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연잎(lotus leaf)

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CS/클라우드 컴퓨팅 2024. 12. 13. Serverless Discord Chatbot with AWS Lambda 개요AWS Lambda 를 이용하여 디스코드 챗봇을 만들 것이다.그 과정에서 API Gateway, Lambda function, and Amazon SNS (Simple Notification Service) 에 대한 실습 코드를 직접 작성할 것이다.기능/time : 현재 시간 보여주기/rice : 공대 식당 오늘의 메뉴 보여주기/email : 당신의 정보가 담긴 이메일 전송본격적인 개발 시작에 앞서서 developer mode 를 활성화시켜야한다.Discord UI 하단에 User Settings 버튼을 누르고 Advanced 탭에 가서 Developer Mode 를 활성화시킨다. 봇 설정하기 Discord’s Developer Portal (https://discord.com/developers/..

CS/인공지능 2024. 11. 25. [24-2] 👾 기계학습(ML) 프로젝트 : 외계 행성 찾기 👽 개요때는 바야흐로 11.4 ML 프로젝트 공지가 올라왔다! 무려 포스터 세션으로 진행되는 프로젝트였기 때문에 열심히 준비해서 멋진 발표를 하고 싶은 욕심이 있었다! 배운 것들을 종합해서 ML 을 활용한 프로젝트를 진행하면 되고,배운 것에 대한 새로운 제안을 연구(Research) 하고, 현존하는 알고리즘을 흥미로운 문제에 적용시켜본다. (Development)그리고 마지막으로 여러가지 다른 알고리즘들도 적용해가면서 다양한 성능 측정 지표(performance metrics) 에 대하여 확장 비교 연구를 진행한다. (Evaluation) 주제 선정 가이드라인 교안에 다음과 같은 프로젝트 예시들을 주셨다.Handwritten Alphabet/Digit RecognitionPredictive Stock/..

CS/인공지능 2024. 10. 18. k-평균 알고리즘 (k-means clustering) 구현 K-means 클러스터링이란?주어진 데이터를 K개의 그룹으로 나누는 비지도 학습 알고리즘이다. 이 알고리즘은 군집(클러스터)의 중심을 반복적으로 업데이트하여, 각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심(센트로이드)에 할당하는 방식으로 동작한다. 동작방식 K개의 초기 중심(centroid)을 무작위로 선택한다.각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심에 할당한다.각 클러스터의 중심을 다시 계산한다.중심이 더 이상 변하지 않거나, 지정된 반복 횟수에 도달할 때까지 2~3 단계를 반복한다. 목표K-means 클러스터링을 구현한다. 제약조건- 두 번의 반복 동안 모든 중심점(centroids)의 위치가 1 * 10^-5 이하로 변할 경우 수렴했다고 간주한다.- K-means 클러스터링과 관련된 라이브러리는 절대 사용하지..

CS/인공지능 2024. 10. 17. SVM 을 활용한 스팸 분류기 ( Spam Classification via SVM ) SVM(Support Vector Machine)이란?결정 경계를 통해 데이터를 분류하는 알고리즘이다. 이 모델은 결정 초평면(hyperplane)을 찾아서, 두 개의 클래스를 가장 큰 여유(margin)를 두고 분리하는 것을 목표로 한다. 주로 이진 분류 문제에서 사용되는 강력한 분류 알고리즘으로, 이메일의 단어 빈도를 특징으로 사용하여 스팸 또는 스팸이 아닌 이메일을 분류하는 데 사용할 수 있다.선형 분류기 또는 비선형 분류기로 사용할 수 있다.커널 트릭을 사용해 고차원 공간으로 데이터를 매핑하여 비선형 분류도 가능하게 한다.하드 마진(hard margin)과 소프트 마진(soft margin)을 사용하여 데이터 분류를 유연하게 조정할 수 있다.목표하드 마진 SVM, 소프트 마진 SVM, 가우시안 R..

CS/인공지능 2024. 10. 17. 나이브 베이즈를 사용한 스팸 메일 분류기 (Spam Classification via Naïve Bayes) 나이브 베이즈 분류기란?확률 이론을 바탕으로 한 지도 학습 알고리즘 중 하나로, 주로 텍스트 분류, 스팸 필터링, 감성 분석과 같은 문제에 널리 사용된다.베이즈 정리를 기반으로 하며, 데이터의 각 특징들이 독립적이라고 가정하는 나이브(naïve)한 특징을 지닌다. 베이즈 정리(Bayes' Theorem)나이브 베이즈 분류기는 베이즈 정리에 따라 작동한다. 베이즈 정리는 어떤 사건 A와 B가 있을 때, 사건 B가 일어났을 때 사건 A가 일어날 확률을 계산할 수 있는 방법을 제공한다. 나이브 베이즈의 중요한 가정은 모든 특징들이 서로 독립적이라는 것이다. 즉, 특정 데이터의 한 특징이 주어졌을 때, 다른 특징들이 이와 무관하게 나타난다고 가정한다. 현실에서는 이 가정이 항상 맞지 않지만, 이 가정 덕..

CS/클라우드 컴퓨팅 2024. 9. 26. [Cloud Computing] AWS Advanced Details Step 7: Advanced DetailsIAM Role애플리케이션 또는 서비스와 같은 엔터티에 특정 권한을 부여하기 위한 기능권한 정책(permission policy)을 통해 해당 엔터티가 AWS에서 수행할 수 있는 작업을 정의 엔터티가 역할을 "수행"(Assume)할 때 일시적인 보안 자격 증명을 받아 그 역할의 권한으로 행동할 수 있게 된다.AWS 보안 토큰 서비스(STS)에 요청을 보내 일시적인 보안 자격 증명을 받는다.이 자격 증명을 통해 해당 엔터티는 AWS 리소스에 권한 있는 요청을 수행할 수 있다.예를 들어, EC2 인스턴스가 역할을 통해 S3 버킷에 액세스할 수 있다. Managing Roles인스턴스에 역할을 연결하려면 인스턴스 프로파일에서 역할을 선택하여 인스턴스와 연관시킨다. ..

CS 2024. 9. 24. [Cloud Computing] Using Amazon EC2 네트워크 세팅하기 Step 5: 네트워크 세팅VPC, Subnet, Security group 을 선택한다. Public IP 주소를 활성화할 것인지 결정한다.RegionAWS Management Console 상단에 위치하며, 작업중인 지역을 설정할 수 있다. 기본적으로 AWS는 각 리전에 대해 하나의 기본 VPC를 제공한다. 기본 VPC는 특정 리전에 처음으로 리소스를 생성할 때 자동으로 생성된다.이 기본 VPC는 사용자에게 즉시 사용할 수 있는 네트워크 환경을 제공하며, 복잡한 네트워크 설정 없이도 EC2 인스턴스를 시작할 수 있도록 설계되었다.AWS는 각 리전에 대해 하나의 기본 VPC를 생성. 즉, 각 리전은 독립적으로 기본 VPC를 가진다.기본 VPC는 /16 크기의 CIDR 블록(예: 172.31.0.0/1..

CS/인공지능 2024. 6. 24. [Tensorflow keras] image generation using Stable Diffusion 목표 TensorFlow Keras library 를 사용해서 CIFAR-10 dataset 같은 이미지를 생성하는 간단한 diffusion 모델을 만들어볼 것이다.다음은 diffusion 모델이 동작하는 방식이고, fully noised 이미지에서부터 점진적으로 이미지를 생성해나간다. 위에서 봤듯이, 이 모델은 점진적으로 노이즈를 줄여가면서 이미지를 생성한다. 따라서 본 딥러닝 모델에게 noise 를 줄이는 방법을 학습시킬 것이며 이를 위해 두가지 입력이 필요하다. - 입력 : 처리되어야할 초기 Noise - timestamp : noise status Importing necessary libraries import numpy as npfrom tqdm.auto import trange, ..

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