My Project (4) 썸네일형 리스트형 [코드스테이츠 / Flask] 머신러닝 모델을 웹서비스로 구현하기 0. 작업 계획 ① 모델 저장 : 모델을 학습시키고 저장한다 ② 시작 페이지 : 여섯가지 정보를 입력받는 박스가 있고 predict를 통해 정보를 전송한다 ③ 결과 페이지 : 저장해둔 모델을 불러온다. 입력받은 정보를 통해 모델 예측 결과를 반환한다 1. 완성된 모델 피클링 먼저 '식당 위생 검사' 데이터를 이용해 머신러닝 모델을 만들었다. 시설타입, 위험성, 위치한 도시, 검사 종류, 검사 시기를 통해 위생 검사 통과 여부를 예측하는 모델이다. 모델을 학습시키고 테스트까지 마친 후, 피클링을 통해 모델을 flask_app 폴더 내에 저장했다. import joblib joblib.dump(clf, './flask_app/model.pkl') 2. flask_app 본격적으로 flask 앱을 만들어보자... [코드스테이츠 / 딥러닝] 도배 하자 이미지 분류 (ResNet, EfficientNet) 1. 개요 기간 : 2023.5.10 ~ 5.15 (총 6일) 과제 : 직접 선택한 데이터셋을 사용해 머신러닝 예측 모델 구축, 성능 평가 및 인사이트 공유 코드 보러가기 GitHub - HeeYoung-code/Codestates-Project Contribute to HeeYoung-code/Codestates-Project development by creating an account on GitHub. github.com 보고서 보러가기 도배 하자 유형 분류 한솔데코 도배 하자 유형 분류 모델 구축 Deep Learning Image Classification AI 18기 박희영 docs.google.com 1-1. 문제 정의 국토부, 2020년 11월부터 ‘도배 하자 판정 기준’ 강화 시공사인 .. [코드스테이츠 / 데이터 분석] 다음 분기에 어떤 게임을 기획할까? 1. 개요 기간 : 2023.3.8 ~ 3.13 (총 6일) 과제 : 게임 회사 데이터팀 직원으로서 주어진 데이터로 인사이트를 얻고 의사결정을 진행하여 "다음 분기에 어떤 게임을 설계해야 할까"라는 고민을 해결해주세요 코드 보러가기 GitHub - HeeYoung-code/Codestates-Project Contribute to HeeYoung-code/Codestates-Project development by creating an account on GitHub. github.com 보고서 보러가기 Codestates S1 Project HeeHee Games 2017 New Project Analysis By HeeYoung docs.google.com 1-1. 문제 정의 현 시점은 2016년. .. [코드스테이츠 / 머신 러닝] 신용카드 고객 연체 예측 모델 구축 (Random Forest, XGBoost) 1. 개요 기간 : 2023.4.7 ~ 4.12 (총 6일) 과제 : 직접 선택한 데이터셋을 사용해 머신러닝 예측 모델 구축, 성능 평가 및 인사이트 공유 코드 보러가기 GitHub - HeeYoung-code/Codestates-Project Contribute to HeeYoung-code/Codestates-Project development by creating an account on GitHub. github.com 보고서 보러가기 section2 project 신용카드 고객 연체 예측 모델 ▲▲은행 데이터팀 박희영 docs.google.com 1-1. 문제 정의 내가 선택한 문제는 다음과 같다. 온라인 전문 ▲▲은행에서는 최근 공격적 마케팅 성공으로 신용카드 고객 다수 확보했다. 하지만 사용.. 이전 1 다음
