아미(아름다운미소)

Anaconda 64bit설치 후 Python 32bit 사용하기(tensorflow, keras) Anaconda 64bit 설치 후 tensorflow, keras를 설치하였습니다. 그런데, 증권사 API가 32bit로 개발되어 Python 32bit 설치가 필요합니다. 결국 Anaconda 64bit 설치 후 Python 32bit 설치 방법이 필요합니다. Anaconda 가상환경을 만들어 Python 3.6 vision(32bit) 설치하는 방법 set CONDA_FORCE_32BIT=1 conda create -n py36_32(가상환경명) python=3.6 anaconda 명령을 실행하면 가상환경과 Python3.6(32bit)과 패키지가 설치됩니다. c:\>users>user>Anacond..

텐서플로우(Tensorflow) 설치 시 오류가 발생하는 경우 제일 먼저 확인해야 할 사항텐서플로우를 처음 설치하다 보면 아래와 같이 에러 메시지가 나오면서 설치가 안되는 경우가 있습니다.에러메시지“Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: ) No matching distribution found for tensorflow”해결방법현재 설치된 파이썬 버전이 텐서플로우에서 요구하는 것과 같은지 확인해야 합니다.구글이 기본적으로 제공하는 텐서플로우 설치 파일은 64bit(x64)이기 때문에 32bit(x86) 파이썬을 설치했을 경우에 이 에러메시지를 만날 것입니다. 무심코 파이썬 사이트에서 기본으로 제..

pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.0.0-py3-none-any.whl

인공 지능(AI)은 학습, 문제 해결, 패턴 인식 등과 같이 주로 인간 지능과 연결된 인지 문제를 해결하는 데 주력하는 컴퓨터 공학 분야입니다. 보통 "AI"로 줄여서 부르는 인공 지능은 로봇 공학이나 미래의 모습을 내포하고 있을 수도 있지만, AI는 공상 과학 소설에 나오는 작은 로봇을 넘어 첨단 컴퓨터 공학의 현실이 되고 있습니다. 최근에 통계 컴퓨팅 효율성이 개선되면서 베이지안이 "기계 학습"이라는 분야에서 몇 가지 영역을 성공적으로 발전시킬 수 있게 되었습니다. 이와 마찬가지로 네트워크 컴퓨팅이 발전하면서 연결주의자도 "딥 러닝"이라는 이름으로 하위 분야를 더욱 발전시킬 수 있게 되었습니다. 기계 학습(ML)과 딥 러닝(DL)은 모두 인공 지능 분야에서 파생된 컴퓨터 과학 분야입니다.이러한 기법은..

scikit-learn 소개 scikit-learn은 2007년 구글 썸머 코드에서 처음 구현됐으며 현재 파이썬으로 구현된 가장 유명한 기계 학습 오픈 소스 라이브러리입니다. scikit-learn의 장점은 라이브러리 외적으로는 scikit 스택을 사용하고 있기 때문에 다른 라이브러리와의 호환성이 좋고 내적으로는 통일된 인터페이스를 가지고 있기 때문에 매우 간단하게 여러 기법을 적용할 수 있어 쉽고 빠르게 최상의 결과를 얻을 수 있습니다. 라이브러리의 구성은 크게 지도 학습, 비지도 학습, 모델 선택 및 평가, 데이터 변환으로 나눌 수 있습니다. 지도 학습에는 서포트 벡터 머신, 나이브 베이즈(Naïve Bayes), 결정 트리(Decision Tree)등이 있으며 비지도 학습에는 군집화, 이상치 검출 ..