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🤖머신러닝8

sklearn - 스팸 메세지 분류(spam-text-message-classification) notebook Spam Text 데이터셋 https://www.kaggle.com/datasets/team-ai/spam-text-message-classification Spam Text Message Classification Let's battle with annoying spammer with data science. www.kaggle.com Write-up 데이터 관리에 필요한 라이브러리들 import import numpy as np # linear algebra import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv) SPAM Text 데이터셋 불러오기 및 데이터 요약 df = pd.read_csv("/kaggle/in.. 2024. 4. 8.

OCR - 테서랙트 한국어(한글) 인식하기 아래 깃허브에서 한국어 트레인 데이터 파일을 다운로드 하고 Tesseract-OCR/tessdata(C:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata)에 넣어준다. https://github.com/tesseract-ocr/tessdata_best/blob/main/kor.traineddata GitHub - tesseract-ocr/tessdata_best: Best (most accurate) trained LSTM models. Best (most accurate) trained LSTM models. Contribute to tesseract-ocr/tessdata_best development by creating an account on GitHub. github.com .. 2023. 4. 12.

머신러닝 - 머신러닝 쉽게 배우기 영상: https://youtu.be/432p379XXMw 원문: https://medium.com/@calebkaiser/dont-learn-machine-learning-8af3cf946214 Don’t learn machine learning Learn how to build software with ML models medium.com 요약: 머신러닝을 배우기 위해 밑반인 데이터 분석 구조부터 공부하는 것은 마치 응용 프로그램 개발자가 로우 랭귀지인 어셈블리 언어를 배우는 것과 비슷하다. 소프트웨어 개발을 위한 머신러닝을 배우기 위해서는 탑-다운 방식과 실행을 통한 학습 방법을 사용하라 chatGPT, YOLO 같은 프로젝트를 사용하는 것도 좋은 수단이다. 2023. 3. 13.

YOLO - 간단한 사물 인식 예제(YOLOv5, Colab) YOLO(You Only Look Once)는 딥러닝을 이용한 사물 인식 프레임워크다. 많은 인기 탓에 다양한 버전들(v3, v4, v5...)이 생겨나고 있다. 내가 사용할 예제의 버전은 YOLOv5이다. 깃허브 https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data Train Custom Data YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite. Contribute to ultralytics/yolov5 development by creating an account on GitHub. github.com 위 깃허브 페이지를 바탕으로 따라 하였다. Roboflow - 커스텀 데이터셋 만들기 https://app.rob.. 2023. 3. 12.

OCR - 테서랙트 기본 명령어 tesseract ./captcha.png stdout -l eng --oem 3 --psm 10 2022. 6. 27.

텐서플로우 - 간단한 기계학습 시키기 https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required. teachablemachine.withgoogle.com 여러가지 종류의 프로젝트를 생성할 수 있음 [이미지 프로젝트 로컬에서 실행시키기] import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf from .. 2022. 5. 19.

OCR - 테서랙트(Tesseract) 윈도우 버전 설치 https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki GitHub - UB-Mannheim/tesseract: Tesseract Open Source OCR Engine (main repository) Tesseract Open Source OCR Engine (main repository) - GitHub - UB-Mannheim/tesseract: Tesseract Open Source OCR Engine (main repository) github.com 2022. 5. 17.

텐서플로우 - 꽃 이미지 맞추기 from shutil import ExecError import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import PIL import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers from tensorflow.keras.models import Sequential # 데이터세트 다운로드 및 탐색하기 import pathlib dataset_url = "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz" data_dir = tf.keras.ut.. 2022. 4. 29.

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