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주제 :  김(Seaweed) 이미지 기반 이물질 검출 및 품질 분류 [ 도메인 ]김(Seaweed)은 최근 중요한 수출 품목으로 대두되고 있으나, 품질 관리가 수출 경쟁력 유지에 핵심적인 요소이다. 그러나 기존의 김 품질 검사는 육안 검사에 의존하고 있어, 시간과 비용이 많이 소요되고 정확도가 낮다. 따라서 인공지능을 활용한 자동화된 결함 검출 및 품질 분류 시스템의 필요성이 대두되었다.  [ 전체적인 프로젝트 계획 ]김의 이미지를 학습시켜 김이 결함이 있는지 없는지 이진분류를 진행⇒ 결함이 있는 이미지들은 어디에 어떤 종류에 결함이 있는지 결함 위치와 결함 종류를 찾아내는 모델 고안 [ 현재까지 진행 상황 ]- 김의 이미지 데이터를 시각화하여 확인   - 활용할 모델들의 관해 논문과 관련 깃헙을 찾아..

2차시_pandas 스터디  복습 과제 제출합니다.

2차시 라이브러리 스터디 과제 제출합니다.

저희 조는 캐글 데이터셋을 활용한 파이썬 프로젝트 총 2번 진행할 예정입니다.  첫 번째 프로젝트는 중간고사 전까지 연구를 진행할 예청이며, 타이타닉 승객들의 생존률과 속성들간의 관계를 주제로 설정하였습니다.두 번째 프로젝트는 중간고사부터 11월 26일 전까지 진행하고자 하며, 해당 프로젝트의 주제는 중간고사 기간 때 설정할 예정입니다. 주차별 연구 계획 및 연구 필요성은 파일에 첨부하였습니다.

진행상황 공유1. 연구주제: 도로 재비산먼지 예측 or 최적화(아직 논의중)  배경타이어와 아스팔트의 마찰로 일어나는 재비산먼지로 인해 도로 미세먼지 농도가 올라감.기대효과재비산먼지를 효율적으로 처리할 수 있음불필요한 먼지 제거한다면 인구밀도, 차량 보유 등까지 합쳐서 예측하게 될 것 같음. 해야할 일기간 및 지역 선정.추가적으로 수집해야할 데이터 확정선행 연구 및 방법론 찾아보기 데이터: https://www.data.go.kr/data/15021888/fileData.do

🍀k-최근접 이웃 회귀와 선형 회귀 중심의 머신러닝 복습 과제입니다.

《 🍀 교재를 참고하여 진행할 스터디에 맞게 정리한 자료입니다. 》 ◆ 회귀 알고리즘과 모델 규제 - k-최근접 이웃 회귀- 선형 회귀- 특성 공학과 규제 ◆ 다양한 분류 알고리즘- 로지스틱 회귀 - 확률적 경사 하강

안녕하세요, 4학년 말라탕후루입니다.리셀은 중고 상품을 재판매하는 행위로, 과거에는 주로 희소한 한정판 스니커즈가 시장을 주도했습니다. 최근에는 다양한 상품이 리셀되고, 여러 플랫폼이 활성화되었습니다. 그 중 “Kream”은 한 번도 착용하지 않은 새제품만을 거래하는 대중적인 리셀 플랫폼입니다. Kream은 창고 보관 기능을 통해 리셀 재테크를 지원하고 있으며, 본 연구는 Kream의 신발 데이터와 검색량 데이터를 결합하여 스니커즈 가격을 예측하고, 소비자와 판매자에게 유용한 인사이트를 제공하는 것을 목표로 합니다.

2차시 복습문제입니다.