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스프링부트 Mybatis 연동을 위해 먼저 이전 포스팅의 4번과 같이 Mybatis Framework 의존 설정을 먼저 해주세요. 1. application.properties 코드 작성 (Mybatis 설정) spring.mvc.view.prefix=/WEB-INF/views/ spring.mvc.view.suffix=.jsp spring.mvc.static-path-pattern=/resources/** spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/database?useUnicode=true&characterEncoding=utf8 spring.da..

MySQL에서 생일 날짜를 이용하여 나이(만)를 계산해보겠습니다. 먼저 TO_DAYS() 입니다. TO_DAYS()는 입력 날짜를 0000년부터 1일 단위로 계산하여 값을 반환합니다. SELECT TO_DAYS(951212); -> 729004 SELECT TO_DAYS('2021-03-10'); -> 738224 SELECT TO_DAYS(NOW()); // 2021-03-13 -> 738227 다음은 ROUND() 입니다. ROUND()는 입력 값을 반올림하여 반환합니다. 두 번째 인자는 표현할 소수점 자릿수를 나타냅니다. SELECT ROUND(3.656); -> 4 SELECT ROUND(3.656, 2); -> 3.66 TO_DAYS()를 이용하여 일수 차이를 계산하고 이를 365로 나누면 나이..

머신러닝이 잘 되고 있는지, 결과가 잘 출력되는지 확인하기 위해서는 좋은 시각화 도구가 필요합니다. matplotlib.pyplot를 이용하여 그래프 그리기에 익숙해지기 위한 간단한 튜토리얼을 진행합니다. 1. 선 그래프 import matplotlib.pyplot as plt import random # plot x = range(20) y = random.sample(range(0, 20), 20) plt.plot(x, y) plt.show() plt.plot(x, y, 'bo') plt.show() plt.plot(x, y, 'r-') plt.show() plt.plot(x, y, 'g--') plt.show() plt.plot(y, 'k-') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y'..

1. STS(Spring Tool Suite) 설치 Help -> Eclipse Marketplace에서 "sts" 검색 후 "Spring Tools 3 (Standalone Edition)" 클릭 2. 스프링 부트 프로젝트 생성 File-> New -> Other -> Spring Boot -> Spring Starter Project 3. 개발 환경 설정 default 설정 (Maven, java 8) 4. 의존 설정 Spring Boot DevTools 추가 Mybatis Framework 추가 (Mybatis 사용) MySQL Driver 추가 (MySQL 사용) Spring Web 추가 5. application.properties 코드 작성 spring.mvc.view.prefix=/WEB-I..

본 포스팅은 다항 분류의 예제입니다. MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database)는 손으로 쓴 숫자 글씨를 모아놓은 데이터세트 입니다. Fashion MNIST는 손글씨가 아니라 옷, 신발, 가방 등의 이미지를 모아놓은 데이터세트 입니다. 그레이스케일 이미지이고 범주의 수가 10개, 각 이미지의 크기가 28x28 픽셀이라는 점은 MNIST와 동일합니다. Fashion MNIST 데이터를 이용하여 모델을 학습하고, 이미지를 분류 해보겠습니다. 코드는 아래와 같습니다. import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf # 5.19 Fashion MNIST 데이터셋 불러오기 fash..

이전에 실습했던 와인 데이터를 이용하여 모델을 학습하고, 와인을 다항 분류(품질 분류) 해보겠습니다. 이항 분류와의 차이는 출력층의 활성화 함수가 Softmax 라는 점입니다. 코드는 아래와 같습니다. import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np # 와인 데이터셋 불러오기 red = pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv', sep=';') white = pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/mach..

본 포스팅은 로지스틱 회귀 기반 심층신경망 학습 예제입니다. 와인 데이터 데이터세트를 이용하여 모델을 학습하고, 와인을 이항 분류(레드, 화이트 와인) 해보겠습니다. 코드는 아래와 같습니다. import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np # 5.1 와인 데이터셋 불러오기 red = pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv', sep=';') white = pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machin..

본 포스팅에서는 로지스틱 회귀 기반 심층신경망 학습을 진행해보겠습니다. 로지스틱 회귀는 선형 회귀와 비슷하나 직선 대신 S자 곡선을 이용하여 분류의 정확도를 향상한 방법입니다. 특정 값의 변화를 예측, 이진 분류에 사용됩니다. 아래 코드는 이진 분류이며, 은닉층을 증가시킨 신경망을 이용했습니다. 참고 : wikidocs.net/111476 # 단순한 로지스틱 회귀 예제 (텐서플로우2) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split # x(입력), y(결과) 데이터 x_train = np.array([-50, -40, -30,..

본 포스팅은 선형 회귀 기반 심층신경망 학습의 예제입니다. 보스턴 주택 가격 데이터세트를 이용하여 모델을 학습하고, 이를 이용하여 데이터를 예측 해보겠습니다. 코드는 아래와 같습니다. import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math from tensorflow.keras.datasets import boston_housing # 4.11 데이터 불러오기 (train_X, train_Y), (test_X, test_Y) = boston_housing.load_data() print(len(train_X), len(test_X)) print(train_X[0]) print(train_Y[0]) # 4...

tensorflow 2.x 선형 회귀를 기반 심층신경망 예제 코드를 작성하고 실습해보겠습니다. 은닉층이 존재하지 않으면 선형 회귀 분석과 같습니다. 코드는 아래와 같습니다. # 단순한 선형 회귀 예제 (텐서플로우2) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf # x(입력), y(결과) 데이터 x_train = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y_train = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) # keras의 다차원 계층 모델인 Sequential를 레이어를 만든다. model = tf.keras.models.Sequential() # 입력이 1차원이고 출력이 1차원임을 뜻함 - Dens..