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AI-VR-AR

AI 소프트웨어 API 사용하여 이미지 인식 기술 구현하기2

2024.06.02 by 김일국
AI 소프트웨어 API 사용하여 이미지 인식 기술 구현하기1

2024.05.20 by 김일국
자율주행 AI 데이터라벨링을 학습해 보았습니다.

2024.01.27 by 김일국
코딩 테스트 풀이를 개발자(사람)과 ChatGPT 인공지능으로 비교해 보았습니다.

2023.02.04 by 김일국
IoT 정보를 머신러닝으로 데이터 분석_오렌지3와ThingPost

2021.11.30 by 김일국
IoT 정보를 머신러닝으로 데이터 분석_오랜지3비지도학습2

2021.11.25 by 김일국
IoT 정보를 머신러닝으로 데이터 분석_오랜지3지도학습1

2021.11.23 by 김일국
IoT 정보를 머신러닝으로 데이터 분석_안드로이드앱제작

2021.11.19 by 김일국

AI 소프트웨어 API 사용하여 이미지 인식 기술 구현하기2

지난 포스트는 기존 AI API-DATA 사이트를 보고 비슷하게 따라 하였다. https://aiopen.etri.re.kr/demo/pd 지난 포스트 위치 : https://kimilguk.tistory.com/873 의 소스에 이어서 코딩을 추가해 작업 하였다.이번 시간에는 검출할 이미지가 고정되어 있지 않고, 사용자 PC의 이미지를 선택해서 검출하는 기능을 추가 하였습니다.결과 화면 : 기존 출력물 아래에 Upload File 선택 버튼을 이용하여 본인 PC의 이미지에서 사람특징을 검출할 수 있다.(아래) - koyeb 플랫폼에서 실행 URL : https://interior-sondra-kimilguk-app-99ae6359.koyeb.app/- 위에서 작업소스는 다음 깃 허브에 있다. : htt..

AI-VR-AR 2024. 6. 2. 14:03

AI 소프트웨어 API 사용하여 이미지 인식 기술 구현하기1

### 목적: 웹 페이지에서 업로드한 사진을 분석하여 사진속 사람의 특징(머리색, 의복색 시각화 하기(아래)### 실습 소스는 이전 포스트[파이썬으로 웹 스크레핑과 반응형 대시보드 앱 만들기(강의용)] https://kimilguk.tistory.com/872 의 소스에 이어서 페이지를 추가해 작업 하였다.### 실습에 사용한 결과 : 위 기능과 비슷하게 구현하고 있다. 현재는 2개 이미지만 가져와서 검사해 보았다.(아래)- 사용한 이미지는 픽사베이의 무료 이미지이다. : https://pixabay.com/ko/photos/%EC%83%81%EC%9C%84-%EC%97%B0%EC%84%B8%EA%B0%80-%EB%93%9C%EC%8B%A0-%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4-3336451..

AI-VR-AR 2024. 5. 20. 18:40

자율주행 AI 데이터라벨링을 학습해 보았습니다.

지난 2024.01.22(월)~26(금) 까지 5일간 [자율주행 AI-Crew 양성과정] 을 MS 팀즈 온라인으로 접속해 강의를 들어 보고 정리해 보았습니다. - 주최자 : 부산과학기술대학교(산학협력단) DX아카데미 - 실습환경 : 데이터메이커 시냅스라는 데이터라벨링 온라인 실습 사이트 https://tutorial.datamaker.io/ 수업 중 데이터라벨링에 사용되는 기본 용어부터 학습하게 됩니다.(아래) --------------------------------------------------------------------------------------------------- @AI 머신러닝 종류 중 라벨링 데이터를 사용하는 것은 지도학습 이다.(아래) - 지도학습 : 클래스 라벨링으로 객체를..

AI-VR-AR 2024. 1. 27. 11:45

코딩 테스트 풀이를 개발자(사람)과 ChatGPT 인공지능으로 비교해 보았습니다.

### 우선, ChatGPT 인공지능이란? ChatGPT에 직접 물어 보았다.(아래) - 위 내용을 좀더 풀어서 해석하면, 텍스트 문서 기반으로 생성된 자료를 딥러닝 프로세스로 사전 훈련(강화학습)해서 만든 답변을 출력하는 대화형 AI로서 서술형 답변 내용은 시간에 따라서 달라질 수 있고 논술형은 편향된 논조를 가질 수 있다. 단, 이 문서 아래의 소스코딩 변환과 같은 정형화된 자료는 동일한 답을 내는 경우가 많다. 간단히 말한다면, 빅 데이터 통계자료에서 강화(Reinforcement)학습으로 시행착오(Trial and Error)를 통해 학습한 데이터를 답변으로 보여주는 방식 입니다. 즉, 인터넷상의 사람들의 답변 내용 중 더 많이 Error없이 시행한 답변 내용을 우선 순위로 보여 준다고 할 수 있..

AI-VR-AR 2023. 2. 4. 11:27

IoT 정보를 머신러닝으로 데이터 분석_오렌지3와ThingPost

오늘이 교육 마직막 날 입니다. 교육초에 만들어서 돌리던 ThingSpeak 클라우드 https://thingspeak.com/channels/1575484 위 클라우드에서 자료를 csv 로 받아서 오렌지3에서 분석해 보았습니다.(아래) - 온도와 공기습도의 규칙을 확인 할 수 있습니다.(온도가 높을때 공기 중 습도가 낮은 것을 확인) - 오렌지 워크시트 화면 입니다 hierarchy하이어라키 클러스터링(계층형 군집화)로 분석했습니다..(아래) 위 소스파일 입니다.(아래) 수료증 30시간 이수(아래)

AI-VR-AR 2021. 11. 30. 18:22

IoT 정보를 머신러닝으로 데이터 분석_오랜지3비지도학습2

AI가 사진을 보고 호랑이,고양이,개를 인식하는 목적으로 비지도학습 과 지도학습 머신러닝을 만들어 보았습니다.(아래) - 작업결과 오렌지3 작업 시트파일: #비지도 학습용 RAW 원시 사진데이터 비지도 학습중 계층형 클러스터링(묶음)으로 분류한 폴더에 a.jpg(개), b.jpg(고양이), c.jpg(호랑이), d.jpg(돌고래) 를 추가한 후 해당 이미지를 자동으로 예측한 결과(아래) 카테고리 C1(호랑이), C2(고양이), C3(개)로 클러스터가 됩니다. K-means 보단 계층형이 더 정확도가 좋은 모델 입니다.단, 돌고래가 C3에 포함되네요.^^ #같은 목적으로 만들어진 지도학습 모델에서 Logistic 리그레션이 더 나아서, 사용해 보았습니다. 로지스틱 리그레션이 이산형(0, 1)이라서 더 정확..

AI-VR-AR 2021. 11. 25. 19:14

IoT 정보를 머신러닝으로 데이터 분석_오랜지3지도학습1

Orange3 GUI 데이터 분석도구를 이용해서 데이터를 예측하는 실습을 하였습니다. Orange3 기술영상 참조: https://www.youtube.com/c/%EC%97%98%EB%A6%AC%EC%8C%A4/videos - 데이터분석에서 Orange3는 데이터전처리, 데이터분석 모델수립, 모델적용 및 결과 예측(추론)을 처리합니다. 수업 끝에 문제를 한번 풀어 보았습니다.(아래) 날씨 데이터 과거 자전거 대여횟수를 결합하여 워싱턴 DC의 휴일, 근무일, 날씨, 온도, 바람세기 를 독립변수로 사용하여 대여횟수 Count 를 종속변수로 예측할 수 있게 되었습니다. Data Source: 캐글자료 https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand/data Bike Shari..

AI-VR-AR 2021. 11. 23. 19:49

IoT 정보를 머신러닝으로 데이터 분석_안드로이드앱제작

오늘은 클라우드에 올려진 자료를 스마트폰에서 확인 할 수 있는 안드로이드 앱을 제작 하였습니다. 구글 플레이 스토어에 ThinsSpeak 에서 제공하는 앱을 설치할 수 있으나, 겔러시 S1 에서 실행 가능하게 변경하고, 최신 Android X 모듈에서 빌드가 가능하게 변경시키는 작업을 했습니다. 작업소스 깃주소: https://github.com/kimilguk/ThingSpeakApp - ThingSpeak 클라우드로 IoT 결과 확인 https://thingspeak.com/channels/1575484 1 초기화면은 누군가 ThingSpeak 에서 public 으로 등록한 채널이 보입니다.(아래) 2. 제가 생성한 클라우드 채널에 접속하는 화면 입니다.(아래_인증키는 필요 없음) 3. 현재 까지의 ..

AI-VR-AR 2021. 11. 19. 16:44

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