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Daum 카페 cafe.daum.net 예제1. streamlit 에서 영상 업로드후 play 시키기   1. 깃허브에 app16.py 로 아래 코드 업로드import streamlit as st# 제목 설정st.title("Video Player App")# 파일 업로드uploaded_file = st.file_uploader("Upload a video file", type=["mp4", "mov", "avi"])# 파일이 업로드되었는지 확인if uploaded_file is not None: # 비디오 플레이어 st.video(uploaded_file)else: st.write("Please upload a video file to play.")2. streamlit 으로 app16..

데이터관련 교육 카페 | [딥러닝 포트폴리오를 화려하게7] 홈페이지에 있는 일반 상담 쳇봇 만들기 - Daum 카페 Daum 카페 cafe.daum.net일반적인 회사 홈페이지에 들어가는 상담 쳇봇 기본 코드모델은 한국어를 인식하기 위한 모델이고 거기에 특정 회사에서 필요한 데이터를 기계적으로 대답하게한 코드입니다.코사인 유사도로 비슷한 질문을 찾아내어 대답합니다. 홈페이지가 식당, 병원, 기타 등이면 거기에 맞게 아래의 질문과 답변을 변경하면 됩니다.!pip install -q gradio!pip install sentence_transformers 1. 데이터 준비 우선 챗봇에 필요한 기본 데이터를 DataFrame으로 준비하겠습니다. questions 리스트와 answers 리스트를 임베딩한 후, ..

04. 자연어 처리를 활용한 심리상담 챗봇 만들기의 사본Colab notebookcolab.research.google.com !pip install -q sentence-transformersimport pandas as pdfrom sentence_transformers import SentenceTransformerfrom sklearn.metrics.pairwise import cosine_similaritySentenceBERT를 이용한 문장 인코딩https://huggingface.co/jhgan/ko-sroberta-multitask jhgan/ko-sroberta-multitask · Hugging Faceko-sroberta-multitask This is a sentence-transf..

https://cafe.daum.net/oracleoracle/SpOP/370 Daum 카페 cafe.daum.net 지금 하는 내용은 1000개의 클래스를 인식하는 신경망을 이용해서 사진과 영상에서 사물 검출을 해 볼 겁니다. 1. google drive에 인식할 파일을 넣고 마운트하기from google.colab import drivedrive.mount('/content/drive') 2. 필요 모듈 설치pip install ultralytics 3. 사물 탐지 수행 후 office3_detected 결과 저장from ultralytics import YOLOimport cv2import matplotlib.pyplot as plt# YOLOv8 모델 로드 (YOLOv8n, YOLOv8s, YOL..

책 그림 8-17 사물검출이란 다수의 사물이 존재하는 상황에서 각 사물의 위치와 클래스를 찾는 기술 현업사례:   1. 딥노이드 회사의 선배는 인천공항에서 위반된 물품을 사물검출하는 기술을 구현하고 유지보수를 하고 있습니다.  2. 딥노이드 회사의 폐사진에서 폐결절 부분을 찾아내는 사물검출 3. 일본에서 도심에서 거리의 유동인구를 카운트 해서 인구가 많아지면 경고 메세지를 발동 책 그림 8-181. 원본 이미지가 신경망에 입력이 됩니다.2. 입력이미지에서 후보영역(region proposals)를 여러개 추출합니다. 후보영역은 물체가 있을 가능성이 높은 부분을 뜻합니다.3. 후보영역중에 물체로 보이는 가장 확률이 높은 사진을 추출4. cnn 신경망에 입력해서 분류합니다.  ■ 성능을 올리는 방법  1. ..

▣  고전 CNN 부터 vgg 신경망까지 소개                                       20년후    1994년 고전 CNN -----------------------> 2014년 영국 옥스포드 대학교 VGG 신경망       ↓                                                          ↓   LeNet 신경망                                     이미지넷 대회에서 준우승한 신경망    # 4. 모델을 구성합니다. 3층 신경망으로 구성model = Sequential()model.add(Conv2D(64, kernel_size=(5,5), input_shape=(28,28,1), padding='same',..

음성 분류 신경망 인터페이스 만들기◾개와 고양이 음성 분류 신경망 인터페이스 함수 만들기파일 다운로드 받기 → https://cafe.daum.net/oracleoracle/Sl3Y/600파이썬 파일은 ‘c:\\사용자\\itwill’ / 모델 파일은 ‘c:\\sound2’ 에 저장하기파이썬에서 음성인식 gui 최종.ipynb 열기 📌실습. 화면 구현하기upload_sound 함수 : 윈도우 탐색기가 열리면서 음성을 선택할 수 있는 함수sound_classify 함수 : 음성 ---> 모델 ---> 결과를 출력하는 함수upload_image 함수 생성하기#1. 필요한 패키지를 전부 임폴트 합니다. import tkinter as tkfrom tkinter import filedialogfrom tkint..

▣ 코렙에서 정상 이파리와 질병 이파리 분류 신경망 만들기  #1. 정상 이파리와 질병 이파리 데이터를 다운로드 받습니다. https://cafe.daum.net/oracleoracle/SpOP/283훈련 4000장( 정상: 2000장, 질병: 2000장 ) 테스트 100장 #2. 일반 컬러 사진을 신경망에 넣고 분류하는 모델 만드는 전체적인 과정 1. 원본 이미지를 작은 사이즈로 resize 합니다.2. image_load 함수로 사진을 숫자 행렬로 변환3. 정답 csv 파일을 생성4. 정답 csv 을 위한 인코딩5. 신경망을 생성6. 신경망에 데이터를 넣고 학습시킴7. 모델 성능 개선8. 신경망 활용 사용자 인터페이스 생성9. 전체코드를 github 에 올리기 실습 1. 구글 코렙에 /content/..