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오늘도 또한 저번처럼 혼자서 수행 평가 연습을 해보았다. 저번 수업보다 훨씬 빠르고 문제 없이 완수할 수 있었다. 내가 이해한 것을 바탕으로 시환이를 알려줬는데 알려준 것이 틀리지 않고 잘 돼서 뿌듯하고 알려주는 게 재미있었다.

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오늘은 담주 목요일에 수행을 할 것을 오늘 혼자서 해보는 활동을 하였다. 지금까지 여러 번 해봤는데도 어려운 것 같지만 엄청 재미있는 것 같다.

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오늘은 수행평가를 실시하기 전 연습을 하는 시간을 가져보았다.

처음에는 기억이 나지 않아 여러 번 시도 했었지만 다시 처음부터 반복해보니 어느정도 손에 익은 것 같다.

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머신러닝 분류모델 실습파일 (자녀키)

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머신러닝 분류모델 실습파일 (자녀키)

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머신러닝 분류모델 실습파일 (부모님키)

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머신러닝 분류모델 실습파일 (부모님키)

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오늘은 저번에 썼던 것에 이어서 배,사과,복숭아의 당도과 강도로 비교를 하는 점 그래프를 만들어보았다.

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dddddd

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오늘은 사과,배,복숭아를 분류하는 의사 결정 트리 활동 2차시를 하였다

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이번 수업에서는 여러가지 라이브러리를 사용하여 전처리 과정을 편하게 하는 실습을 하였다.

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dddfddfd

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오늘은 주피터 노트북을 활용하여 사과,배,복숭아의 무게,높이,너비,단단함,당도,신맛,색으로 구분되어있는 엑셀 파일의 빈칸을 찾아 빈칸을 한번에 채울 수 있는 코딩을 만들었고, 원하는 값의 평균만 구하는 코딩에 대해서도 배우게 되었다.

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사과,배,복숭아 분류 20601 강현빈

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오늘은 (pandas), (matplotlib.pyplot), (numpy), (seaborn)들을 사용하여 사과, 배, 복숭아의 사이즈,당도 등등의 데이터들이 있는 excel에서 빈칸이 있는 것을 코드를 이용하여 바로바로 찾아서 채우는 것을 했다. 그리고채운 것에서 복숭아를 1, 사과를 2, 배를 3으로 놓고 정리했고 내가 원하는 데이터들만 골라서 평균값을 내는 것도 하였다. 저번에는 excel에서 채워지지 않은 값들을 내가 일일이 찾아서 지우거나 채워서 해결했는데 오늘은 코드를 이용하여 한 번에 하는 활동을 했는데 진짜 간편하게 마무리가 되었다. 오늘은 배의 색깔만 비어있어서 그것만 채우면 됐는데 나중에는 좀 많은 곳들이 비어있는 파일들을 해결하는 활동을 하고 싶어졌다. 또한 나중에 있을 나의 학생들의 성적들도 바로 평균화 하는 것도 해봐야겠다.

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오늘은 쉽고 재미있는 ZEP에서 메타버스를 체험해 보았다. 여기서 내 캐릭터를 만들고 나의 이름으로 활동을 했다. e반 친구들 모두가 같이 메타버스에 들어와서 같이 게임을 했는데 진짜 재미있게 했다.

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머신러닝 분류모델 실습파일 (과일 분류)

# data[].attributes.subject
머신러닝 분류모델 실습파일 (과일 분류)

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2024년 대전 디지털 교육 나눔 1010 | 쉽고 재미있는 메타버스 ZEP

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메타버스 플랫폼 ZEP으로 제작한 2024년 대전 디지털 교육 나눔 1010 공간을 둘러보세요. 현실 공간처럼 돌아다니며 구경하고 소통할 수 있습니다. 누구나 쉽게 만들고 경험할 수 있는 메타버스, ZEP으로 초대합니다.

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오늘은 다차원 배열구조로 데이터를 표현하기위한 객챠를 제공하는 numpy를 사용하여 뭊ㄱ위로 수를 뽑는 배열을 만들었다.

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배열 함수를 배우고, 평균을 구하는 mean, 숫자와 파이썬이 결합된 numpy 함수를 배울 수 있었다. 유익했다. 로또를 뽑는 것과 같은 원리로 숫자를 뽑는 활동을 하다보니 즐거웠고, 신기했다.

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배열을 통해 랜덤으로 숫자를 추출하는 활동을 하였다. 평균을 구하기 위한 함수, 숫자와 파이썬을 합한 Numpy함수 등을 배울 수 있었다.

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파이썬 라이브러리인 numpy를 사용해서 원하는 범위, 간격, 크기를 가진 배열을 생성하는 방법을 알게 되었다. 그리고 numpy로 생성한 크기가 같은 두 배열끼리 연산하는 방법에 대해 알게 되었다. 그리고 numpy로 0에서 1사이의 실수 형태의 난수를 담은 배열을 생성하는 방법과 원하는 범위 사이의 정수 형태의 난수를 생성하는 방법을 알게 되었다. 그리고 numpy의 arange의 결과를 출력하면 배열 형태의 값이 나오지만 파이썬의 range의 결과를 출력해보니 range(a, b)와 같이 그대로 출력 된다는 것을 알게 되었다

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오늘은 NumPy인 배열을 값들을 수치연산 해주는 것을 사용하여 저번에 배운 배열을 이용해 위에 사진처럼 로또 번호를 뽑는 것과 같이 무작위로 몇개 뽑는 것도 만들어봤다. 근데 중복으로 나오는 것 때문에 나중에 학생들의 자리를 뽑는 것은 좀 애매하다고 생각해서 중복되지 않는 방법을 알고 싶어졌다.

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오늘은 numpy를 사용하여 배열안에 있는 숫자들은 계산하는 시간을 가졌다.

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오늘은 numpy를 활용하여 random 함수도 사용해서 숫자를 랜덤으로 나오게 하는 프로그램을 만들었습니다

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numpy함수를 사용하여 랜덤한 번호를 뽑고 평균을 구하고 덧셈 뺄셈을 했다

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오늘은 random을 활용해서 복권 번호처럼 랜덤으로 수를 나열하는 기능을 배워봤다. 앞으로 버호를 랜덤으로 뽑을수 있을때 유용할것 같다

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numpy와 배열을 활용하여  숫자들을 

# data[].attributes.body
numpy와 배열을 활용하여 숫자들을 배열하는 방법을 알수있었다

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뤼튼을 이용하여 ai캐릭터를 생성했다.

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오늘은 생성형 ai를 이용하여 옆 친구의 얼굴을 특징을 설명하여 옆 친구의 얼굴과 가장 유사한 얼굴을 생성하기 위해 여러번 시도 하였다.

# data[].attributes.body
오늘 뤼튼ai를 사용해 친구의 얼굴을 그리고 ai에게 학습을 시켰다.

# data[].attributes.body
오늘은 뤼튼이라는 생성형 ai를 활용하여 이미지 제작을 해보았다. 나는 옆에 친구 현빈이를 내가 제시어들을 ai에게 주어서 그림을 한 번 만들어 봤는데 생각보다 굉장히 닮게 나와서 놀랐다. 나중에 내가 선생님이 되었을 때 아이들의 사진을 이 뤼튼이라는 프로그램으로 만들어서 아이들에게 줘도 될 것 같다고 생각을 했다.

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오늘은 생성형 AI를 활용한 이미지 제작을 해보았다. 이것을 사용해 옆자리 짝궁을 그려보았다. 그러나 생각보다 디테일한 요청을 듣지 않아 아직 그렇게까지 발전하지 않았다는 것을 느꼈다. 그치만 그림이 상대와 느낌있게 나와서 놀랐다. 나중에는 이러한 프로그램을 일상생활에서 사용할 날이 올 것 같다.

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10월 31일 그림작가 전우택.

# data[].attributes.subject
10월 31일 그림작가 전우택.

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생성형 AI를 이용하여 옆자리 친구의 이미지를 제작해보았다. 그림을 나보다 잘 그리는 것 같다. 우리 누나가 미대생인데 일자리 빼앗기는거 아니야 이거?

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생성형 ai를 활용해서 여러 문장을 통해

# data[].attributes.body
생성형 ai를 활용해서 여러 문장을 통해 표현하여 사람을 그리고 부족한 점을 보완하여 옆 자리 친구를 그려보았다 그리고 ai메이드와 대화를 하며 메시와 호날두 중에 누가더 좋은지 말해보라했지만 그는 메시를 좋아하는 꾸레였다 참 유익한 시간이였다

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오늘은 생성형 AI를 활용한 이미지를 제작해보는 시간을 가졌다. AI가 이렇게 발전했는지 몰랐다.

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오늘은 뤼튼 생성형 ai를 통해 이미지를 생성 하고 ai와 대화도 했습니다

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오늘은 뤼튼이라는 생성형 AI를 활용한 이미지 제작을 해보았다. 옆에 짝꿍 현빈이를 내가 주는 제시어들을 이용하여 그려봤는데 생각보다 닮게 나와서 좀 놀랐다. 이런 것들을 활용해 나중에 내가 선생님이 되었을 때 우리 반 친구들의 얼굴들을 이 생성형 ai를 이용해서 만들어 활용을 해도 될 것 같다.

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생성형 ai를 통해서 친구 얼굴을 그려봄

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오늘은 뤼튼에서 생성형 ai를 이용해서 친구를 그려보았다. 사람 뿐만 아니라 여러가지 이미지를 그려볼 수 있을 것 같아서 기대가 된다.

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사과, 바나나, 오렌지의 이미지를 300개씩 각각 Teachable Machine에게 학습을 시켰습니다.

그런 후 학습 시키지 않은 노란색 포도의 사진을 가져와서 이게 어떤 과일일 확률이 높은지 물어봤더니 겉모습만 보고 오렌지라고 판단하는 듯 싶었죠. 확실히 AI(Artificial Intelligence)도 완벽하진 않군요. 하지만 세상의 모든 과일을 학습 시켰다면 당연하게 포도라고 맞추지 않았을까 싶습니다. 아 맞다 또 그 이런 많은 이미지를 한 번씩 저장하기 힘드니까 Kaggle이라는 사이트에서 일반인들이 모아서 올려놓은 사진들을 한 번에 다운로드 받아서 저장 할 수 있었다.

# data[].attributes.body
오늘은 티쳐블머신을 사용해서 인공지능에게 이미지를 학습시켜 여러가지 사진들을 구별해보는 시간을 가졌다. 아직 인공지능이 그렇게 똑똑하진 않은거같다.

# data[].attributes.body
티처블 머신을 통해 사진 데이터들을 입력하고 학습하는 방법을 알게 되었다. 그리고 데이터를 학습 할 때 전체 데이터를 몇 번 학습 할 지를 에포크라는 것을 알게 되었고 이미지(데이터)를 몇 번 나눈 뒤 학습할지 이미지를 나누는 값이 배치 크기라는 것을 알게 되었다. 그리고 캐글이라는 사이트에서 다른 사람이 올린 데이터를 다운 할 수 있다는 것을 알게 되었다.

# data[].attributes.body
오늘은 teachablemachine를 이용하여 여러 과일이미지를 학습시켜 다른 이미지를 넣어 이것이 무슨 과일인지 맞추게 해보았다. 여기서 배치크기는 이미지를 얼마나 나누어 학습시킬 것인지 정하는 것이고 에포크는 전체 데이터 학습을 얼마나 반복할지 정하는 횟수이며 이것이 높을수록 정확도가 높아진다는 것을 알았다.

# data[].attributes.body
오늘은 티쳐블머신을 이용하여 인공지능에게 이미지를 인식해서 그림의 답을 맞춰보는 시간을 가졌다. 아직 인공지능이 그렇게 똑똑하진 않은거같다.

# data[].attributes.body
티쳐블머신을 통해 사과, 오렌지, 바나나에 대한 이미지를 학습시키고, 각각의 사진을 대입하여 어떤 결과를 도출시키는지 확인했는데, 잘 작동하였다. 그리고 고급설정에서 에포크에 대해 알게되었는데, 에포크를 50으로 설정한다면 A.I가 50번 내가 보낸 300장의 사진을 확인 즉, 총 15000장의 사진을 통해 학습한다는 것이였다.

# data[].attributes.body
오늘 수업에서는 티처블 머신 이라는 사이트라는 이용하여 사과,바나나,오렌지의 이미지 300개를 각각 1000번 학습 시켰습니다.

그 후 다양한 이미지를 보여준 후 그 이미지가 무엇인지 맞추는 프로그램을 사용해 보았습니다.이러한 이미지를 모아놓는 카글이라는 사이트도 알아 보았습니다.

# data[].attributes.body
오늘은 이미지를 학습시켜 이미지를 구별할게 하는법을 배웠다. 앞으로 이미지를 구별하고 싶을때 이러한 프로그램을 사용하여 구별해야겠다.

# data[].attributes.body
오늘은 이미지들을 여러가지 넣어서 학습을 시킬 수 있는 티처블머신(teachable machine)과 다른 사람들이 데이터들을 올린 것을 무료로 다운로드 받을 수 있는 캐글(kaggle)을 사용하여 오렌지, 바나나 그리고 사과를 각각 300개의 사진을 학습을 시켜 어떠한 사진을 올렸을 때 그것을 보고 바나나인지 사과인지 오렌지인지 퍼센트 단위로 알려주는 것을 알아보았다. 나중에 집에서 한 번 음식들의 사진을 여러 개 학습 시켜서 데이터가 나오는 것을 해봐야겠다.

# data[].attributes.body
오늘은 teachable machine을 활용해서 인공지능에게 이미지를 학습시키고 다른 이미지를 보여주면 분류하는 법을 배우게 되었다 또한 kaggle에서 다른 사람들이 올린 데이터나 이미지를 찾는법을 알게 되어서 신기했다.

# data[].attributes.body
오늘은 teachable machine을 아용하여 과일 사진들을 넣어서 인공지능이게 학습 시킨 후 아무거나 과일 사진을 주어서 어떤 과일인지 맞추게 해봤습니나.

# data[].attributes.body
teachable machine에서 에포크, 배치 크기, 학습률 등 을 통해서 이미지들을 학습 하여 파일로 만든 후 정확한지 확인해보는 시간을 가졌다

kapple을 통한 데이터 수집을 해봤다 오우 ㄹㅈㄷ

# data[].attributes.body
티쳐블 머신으로 기계를 학습시키는걸 배웠고

케글 사이트에서 내가 원하는 사진을 방대하게 얻을 수 있다는 것을 알게 되었다

# data[].attributes.body
Teachable Machine과taggle을 활용하여 이미지를 학습시키고 이미지가 무엇에 가까운지 비교하는 것을 했다

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이번 수업은 조금 어려웠다. 하지만 마무리는 깔끔했다.

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인공지능 지도 학습 분류 모델을 활용하여 부모의 키를 통해 자녀의 키를 예측 할 수 있는 프로그램을 만들기 위해서 부모키와 자녀키의 정보가 들어있는 엑셀 파일에서 빈칸이 있느지 확인하고 빈칸이 있는 경우 부모의 키와 자녀의 키를 보고 예측하여 빈칸을 채우거나 삭제하는 전처리 과정을 거친 후 그 엑셀 파일을 활용하여 인공지능 지도 학습 분류 모델을 학습시켰다.

오늘은 저번 시간과 다르게 pandas를 축약하지 않고 코딩을 해보았는데 pandas를 p 등으로 축약하지 않더라고 import pandas as pandas를 써서 pandas를 정의 해줘야 한다는 것을 알게 되었다.

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오늘은 pandas, sklearn을 활용해서 코딩을 하고 부모님의 키를 입력해서 자녀의 키를 예상하는 방법을 알았다 수업 할 때 보다 직접 코드를 써보려고 하니 기억이 안 나서 생각보다 어려웠다.

# data[].attributes.body
오늘은 저번에 했던 것을 혼자서 해보았다. 전처리를 하고 pandas와 sklearn을 이용하여 결과까지 나오게 만들어 봤다. 생각보다 쉽고 간단하게 할 수 있었다. 지금까지 이런 것들을 하면서 컴퓨터와 관련된 직업을 하고 싶어졌다.

# data[].attributes.body
오늘은 파일에 있는 빈칸들을 지우거나 내가 직접 예상을 하여 빈칸들을 채워서 해결하는 전처리를 하여 저번에 한 것처럼 결과를 도출하는 활동을 하였다. 저번에 했던 것을 또 하는 것이라 생각보다 쉽게 할 수 있었다.

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엑셀 파일의 전처리를 한 후에 파이썬에서 pandas와 decision tree를 사용해 분석했습니다.

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파이썬 라이브러리인 pandas와 scikitrun을 사용하여 입력 데이터(부모 키)가 있는 엑셀 파일과 결과 데이터(자식 키)가 있는 엑셀 파일을 불러와 결정 트리 알고리즘을 사용한 모델(객체)을 만든 뒤 불러온 입력, 결과 데이터를 모델에 집어넣고 학습 시킨 뒤 입력 값을 집어넣어 키가 몇 인지 출력하게 하는 방법을 알게 되었다. 그리고 수업이 끝난 뒤 정보 시간에 배웠던 input 함수를 사용하여 아버지 키와 어머니 키를 입력 받아 자식의 키를 출력하는 코드를 써보았다.

# data[].attributes.body
오늘은 pandas와 DecisionTree를 이용해 부모님의 키 정보를 담은 엑셀파일과 자녀의 키 정보를 담은 엑셀파일을 읽혀 키 예상 프로그래믈 만들었다. kty.predict([[남편 키,아내 키]]) 이 부분에서 대괄호를 두번 쓰지 않으면 오류가 났는데 부모님 키 정보는 이차원 배열이기에 대괄호를 두번 써야 한다는것을 알았다.

# data[].attributes.body
이번 수업에서는 인공지능 지도 학습 분류 모델을 활용하여 부모의 키를 보고 자녀의 키를 예측하는 프로그램을 만드는 실습을 하였다. 하지만 이번에는 전 시간과 다르게 1,2,3 으로 예측하는 프로그램이 아닌 키의 정확한 수치로 예측할 수 있는 프로그램을 만드는 실습을 하였다.