텐서플로우 자격증 준비를 위한 공부를 하려고 합니다. 시험 문제 유형은 아래와 같으며 coursera와 udacity 강의를 보고 준비하려고 합니다. Category 1: Basic / Simple model Category 2: Model from learning dataset Category 3: Convolutional Neural Network with real-world image dataset Category 4: NLP Text Classification with real-world text dataset Category 5: Sequence Model with real-world numeric dataset www.udacity.com/course/intro-to-tensorflow-for..

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tensorflow 자격증 시험을 보기전에 아나콘다 가상환경 설정 및 파이참 연결에 대해 블로그 하려고 합니다. tensorflow 자격증 시험을 보기전에 필요한 라이브러리 버전을 확인해줍니다. www.tensorflow.org/extras/cert/Setting_Up_TF_Developer_Certificate_Exam.pdf 아래는 설치 목록입니다. tensorflow 2.3.0 과 Python 3.8 tensorflow tensorflow-datasets numpy Pillow urllib3 아나콘다 가상환경 설정 파이참을 키기전에 먼저 해야할 것은 아나콘다에서 가상의 환경을 설정해줘야합니다. conda create -n tf_test python=3.8 그 다음은 Y를 입력합니다 가상의 환경이 설..

python을 이용해서 간단한 레이더차트 시각화를 해보겠습니다. 먼저 가상의 데이터를 데이터 프레임 형태로 만들어줍니다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from math import pi plt.rcParams["font.family"] = 'Malgun Gothic' plt.rcParams["font.size"] = 15 df = pd.DataFrame({'시군구': ['서울','광주','부산','울산'], '관광': [2, 5, 4, 3], '환경': [2, 1, 3, 5], '의료/복지/교육': [5, 3, 3, 4], '안전': [4, 3, 2, 1], '주거': [2, 3, 5, 3]}, column..

https://mjs1995.tistory.com/171 [python DB 연동] MariaDB와 HeidiSQL을 이용한 데이터베이스 (1) HeidiSQL을 이용하여서 Database를 만드는 법부터 시작하겠습니다. 그 다음 MariaDB로 csv파일을 쉽게 불러들이는 방법에 대해 설명하고자 합니다. -마우스 우클릭 후 데이터베이스를 누릅니다 -encoding�� mjs1995.tistory.com MariaDB와 HeidiSQL을 이용하여서 DB구축을 간단히 수행하였습니다. 이 결과 MySQL Workbench를 이용하여 ERD를 도식화하고 Python에 해당 DB를 연동시켜 보려고 합니다. MySQL Workbench -먼저 MySQL Workbench를 실행시켜줍니다 -해당 Local에 클릭한..