💡 5차 미니 프로젝트 5차 미니프로젝트는 Step1(파이썬기초~딥러닝+데이터분석표현)에서 배운 내용을 모두 적용해 볼 수 있는 프로젝트였다. 프로젝트 주제는 '119 구급대원의 빠른 병원선정 솔루션 기획'이었다. 데이터 수집 - 전처리 - 분석 - 머신러닝(딥러닝) - 프로토타입(Streamlit) 순서로 미니 빅프로젝트의 느낌이었다. Streamlit은 프론트 엔드 느낌이라 시간이 많이 걸리고 귀찮은 것도 많았지만 우리 팀원 중 한명이 수업이 끝나고 새벽까지 혼자서 다 만들어와 수업시간에 작업 시간을 굉장히 줄일 수 있었다. 📕 프로젝트 개요 주제 119 구급대원의 빠른 병원 선정 솔루션 고객 보건복지부 프로젝트 주요 내용 공공 데이터 수집 및 가공, 추가 데이터를 크롤링하거나 API 활용 중증 질환..
💡 4차 미니 프로젝트 4차 미니 프로젝트의 주제는 딥러닝을 이용한 차량 이미지 검출이었다. Object Detection에서 제일 많이 사용하는 YoloV5 모델을 사용하였으며, 기존 데이터뿐만 아니라 직접 라벨링을 하여 만든 데이터도 같이 학습을 시켜 성능을 올렸다. Roboflow에서 라벨링된 데이터들을 가져왔고, 추가적으로 labelImg 툴을 이용하여 직접 라벨링 작업을 하였다. 다른 조들 발표를 들어보면 새로운 데이터를 많이 가져와 사용하였는데, 딥러닝은 확실히 데이터가 제일 중요한 것 같다. 데이터의 양과 질에 의해 모델 성능이 크게 영향을 받는다. 따라서 딥러닝을 이용하는 프로젝트 시작 전 데이터를 확인하고 확보하는데 많은 시간을 써야 할 것 같다. 📕 프로젝트 개요 주제 실시간 차량 통행..
💡 3차 미니 프로젝트 이번 미니프로젝트는 머신러닝 수업이 끝나고 하는 프로젝트이다. 어려울 것 같으면서 기대도 되는 프로젝트였다. 이번 3차 미니 프로젝트는 처음 같이 팀을 하는 에이블러가 많았다. 다들 열정이 대단했는데 팀원이 결정되자마자 모두 바로 대면 강의실을 예약 했다. 📕 프로젝트 개요 주제 국민 건강 증진을 위한 스마트워치 데이터 분석을 수행하라 목표 신 제품에 '계단 오르기' 운동을 감지할 수 있는 기능을 탑재하려고 함. 6가지 행동 데이터 검토 후 '계단 오르기'를 분류 할 수 있는 AI 모델 생성. 프로젝트 진행 1. 데이터 분석 2. 모델 튜닝 3. 모델 검증 📅 프로젝트 일정 Day 1 데이터 분석 EDA Feature 분석 중요한 Feature 찾기 Day 2 모델 튜닝 다양한 모..
💡 2차 미니 프로젝트 어느덧 에이블스쿨 시작한 지 한 달이 지났다. 미니 프로젝트도 벌써 두 번째이다. 미니 프로젝트는 매번 랜덤으로 팀원이 정해진다. 이번 2차때는 1차에서 같이 했던 조원들 중 2명과 같은 조가 되었고, 나머지는 다 흩어졌다. 매번 조원이 바뀌니 새로운 사람들과 친해질 수 있어 좋은 것 같다. 이번 2차 미니 프로젝트는 2일간 진행되었는데 모두 대면으로 진행하였다. 비대면이 강의장까지 출퇴근하는 시간과 에너지를 아낄 수 있지만, 조원들과 대면으로 프로젝트를 진행해야 더 능률이 올라가고 의사소통도 잘되는 것 같다. 📕 프로젝트 개요 주제 서울시 생활정보 기반 대중교통 수요 분석. 목표 새로운 도메인 데이터에 대한 이해를 바탕으로 적절한 시각화, 수치화를 통해 가설을 수집하고 분석하여 ..
