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프로젝트 url GitHub - AISW-takethis/yyamyyam: 사진으로 간편하게 식단을 기록하고, 효율적으로 관리할 수 있는 서비 사진으로 간편하게 식단을 기록하고, 효율적으로 관리할 수 있는 서비스입니다. Contribute to AISW-takethis/yyamyyam development by creating an account on GitHub. github.com Weekly Calendar 식단 리스트 화면에서 주간 캘린더를 구현한다. html 코드는 다음과 같이 간단하게 구성한다. thead 부분에 요일을 표시하고 tbody 부분에 날짜를 표시한다. ... ... page가 로딩되면 다음 세 함수가 실행된다. generateWeekCalendar(date): ‘date’를 기준으..

프로젝트 url GitHub - AISW-takethis/yyamyyam: 사진으로 간편하게 식단을 기록하고, 효율적으로 관리할 수 있는 서비 사진으로 간편하게 식단을 기록하고, 효율적으로 관리할 수 있는 서비스입니다. Contribute to AISW-takethis/yyamyyam development by creating an account on GitHub. github.com Common template Base template 이전에 말했듯이, 화면 구성은 크게 세가지로 나누어져 있다. 팀원은 user, 나는 diet(식단) app을 맡기로 해서, 공동 부분인 header와 nav를 짜고 main 부분에 대해서 각각 독립적으로 작업을 할 수 있도록 작성을 했다. 그리고, navbar가 화면상에..

개발 환경 세팅 requirements.txt에 있는 것부터 가상환경에 설치한다. pip install -r requirements.txt django project를 시작한다. django-admin startproject yyamyyam app을 만든다. 우리는 크게 식단관리 관련 앱 diet와 유저관리 관련 앱 user로 나누어서 관리를 했다. python manage.py startapp diet python manage.py startapp user settings.py에 app을 등록한다. INSTALLED_APPS = [ ... "diet.apps.DietConfig", "user.apps.UserConfig", ] Setting urlconfigs urlconfig를 세팅한다. 이러면 나중..

프로젝트 url GitHub - AISW-takethis/yyamyyam: 사진으로 간편하게 식단을 기록하고, 효율적으로 관리할 수 있는 서비 사진으로 간편하게 식단을 기록하고, 효율적으로 관리할 수 있는 서비스입니다. Contribute to AISW-takethis/yyamyyam development by creating an account on GitHub. github.com 서울 ai허브 주관 교육 내 팀프로젝트로서 간편 식단 관리 서비스인 '냠냠'을 개발했다. 2024년 2월 23일 서울 양재 AI허브에서 발표를 했고, 후기와 개발하면서 겪었던 것들을 정리하고자 이 글을 작성한다. 프로젝트 개요 👉 사진으로 간편하게 식단을 기록하고, 효율적으로 관리할 수 있는 서비스 ‘냠냠’ 프로젝트 동기 ..

feature engineering 원본 데이터로부터 도메인 지식을 바탕으로 문제를 해결하는데 도움이 되는 feature를 생성, 변환하고 이를 머신 러닝 모델에 적합한 형식으로 변환하는 작업 feature engineering의 필요성: 딥러닝은 모델의 구조를 통해 데이터의 feature를 모델이 스스로 추출하지만, 일반 머신러닝 알고리즘은 feature를 스스로 추출할 수 없다. 따라서 사람이 직접 데이터를 이해해서 feature를 만드는 feature engineering 과정이 필요하다. 만약 양질의 데이터가 제공될 경우, 머신러닝 성능의 80 ~ 90%는 feature engineering을 통해 결정된다. 데이터 전처리와 함께 피처 엔지니어링은 ML project에서 중요한 과정이다. 좋은 f..

일주일동안 뭐했나 한 번 살펴보려고 작성해 본다. 일시 2023-04-10 ~ 2023-04-16 주요 사건 diffusion model DDPM, DDIM 논문 리뷰 너무 어려웠음. 아직도 diffusion model의 수식을 이해하는데 시간을 쏟고 있다. 면접 베이글코드(라이브 코딩 테스트. 광탈) 반프(온라인 면접) 기초 학습 베이즈 정리 가능도와 확률, MLE에 대한 정리 사이드 프로젝트: 포춘쿠키 사이트 만들기 로딩 서클 만듬 깃허브에 업로드함.

오늘은 - cycleGAN 논문 introduction까지 봤다.(여기까지 보는데도 시간이 좀 걸렸다. 차차 빨라지겠지) - 코테 - 모수 검정 vs 비모수 검정 에 대해서 간략하게 알아보고 정리했다. 모수 검정과 비모수 검정에 대해서 종종 듣고 보는데, 뜻이 바로 생각이 나지 않아서 정리 좀 하고 넘어가야 겠다. 모수적 검정 관측 값이 어느 특정한 확률분포(정규분포, 이항분포)를 따른다고 전제한 후, 그 분포의 모수(parameter)에 대한 검정을 실시 비모수 검정 관측 값이 특정 확률분포를 따른다고 전제할 수 없거나, 또는 모집단에 대한 아무런 정보가 없는 경우에 실시하는 검정방법 자료가 정규분포가 아니거나 표본의 크기가 작아 중심 극한 정리도 사용할 수 없을 경우분포에 대한 기본 가정을 필요로 하..

오늘은 - back propagation 부분에서 이해가 안되는 부분 정리하고, 겸사겸사 gradient descent 포스팅한거 보면서 한 번 더 다듬었다. 정리한 포스팅) https://sept-moon.tistory.com/93 Gradient Descent Methods 내용 출처 네이버 부스트코스 딥러닝 기초 다지기 - Gradient Descent Methods https://www.boostcourse.org/ai111/lecture/1162942?isDesc=false 딥러닝 기초 다지기 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org 이전 글 https://sep sept-moon.tistory.com back propagation 이 부분은 블로그 포스팅 보면서 이해는 했는데,..