ABOUT 학부는 전자전기공학을 전공했지만 반도체 공정과정에서 나오는 데이터들, 다양한 IOT 제품들의 센서들에서 나오는 데이터들을 분석하는 연구를 하고 싶어서 산업공학 분야로 대학원에 진학하게 되었습니다. https://github.com/hyeonggulim Education MS: Industrial engineering, Yonsei University, 2021~ (current) BS: Electronic And electrical engineering, Hongik University,2015~2021 서울 창업허브 "웹 코딩 교육" 104 시간 이수 2018 5 ~ 2018 08 Awards & Competition [연간 데이콘] 인공지능 비트 트레이더 경진대회 시즌 2 6위 수상(TOP 5%)(2.. 2021. 1. 7. [이상탐지] 이상탐지 모음 유용한 github github.com/hoya012/awesome-anomaly-detection#time-series-anomaly-detection hoya012/awesome-anomaly-detection A curated list of awesome anomaly detection resources - hoya012/awesome-anomaly-detection github.com 2020. 10. 21. [딥러닝 기초] Kaggle 연습 문제 Melbourne house pricing 예제를 통해서 전체 과정에 골격을 공부 할 수 있다. 1. 데이터 로딩 # Path of the file to read iowa_file_path = '../input/home-data-for-ml-course/train.csv' # Fill in the line below to read the file into a variable home_data home_data = pd.read_csv(iowa_file_path) pd.read_csv와 path 설정하는 것에 익숙해지자 2. 데이터 살펴보는 방법 home_data.describe() home_data.info() home_data.head() home_data.columns #columns OUTPUT Index(['Id', 'MSSubClass'.. 2020. 8. 4. [LSTM] 시계열 데이터셋을 활용한 기온 예측 문제 1. 문제 정의 & 데이터 다운 -독일 예나 시에 있는 막스 플랑크 생물지구화학 연구소의 지상 관측소 수집 데이터 -14개의 관측치 데이터가 10분마다 기록되어 있음(2009~2016 데이터를 활용) #데이터 살펴보기 import os data_dir = 'C:/Users/82109/Desktop/example' #다운받은 폴더 경로 설정 fname = os.path.join(data_dir, 'jena_climate_2009_2016.csv') #파일 경로 설정 f = open(fname) # r, w, a 모드가 존재 data = f.read() f.close() print(type(data)) #str 형식으로 데이터가 저장되어 있다. #CSV 파일 형식 행은 "콤마" 로 열을 "\n"으로 나눠서 .. 2020. 7. 29. [Bus Classification] Step 1 종료 (전문 PDF 첨부) 1학기 졸업논문으로 제출했다. 논문의 형식을 지키려고 노력했지만, 쉽지 않은 부분들이 있었고 2학기에 이어서 거리측정과 OCR방식의 버스 번호 구별을 통해서 실제 시각장애인들에게 도움이 되는 신경망을 만들어 보겠다. 2020. 7. 12. [Bus Classification] ⑤ 결과 및 향후 연구 방향 결과에 말했지만, 실제로 사용되기에는 부족한 점이 많다. 시즌2처럼 2학기에는 거리+버스 번호판 인식등을 활용하여 시각장애인들에게 도움이 될만한 정보들을 제공하는 것을 목표로 해보겠다. 2020. 7. 12. [Bus Classification] ④ 실험 2 mapo08ornot (binary classification) 버스 정류장에는 수많은 버스가 동시에 온다. 그 중에서 내가 타야할 버스를 찾아준다면 시각장애인들에게 도움이 될 수 있을 것이라고 생각했다. 아직 미흡하지만, 실제 촬영을 한 데이터를 활용해 볼 수 있었다. 2020. 7. 12. [Bus Classification] ③ 실험 1 busornot (binary classification) Busornot 실험은 버스가 왔는지 안왔는지를 구별하는 실험이다. 거리에 대한 정보는 빠져있으며, 약 5000장 정도의 데이터를 test validation train으로 나눠서 진행했다. 95%정도의 결과물은 사람이 구별했을 때 더 좋은 성능을 기록할 수 있기에 좋은 수치는 아니라고 생각한다. 2020. 7. 12. [Bus Classification] ② Background knowledge 소규모 데이터를 잘 활용하기 위해, dataa rgumentation, feature extraction, imagenet을 통해 사전 훈련된 신경망 등을 활용하여 성능을 높여보려고 한다. 2020. 7. 11. 이전 1 2 3 4 5 다음
