둔 앵거스 [:Dun Aengus:]

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IT Tech & Knowledge 원격제어 프로그램 PARSEC 파섹 셋팅하기 : 언제나 원격제어 가능 01. 원격제어 프로그램 PARSEC 게임 공유용으로 만들어진 PARSEC(파섹)은 지금까지 사용해본 최고의 원격제어 프로그램이다. 최고의 장점은 셋팅을 하면 상대방의 허락없이 언제나 화면 공유가 가능하다는데 있다. 프로그램 납품이 많아 이슈사항 해결을 해야 하는 직군에게 최고의 원격제어 프로그램이라 할 수 있다. 02. PARSEC 설치하기 파섹 사이트 접속 후 프로그램 다운 Connect to Work or Games from Anywhere | Parsec Parsec is a remote desktop you'll actually love. Connect to work, games, or projects wherever you are, whenever you want. parsec.app 03. ..
해외구매대행 스마트스토어 상품등록 프로그램 : DrD : 아마존, 아이허브 가격 재고 연동 자동화 스마트스토어 상품등록 무료 등록 프로그램입니다. 등록, 수정 시간을 대폭 줄여주는 툴로 여러분의 생활에 여유를 선사합니다. 이보다 더 쉽게 할 수는 없습니다. 첫 사용자는 제발! 끝까지 읽어보시고 숙지 후 어렵다면 문의해 주세요. 1. 미리 준비가 되어야 할 사항 - 네이버커머스 API (*1) : 애플리케이션 ID와 시크릿 코드, 등록하면 바로 발급되니 없다면 등록하고 발급받으세요. [관련링크] - ImageMagick 설치(*2): 아이허브의 이미지 파일 확장자인 avif를 일반 이미지로 변환하기 위한 부가 프로그램 [관련링크]으로 다운로드 후 설치해 주세요. 하단 "ImageMagick-7.1.0-61-Q16-HDRI-x64-dll.exe" 이 내용으로 설치해 주세요. 정학하게 되었다면 윈도우 기준..
Lecture ML 머신러닝 강좌 #16] 랜덤 포레스트 - 공공데이터 에어코리아 대기오염정보 API 연결 후 머신러닝 실행하기 이번에는 공공데이터의 대기오염정보 API를 통해 데이터를 가져오고 이를 통해 머신러닝을 통해 데이터를 분석해 보겠습니다. 공공데이터의 "한국환경공단_에어코리아_대기오염정보"를 통해 API를 연결한 후 데이터를 수집합니다. url ="http://apis.data.go.kr/B552584/ArpltnInforInqireSvc/getMsrstnAcctoRltmMesureDnsty" service_key = "KEYIN SERVICEKEY" base_date = ["종로구"] for i in range(len(base_date)): break; payload = "?serviceKey=" + service_key + "&"+"returnType=xml&numOfRows=100000&pageNo=1&dataTe..
ML & AI Theory 인공신경망관련 용어정리 : 퍼셉트론, MLP, Feed Forward, Back Propagation, 활성 함수, 시그모이드 함수, Gradient Descent Method 퍼셉트론 퍼셉트론은 1957년에 개발된 최초의 인공지능 모형입니다. Feed-Forward Network모형의 가장 간단한 형태이며 선형 분류(Linear Classfier)모형의 형태를 띠고 있습니다. Input과 Weight가 선형 결합의 형태를 띠는 것을 알 수 있습니다. 이 선형 결합의 값에 특정 임곗값의 초과 여부를 판단하는 함수를 적용합니다. 이 출력 값이 0보다 크면 1, 작으면 -1로 결괏값을 내보내 분류하는 모형을 '퍼셉트론'이라 합니다. 여기서 임곗값의 초과 여부를 판단하는 함수를 '활성화 함수(Activation Function)'라 합니다. 가장 기본적인 Activation함수는 Step Function으로 Input값이 0이상이면 1, 이상이 아니면 0을 출력하도록 하는 함수입니다..
ML with SckitLearn Kmeans의 K값을 정하는 기준 : Elbow Method, Silhouette Score(실루엣 스코어) K-means 알고리즘의 적정의 K값을 선택하는 어려움이 있습니다. 다양한 방법으로 최적의 K를 구하는 방법이 있습니다. 이 중 가장 보편적으로 사용하는 Elbow Method, Silhouette Score에 대해 알아보겠습니다. Elbow Method 가장 보편적으로 이용되는 방법으로 클러스터 내의 총 변동을 설명하는 WCSS(Within Clusters Sum of Squares)를 이용합니다. WCSS= ∑Pi in Cluster1 distance (Pi C1)2 +∑Pi in Cluster2distance (Pi C2)2+∑Pi in CLuster3 distance (Pi C3)2 다음의 방법으로 이용합니다. 1. 사용하고자 하는 클러스터 범위를 지정한다. 2. 각 클러스터를 WCSS방법으로 계..

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