😎 공부하는 징징알파카는 처음이지?

https://hyunlee103.tistory.com/36 [Sound AI #11] 오디오 데이터 전처리 (Python Coding) Sound of AI 유튜브를 바탕으로 작성되었습니다. 이전 포스팅에서 다룬 오디오 데이터 전처리를 파이썬으로 구현해보려 한다. 우선 우리가 사용할 라이브러리들을 import 하자 import numpy as np import lib hyunlee103.tistory.com Colab을 사용했습니다 !pip install pydub !apt install ffmpeg 🍏 library & data load from os import path from pydub import Aud..

https://tech.kakaoenterprise.com/66 AI에게 어떻게 음성을 가르칠까? 시작하며 인간은 귀로 듣고, 입으로 말하여 타인과 의사소통합니다. 나와 대화할 수 있는 존재를 창조하고 싶다는 바람은 많은 사람들이 오래전부터 상상하고, 소설로 쓰고, 연구해 왔습니다. tech.kakaoenterprise.com https://hyunlee103.tistory.com/54 오디오 데이터 전처리 (1) Waveform 모두의 연구소 음성인식 풀잎스쿨에서 Introduction to Speech Processing(2E) 중 acousitc featrure extraction 부분 공부한 내용을 정리한 글입니다. 또한 한국 인공지능협회 오디오 처리 세션에서 공부한 내용도 hyunlee103.t..

🟢 LSTM (Long Short term Memory) : 이전 시간 스텝을 입력값으로 사용해서 시계열 또는 시퀀스의 후속 값을 예측 1) Forget : 과거 정보를 얼마나 유지할지 2) Input : 새로 입력된 정보를 얼마나 활용할지 +) ('과거에서 유지할 정보' + '현재에서 유지할 정보')를 통해 현재 시점의 cell state를 update 3) Output : 두 정보를 계산해 나온 출력 정보를 얼마만큼 넘겨줄 것인지 🟢Convolution : 커널을 사용해 원본 이미지에 컨볼루션(convolution)을 취하면 필터의 특성에 맞게 강조된 이미지를 얻음 🎵 모델 동작 원리 1. epoch : 학습 반복 횟수 : 같은 데이터를 가지고, 반복을 하며 loss를 줄여나가는 것이 딥러닝의 학습 ..

221026 작성 https://data-panic.tistory.com/33 [PyTorch] LSTM을 활용한 COVID-19 해외유입확진자 수 예측 근래에 가장 큰 이슈라고 할 수 있는 코로나 바이러스에 대한 프로젝트입니다. 국내에서는 2020년 초부터 국내확진자가 확인되기 시작해서 여러가지 집단감염 사태를 통해 확진자가 급증했습니 data-panic.tistory.com 🍓 코로나 확진 예방 해외유입확진자에 대한 시계열(Time-Series) 데이터를 사용하여 예측 모델 만들기 가까운 미래에 발생하는 해외유입 사례를 예측 14일의 미래값을 예측하는 것이 프로젝트의 목표 모델링에는 PyTorch 기반 LSTM 모델 🍓 코드 리뷰 1️⃣ Load libraries import torch import ..

221025 작성 https://3dpit.tistory.com/398?category=819929 WEB 만들기 - 0 리액트 초기 설정 vs code 다운로드하기 code.visualstudio.com/ Visual Studio Code - Code Editing. Redefined Visual Studio Code is a code editor redefined and optimized for building and debugging modern web and cloud a.. 3dpit.tistory.com 🥩 DB 넣기 성공 # 8. MongoDB 저장하기 data_dict = load_file() data_dict = pd.DataFrame(data_dict) data_dict = data_d..

221024 작성 https://wooiljeong.github.io/python/mongodb-01/ Python으로 MongoDB 이용하기 01 PyMongo Tutorial wooiljeong.github.io 🍉 MongoDB PyMongo 라이브러리를 통해 Python으로 MongoDB를 이용 pip install pymongo MongoDB Compass 에서 데이터베이스와 컬렉션 만들기 https://www.mongodb.com/cloud/atlas/lp/try4?utm_source=google&utm_campaign=search_gs_pl_evergreen_atlas_core_prosp-brand_gic-null_apac-kr_ps-all_desktop_eng_lead&utm_term=mo..

221024 작성 https://ahnjg.tistory.com/33 [keras, TF2.0] 온도 데이터, 시계열 예측하기 (Time Series Forecasting) 시계열 예측(Time Series Forecasting) Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License") MIT License https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/time_series RNN(Recurrent Neural.. ahnjg.tistory.com 😊 csv 파일을 받아서 실시간 그래프를 만들어보자 csv 데이터 스케일 조정 최근 데이터로 미래온도 예측 LSTM으로 미래온도 예측 # 1. 단일변량 그래프..

221021 작성 https://operstu1.tistory.com/97 실시간 데이터 반영 그래프 1. 기본 구조 2. csv 파일 읽어들여 만들기 1. 기본 구조 사용한 라이브러리 random -> 무작위의 수를 생성하기 위해 사용합니다. intertools.count -> 1,2,3... 순차적인 수를 생성하기 위해 사용합니 operstu1.tistory.com 💎 무작위 수를 생성해서 실시간 그래프 만들기 1 anim = FuncAnimation(fig, animate, frames=200, interval=50) Figure 객체 프레임마다 반복해서 호출할 함수 반복 가능한 객체를 입력 프레임 간격 # random 데이터 import random # 무작위의 수를 생성 from itertool..