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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. 5.
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.
우분투에서 NTFS 를 Read/Write로 마운트 (듀얼 부팅 화일 공유) Ubuntu 20.04 에서 NTFS 디스크는 기본적으로 Read Only 로 마운트한다. 따라서 NTFS 로 포맷된 디스크를 우분투에서 사용해야 하는 경우 마운트 옵션을 Read/Write으로 변경해야 한다. 터미널에서도 옵션 변경이 가능하지만 아래와 같이 '디스크' 프로그램을 사용해서 보다 쉽게 RW 옵션으로 변경할 수 있다. ※ntfs-3g 는 Ubuntu20.04 에서는 기본으로 설치되어 있으며 만일 auto 명령어가 동작하지 않는다면 ntfs-3g를 먼저 설치 (sudo apt install ntfs-3g) 후 아래 과정을 진행해야 한다. 방법: 1) NTFS 디스크 선택 2) Mount 하고자 하는 Partition 의 설정 옵션을 선택 3) 마운트 옵션 편집 선택 4) 부팅할 때 자동 시작 .. 2021. 9. 29.
Docker 개념과 명령어 사용 방법 및 예제 1. Docker란 Docker는 가상 머신처럼 독립된 실행환경을 만들어주는 것으로, 운영체제를 설치하 것과 유사한 효과를 낼 수 있지만, 실제 운영체제를 설치하지 않기 때문에 설치 용량이 적고 실행 속도 또한 빠릅니다. 예전에는 윈도에 VM Ware와 같은 가상 머신을 설치하였으나 최근에는 리눅스 계열에서 Docker가 그 역할을 대신하고 있습니다. 출처: 위키 백과 도커 컨테이너는 일종의 소프트웨어를 소프트웨어의 실행에 필요한 모든 것을 포함하는 완전한 파일 시스템 안에 감싼다. 여기에는 코드, 런타임, 시스템 도구, 시스템 라이브러리 등 서버에 설치되는 무엇이든 아우른다. 이는 실행 중인 환경에 관계 없이 언제나 동일하게 실행될 것을 보증한다. 2. Docker 를 사용하는 이유 Docker는 다양.. 2021. 9. 28.
Ubuntu 20.04에서 NTFS Read/Write로 Mount 하기: Paragon NTFS 동작 확인 외장 하드 디스크나 USB Memory를 Windows, Ubuntu, MacOS에서 사용하기 위해서는 공통적으로 지원하는 파일 시스템을 사용해야 합니다. 파일 시스템으로는 FAT32, ExFat, NTFS, EXT4를 사용할 수 있어야 합니다. 각 파일 시스템의 특징은 아래 테이블에 요약하였습니다. Windows Ubunt MacOS 비고 FAT32 지원 지원 지원 호환성 가장 좋은, 파일 크기가 4GB 이하만 지원됨 ExFat 지원 지원 지원 LG TV(Web OS) 미지원, 유료 라이센스 EXT4 미지원 지원 확인 예정 Linux 계열 OS에서 주로 사용 NTFS 지원 일부 지원 (read only) 일부 지원 (read only) 우분투에서는 ntfs-3g로 사용 시 Read/Write도 가능하지.. 2021. 9. 26.
우분투20.04에서 Bluetooth 5.0 USB 동글 설치: Realtek 8761B Chipset 오래된 PC에 무선 Bluetooth 이어폰으로 사용하려 USB BT 동글을 구매할 계획으로 최근 BT 5.0 기반의 BT 이어폰이 나오기 때문에 USB 동글도 BT 5.0을 지원하는 것으로 구매할 예정입니다. BT 5.0과 BT 4.0의 차이점은 음질은 Codec에 따라서 차이가 발생하기 때문에 구매 포인트는 아니었고, 인식 거리와 저전력이 가능하기 때문에 5.0을 사용할 예정이었습니다. 최근에 한국에서 판매하고 있는 Bluetooth 5.0 USB 동글은 Realtek RTL8761B chipset을 기반으로 만들어서 판매하고 있습니다. 제조사는 달라도 내부 구성하는 Main chip은 RTL8761b로 동일하고 디자인만 다소 차이가 있는 것 같습니다. ETM Networks IPTime BT50 넥.. 2021. 9. 26.
Ubuntu 20.04에서 Kernel 버전 업데이트 방법 리눅스의 가장 큰 장점 중에 하나는 커널만 업데이트 가능하는 것입니다. 노트북이나 PC 구입 시점에서는 지원하지 않은 HW Device Driver도 추후에 최신 Linux Kernel에 적용되는 경우가 종종 있습니다. Ubuntu 20.04 LTS에서 최신 Linux Kernel으로 업데이트하는 방법을 설명합니다. 본 포스팅 내용은 LG 그램 17 노트북으로 확인하였습니다. (설치 방법 링크) Ubuntu 20.04 버전에서 Kernel Update 방법: Ubuntu 최신 커널 Repository 추가 및 설치 Ubuntu Kernel 버전 확인 및 업그레이드 노트북 Secure Boot Disable로 변경 Kernel Version Update 확인 Kernel Version 원복 또는 버전 변경.. 2021. 9. 26.
LG 그램17 노트북에 Ubuntu 20.04를 microSD카드에 설치하기 Main 노트북으로 MacBook을 사용하고 있고, LG 그램 17 노트북에는 Windows를 사용하고 있습니다. 가끔 Ubuntu 환경이 필요한 경우가 있어 우분투를 설치하기로 하였습니다. 설치 방법을 고민한 결과 주로 MacBook은 프로그램 개발과 업무용으로 하고 있어 우분투를 설치하기에는 부담스러웠고, LG 그램 17은 SSD 용량이 256GB 라 공간이 부족하였습니다. SSD 용량, 최저 비용, 설치 시간을 최소로 하는 여러 고민 끝에 집에서 놀고(?) 있는 128GB micro SD카드에 Ubuntu를 LG 그램17 노트북에 설치하기로 하였습니다. 결과적으로 우분투 설치에는 무리가 없으나, 128 GB microSD 카드의 Read/Write 성능이 떨어져서 우분투 설치 시간은 SSD 대비 조.. 2021. 9. 26.
Chrome으로 TicTok 동영상 다운로드 Chrome의 개발자 메뉴(F12)를 사용해서 TicTok동영상을 다운로드하는 방법을 설명합니다. TikTok 동영상 다운로드하는 방법은 특정 사이트나 앱을 활용하는 방법이 있기는 하지만, 본 포스팅에서는 별도의 프로그램 설치 없이 간단하게 Chrome으로 틱톡 동영상을 다운로드하는 방법입니다. 본 블로그에서 설명하는 방법은 Mac OS에서 확인하였고, Windows나 Linux에서도 방법의 차이는 없습니다. TicTok 사이트를 방문하여 원하는 동영상을 선택하여 Chrome 개발자 메뉴 (단축키 F12)를 선택합니다. Chrome 개발자 메뉴에서 오른쪽 Tab 중간에 "Network" 선택합니다. (그림에서 ❶번) 동영상을 선택하거나 Play하면 Chrome에서 다운로드하는 모든 내용이 아래 list에.. 2021. 9. 24.
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.
Web Server 성능 및 Load 측정 Tool: Apache AB (Apache Http Server Benchmarking Tool) 웹 서비스를 구축하고 웹 서버에 동시 접속하는 경우에 대해서 신뢰성과 안정성을 확인할 때 Web Server Benchmaking tool을 사용해서 Load Test를 진행해야 합니다. Web Server에 대한 벤치마킹 테스트 툴은 Apache AB와 JMeter를 활용할 수 있습니다. 본 블로그는 AB를 설명하고자 합니다. Apache AB(ApacheBench) Apache AB는 Apache Websever의 성능 측정을 휘한 Command line Tool로 현재 모든 웹 서버를 테스트할 수 있을 정도로 많이 사용하고 있습니다. 서버의 응답 속도를 명령어 한줄로 측정할 수 있습니다. 전체적인 내용은 아래 유튜브 동영상에 상세하게 설명되어 있습니다. 출처: https://www.youtube.c.. 2021. 9. 13.
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.
초보자를 위한 티스토리 블로그 애드센스 광고 설정 방법 Google Adsense 승인 메일을 받자마자 며칠간 폭풍 검색을 통해서 Adsense 광고를 추가하는 방법을 공부하여 막상 블로그에 적용하다 보니 시행착오가 있었습니다. 제와 같은 초보를 대상으로 티스토리 광고 추가 방법에 대해서 설명을 하고자 합니다. ※ 현재 Adsense 심사용 코드를 넣지 않으신 분은 아래 아주 쉽게 설명한 동영상이 있어 링크를 추가했습니다. Adsense adsense scirpt 추가하는 방법: youtu.be/QoHYJpCHiv4 (출처: https://adsenseforum.co.kr/bbs/board.php?bo_table=adsense_guide&wr_id=239) 요약 1. 블로그에서 광고 배치 위치 계획하기 - 고정 위치 (상단, 하단, 사이드)와 컨텐츠 내 광고.. 2021. 9. 3.
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.
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.. 2021. 8. 15.
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.
초보자도 사용하기 쉬운 Youtube에서 음악 다운로드 tool: 4K Youtube to MP3 Youtube에 올라온 Music Playlist를 PC로 저장하고 싶은 경우가 있습니다. 예를 들어, Youtube에서 다운로드한 음악을 USB로 저장해서 자동차에서 듣거나, 스마튼 폰에 음악 파일을 저장해서 지하철이나 버스 이동 중에 음악을 즐기고자 하는 경우입니다. 본 포스팅에서는 초보자도 쉽게 Youtube에서 음악을 로걸 PC로 다운로드할 수 있는 4K Youtube to MP3를 소개하고자 합니다. Youtube에서 음악을 다운로드는 방법은 youtube-dl 을 활용한 다양한 다운로드 Tool이 있습니다. 다운로드하는 MP3 파일에 Artist 앨범이나, 저작자나 장르와 같은 Meta data를 포함시키려면 몇 가지 명령어 옵션을 추가해야 하기 때문에 명령어 프로그램에 익숙하지 않은 분들께는.. 2021. 8. 13.
Instagram 게시물의 사진 및 동영상 다운로드 프로그램: 4K Stogram 4K Download 관련한 제품을 소개하는 3번째 포스팅입니다. 앞에서 포스팅한 4K Download와 4K Youtube to MP3은 Youtube.com와 같은 스트리밍 사이트에서 동영상과 음악을 다운로드하는 프로그램입니다. 비록 무료 버전에서는 다운로드 개수 제한이 일부 있지만, 초보자도 쉽게 프로그램을 사용할 수 있는 직관적인 UI를 제공과 함께 안정적으로 동영상과 음악 파일을 다운로드할 수 있습니다. [개발환경/Tips] - 초보자도 사용하기 쉬운 Youtube에서 음악 다운로드 tool: 4K Youtube to MP3 [개발환경/Tips] - 초보자도 쉽게 사용할 수 있는 Youtube 동영상/음악 다운로드 Tool: 4K Video Downloader 이번에서 소개할 내용은 Intagr.. 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.
Python Dataframe Visualization: matplotlib로 chart 그리기 (sample code) Python visualization lib 중 가장 많이 사용하고 유명한 패키지는 Matplotlib입니다. Matplotlib는 numpy, pandas dataframe과 호환 잘되며 다양한 종류의 데이터와 그래프를 쉽게 구현할 수 있습니다. Matplotlib를 기반으로 보다 쉽게 구현할 수 있거나, 다양한 옵션을 제공하는 seaborn과 같은 lib도 매우 유용하게 사용할 수 있습니다. matplotlib Sample code 얻는 법 Matplotlib Gallery 사이트에서 matplotlib로 구현하고자 하는 Graph 먼저 선택합니다. Bar, Line, Stacked plot, Scatter 2D/3D, 등 많은 종류의 그래프를 지원하고 있습니다. 그중에서 구현하고자 하는 그래프를 선.. 2021. 7. 28.
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