활.. 2021. 12. 26.
Python 자동 테스트를 위한 Pytest 사용법과 예제 Python에서 Unittest의 가장 많이 사용하는 모듈은 Pytest와 Unittest입니다. unittest는 python 기본 모듈로 설치되고 JUnit와 같은 형식으로 테스트 코드를 간단하게 작성할 수 있고, Pytest는 unittest를 포함하여 다양한 형태의 texture 함수를 지원하고, 매우 다양한 옵션을 지원합니다. 또는 Pytest unittest 뿐 아니라 JUnit 등 다양한 테스트 framework을 호출할 수 있습니다. Test case를 쉽게 작성하고자 하는 경우에는 unittest를 사용하고, 고도화된 Test를 만들고자 하는 경우 pytest를 추천드립니다. Pytest 설치 Python unnittest는 기본 모듈로 별도 설치가 필요 없지만, pytest는 pip를 .. 2021. 12. 12.
Python 단위 테스트(Unit Test)를 위한 unittest 사용법과 예제 Python에서 단위 테스트를 unittest 사용법을 설명합니다. unittest는 Python 기본 Lib로 별도의 모듈을 설치할 필요가 없고, 사용법은 Java의 JUnit과 유사하여 쉽게 사용할 수 있습니다. Python unittest는 테스트 자동화, 자동화를 위한 설정, 종료, 각 테스트 case 실행하고 실행 결과를 report 할 수 있도록 구성되어 있습니다. unittest는 unittest.TestCase 의 함수를 상속받아 객체 지향적인 방법으로 각각의 함수를 지원합니다. Test Fixture: Test를 수행할 때 사전에 필요한 준비와 그와 관련된 동작을 실행합니다. 예를 들어 로그인이 필요한 기능에 대한 로그인을 테스트 전에 사전에 실행하거나, 필요한 데이터를 가져오기, 폴더 .. 2021. 12. 11.
Python Decorator를 이용한 함수 실행 시간 측정 방법 (Sample code) Python 함수의 실행 결과를 측정이 필요한 경우가 있습니다. 일반적으로 linux에서 time 명령어를 사용할 수 있고, Python code 자체에서는 @함수명으로 표시되는 decorator를 사용할 수 있습니다. Python 함수 실행 시간 측정 import time def elapsed(f): def wrap(*args): start_r = time.perf_counter() start_p = time.process_time() # 함수 실행 ret = f(*args) end_r = time.perf_counter() end_p = time.process_time() elapsed_r = end_r - start_r elapsed_p = end_p - start_p print(f'{f.__nam.. 2021. 12. 3.
안드로이드 adb 설치 및 설정 방법 Android ADB (Android Debug Bridge)는 PC와 스마트 폰 간에 통신을 할 수 있는 명령어도 도구입니다. 안드로이드 개발자에게는 apk 설치, log 출력의 등의 개발에 많은 활동에서 adb를 거의 매일 사용하고 있습니다. 또한 디버깅 목적뿐 아니라 스마트 폰 화면을 PC로 미러링 할 수 있는 App에서도 adb를 사용합니다. 예를 들어 scrcpy 와 Mirroid 등 같은 스마트 폰 미러링 앱을 사용하기 위해서는 PC에 adb를 미리 설치해야 합니다. (※ Mrriod는 adb.exe가 설치 파일에 포함됨) 본 포스팅은 상용 단말 (=User version) 기준으로 ADB 연결을 설정하는 과정을 설명하고 요약하면 다음과 같습니다. 스마프 폰 제조사 USB 드라이버를 설치 (각.. 2021. 10. 3.
안드로이드 스마트 폰 오디오 미러링 방법: sndcpy 사용법 안드로이드 스마트의 화면을 PC로 미러링하는 방법에 대해서 아래 포스팅에서 설명하였습니다. 오픈 소스인 scrcpy 기반을 만들어진 소프트웨어로 스마트 폰의 오디오는 PC로 송출하지 못합니다. [모바일 SW 개발/Android] - 안드로이드 스마트 폰 화면 미러링 방법: scrcpy 사용법 [모바일 SW 개발/Android] - Android 스마폰을 PC 화면으로 미러링: Mirroid scrcpy의 개발자가 Audio 미러링이 가능한 sndcpy을 개발하였으며, 실제 테스트 해본 결과 잘 동작하여 본 포스팅을 작성하였습니다. sndcpy의 blog는 아래 링크를 확인 부탁드립니다. blog.rom1v.com/2020/06/audio-forwarding-on-android-10/ Audio forwa.. 2021. 9. 30.
Jupyter Notebook의 업그레이드: Jupyter Lab 설치 및 extension 사용법 Jupyter Lab은 Jupyter Notebook의 업그레이드 개발환경입니다. 기존 Jupyter Notebook은 Web 기반에서 Python 코드를 한 줄씩 실행하고 실행 결과를 확인할 수 있는 장점이 있었다면, Jupyter Lab은 기존 Jupyter Notebook을 포함하여 CSV/TSV 파 일을 오픈하여 편집할 수고, Mark Down 파일, Terminal 기능, Editor Theme 설정 기능, 다양한 Plug in (extension) 기능을 지원합니다. 특히, extension은 Visual Code의 extension처럼 개발에 필요한 다양한 기능을 사용할 수 있습니다. 예를 Git control, Graph (pilot) 기능, Json, Exel 편집 등 매우 편리한 기능을.. 2021. 9. 16.
Keras 기계 학습 모델의 저장과 로드 방법 (Sample code) 기계 학습 모델의 학습 모델을 저장과 로드하는 방법입니다. 데이터가 큰 기계 학습인 경우 학습 시간이 오래 걸리고, 학습 모델과 예측의 pipeline을 분리하기 위해서 학습의 모델을 저장하고 로드하는 기능이 필요합니다. Keras의 모델의 저장과 로드는 https://www.tensorflow.org/guide/keras/save_and_serialize에서 자세히 설명되어 있고, 본 블로그도 해당 페이지 내용과 확인 결과를 기초로 작성했습니다. Keras 모델은 아래와 같은 요소를 저장하고 있습니다. Keras에서는 모델 저장 API를 사용하면 모델 정보 전체를 저장 또는 가중치 값을 저장합니다. 학습 모델: 모델에 포함된 layer 구성 및 연결 방법 모델의 상태: 가중치 값의 집합 모델 컴파일 상.. 2021. 9. 12.
Python 여러 버전 설치 방법 (3.x and 3.y 동시 설치) 상용 우분투 서버에 파이썬 프로그램을 하나의 설치 파일로 만들어서 배포하는 작업을 진행 중에 있습니다. 최대한 많은 리눅스 서버와 호환성을 유지하기 위해서 가장 낮은 버전의 우분투와 glibc 버전의 환경에서 설치 파일을 만들어야 합니다. 현재 사용하고 있는 서버의 우분투 버전을 조사한 결과 14.04, 16.04, 18.04 버전을 사용하고 있으며, 가장 낮은 14.04 버전을 기준으로 실행 파일을 생성하기로 했습니다. 즉, 우분투 14.04 서버에서 빌드한 프로그램은 14.04 이후 버전 (16.04, 18.04, 20.04) 서버에서 구동을 시킬 수 있습니다. 우분투 14.04 버전을 확인한 결과 Python 2.7.6 버전과 3.4 버전이 설치되어 있고, 설치 파일 생성을 위한 pyinstalle.. 2021. 9. 12.
Python 가상환경(Virtual Environment) 만들기 위한 virtualenv 명령어 및 실행 예제 Python은 2.x 버전부터 3.10 버전까지 개발되어 있습니다. 2.x버전과 3.x 버전에는 문법에 있어 많은 변경이 있었고, Python 3.x 버전에서도 기본적은 문법은 동일하나 함수 paramter 등의 변화가 있었습니다. Python은 1~2년 주기로 Major 버전 업그레이드가 진행되기 때문에 프로젝트를 진행할 때에는 일반적으로 과거의 특정 버전을 기준으로 개발합니다. 각 Python 버전 간의 차이로 발생하는 종속성 문제점을 해결하기 위해서 "가상 환경 virtualenv"를 지원합니다. 가상 환경은 아래와 같은 경우에 유용하게 사용합니다. 개발 서버에서 설치된 python verion과 별도의 project를 진행 (e.g. 서버는 python 3.8, 프로젝트 버전은 v3.6인 경우) .. 2021. 8. 24.
Python Dash를 활용한 Web App 구현 및 시계열 데이터 Visualization (Sample code) Dash는 plotly.js, React, Flask로 data visualization framework이며, MIT 라이선스로 배포하는 오픈소스입니다. Dash로 활용해서 Data 분석 결과를 웹 서비스로 구현할 수 있습니다. 아래 포스팅에서 Plotly와 Dash를 활용해서 Web 기반으로 Data를 Visualization 하는 간단한 설명을 하였으며, 이번에는 Dash에 대한 기본적인 동작 설명과 DataFrame의 시계열 데이터를 웹으로 구현하는 예제를 추가합니다. [SW 개발/Data 분석 (RDB, NoSQL, Dataframe)] - Python plotly와 dash를 이용한 Web 기반 data visualization (sample code) Flask Server와 다수의 Dash.. 2021. 8. 21.
k-mean Clustering 알고리즘 개념 및 Sample code Clustering(군집 분석)이란 주어진 데이터의 명확한 분류 기준이 존재하지 않는 상태에서 주어진 데이터의 특성을 분석해서 그룹(or 클러스터)으로 분류하는 알고리즘입니다. 클러스터안의 데이터는 유사한 특성을 가지게 됩니다. Cluster 알고리즘의 특성은 다음과 같습니다. 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 알고리즘입니다. 비지도(Unsupervised) 학습입니다. 입력 데이터(X)에 대한 레이블링 데이터(Y)가 없이 입력 값 (X 값)의 특성만으로 학습을 진행합니다. 사용자가 클러스터의 개수(k)를 정의합니다. k-means, 스펙트럼 클러스터링, Mean Shift, VGBMM 등의 알고리즘이 개발되었습니다. 기계학습에서 Clustering은 다양한 분야에 적용할 수 있습니다. 예를 들어 사용자의.. 2021. 8. 16.
Keras를 이용한 다중 클래스 분류: softmax regression (Sample code) 다중 분류(Multi-class classification) 문제는 다수의 독립 변수(X)와 다수의 종속 변수(Y)가 있다면 Y의 값이 1 or 0으로 구분되는 Binary classification 대비 2개 이상의 값을 가지는 가질 수 있는 분류 문제입니다. Keras에서 다중 분류 사용하기 위해서는 Softmax활성화 함수, One Shot encoding, 비용 함수 Categorical Cross-entropy를 사용해야 합니다. 활성화 함수: SoftMax Label Encoding과 One Shot Encoding 비용 함수: categorical_crossentropy SoftMax 활성화 함수 Sigmoid 활성화 함수가 Binary Classification에서 사용한다면, Softma.. 2021. 8. 15.
Python 2.x에서 3.x으로 코드 자동 변환: 2to3 와 __future__ 사용 Python 코드를 다루다 보면 기존 Python 2.x 에서 개발된 오픈 소스를 Python 3.x으로 migration 해야 하는 경우가 종종 있습니다. 이 경우 코드 한 줄씩 변경하는 것보다 일괄로 변경해주는 Tool을 활용하는 것이 편리합니다. Python에서는 2to3로 변화는 tool을 제공합니다. 이는 lib2to3 기반으로 사용하고 있고, Python3과 100% 호환성 있는 코드까지는 아니지만 많은 수 작업 부분을 줄일 수는 방법을 설명합니다. Python 2to3 설명서: Python 공식 문서 사용 결과: Python 3.x 버전과 100% 호환성이 있는 코드는 아니지만 수작업 부분을 많이 감소시킴 설치 2to3는 Python 3 설치 시 같이 설치됩니다. (참고로, 우분투에서 apt.. 2021. 8. 15.
Python plotly와 dash를 이용한 Web 기반 data visualization (sample code) Pandas dataframe이나 Numpy Data 분석 결과를 그래프로 보여줄 때 가장 많이 사용하는 Python lib는 matplotlib와 seaborn입니다. 기존보다 간편하고 Web service까지 가능한 라이브러리를 찾다가 Plotly와 Dash를 알게 되었고 사용 방법을 정리하였습니다. 일반적으로 서버단 BackEnd에서 Python이나 R로 데이터를 처리하고, 이를 Web Chart를 제공하기 위해서는 Java script으로(e.g. chart.js)로 FrontEnd를 구현해야 합니다. 즉, 개발자 측면에서는 DB 연동, Data 전처리, AI와 같은 동작은 BackEnd에서 Python으로 개발하고, FrontEnd는 Java script를 사용했어야 했어야 합니다. Plotly.. 2021. 8. 13.
Python Keras를 이용한 로직스틱 회귀 분석(logistics regression) 예제- Wine Quality 분석(Sample code) 아래 이전 포스팅에서 Logistics regression에 대한 개념과 Keras 예제를 확인하였습니다. 본 포스팅에서 다수의 독립 변수(X)와 단일의 종속 변수(Y)인 Wine Quality 예제를 설명하도록 하겠습니다. [SW 개발/Data 분석 (RDB, NoSQL, Dataframe)] - Python Keras를 이용한 Logistic Regression 방법 및 개념 설명 (Sample code) Wine Quality 예제의 데이터 구성 Wine Quality 예제의 출처는 링크입니다. Red Wine과 White Wine의 12개 항목(산도, 등급, 맛)을 49K 샘플을 측정한 데이터입니다. 원본 파일에서 Red Wine과 White Wine 데이터를 하나의 파일로 합치고, 마지막 col.. 2021. 8. 6.
Python Keras를 이용한 Logistic Regression 방법 및 개념 설명 (Sample code) Logistic regression은 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는데 사용되는 통계 기법입니다. 일반적인 선형회귀와 차이점은 종속 변수가 특정 분류로 나뉘는 특징이 있고, 결과가 1 또는 0으로 제한되는 이전 분류 (Binary Classification)입니다. Logistic regression에서의 각 독립 변수의 계수를 log-odds를 구한된 Sigmoid함수를 적용하여 실제 데이터가 해당 class에서 속할 확률을 계산합니다. 즉, Logistics regression에서의 가설(Hypothesis)은 Sigmoid function입니다. Loss(손실, 오차)는 예측 모델이 실제의 값을 얼마나 잘 표현하는지 나타내는 함수로 binary_crossentropy.. 2021. 8. 1.
Python Keras를 이용한 다중회귀(Multiple regression) 예측 (Sample code) 앞서 설명한 선형 회귀(Linear Regression)는 다중회귀(Multiple Regression) 분석은 독립 변수가 2개 이상의 회귀 모형을 분석 대상으로 삼고 있습니다. 이를 그림으로 표현하면 아래와 같습니다. Y= aX+b 모델에서 독립변수 X의 개수가 증가하고, 이를 Table로 표현하면 독립 변수의 Column의 개수가 증가하는 것입니다. Keras에서 선형회귀 분석에 대한 설명은 아래 포스팅을 확인 부탁드립니다. 본 포스팅에서는 선형 회귀에서 다중회귀에서 변경해야 하는 부분을 설명하고자 합니다. [SW 개발/Data 분석 (RDB, NoSQL, Dataframe)] - Python Keras를 이용한 Linear regression 예측 (Sample code) 다중회귀에서 변경해야 하.. 2021. 8. 1.
Python Keras를 이용한 Linear regression 예측 (Sample code) Python Keras는 Tensorflow, CNTK 등의 Deep Learning Library를 기반으로 보다 쉽게 인공지능 모델을 구성할 수 있는 Library입니다. Tensorflow 2.0으로 오면서 Keras는 Tensorflow의 핵심 부분으로 자리를 잡았고, 사실상 Tensorflow를 사용하기 위해서는 Keras를 사용해야 합니다. Keras의 code 자체의 양은 많지 않지만, machine learning 알고리즘에 대한 이해가 필요합니다. 이론적인 내용보다는 Keras code를 잘 활용하기 위한 샘플 코드 위주로 설명할 예정입니다. 1. Keras 설치와 모듈 import 이전 버전에서는 Keras를 설치하더라도 Backend의 Tensorflow 설치가 필요했지만, 현재 Te.. 2021. 8. 1.

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