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[생성형AI Project #1] 4. 웹서비스 구축을 위한 라이브러리(Frontend) : Streamlit #1 Streamlit이란?streamlit : python 코드 몇줄로 빠르게 웹사이트 구축 가능텍스트 노출, 사용자의 인풋 받기 등 작업 가능  - API reference 참고 : 텍스트 노출, 그래프 노출, 사용자들로부터 정보 받기 등 #2 구현 코드 1) 가상환경 세팅 및 streamlit 설치 및 app.py 새파일 만들기  2) 테스트 코드 작성 3) 제목, 본문 글귀 작성해보기    #3 멀티라인- 마크다운 형식으로 쌍따옴표 세 개 만으로 글자 인식   #4 User로부터 값을 받는 방법    #5 체크박스  체크박스가 나타난다.if 문이 처음에는 false일텐데, 사용자가 체크를 누르면 True가 되어 아래가 실행 #6 단일 Select 박스   #7 멀티 Select   선택 결과를 리..
[생성형AI Project #1] 3. 웹서비스 구축을 위한 라이브러리(Backend) : FastAPI #1 Fast API 소개- 굉장히 간결하게 학습을 할 수가 있고, 백엔드에서 RESTful API 를 만들 수 있는 프레임워크API = Application Programming Interface의 약어로, open AI사의 각종 API들을 사용했던 것 처럼 정확한 구조는 몰라도 사용 방법만 알면 사용할 수 있음RESTful API : Representational State Transfer (REST) 아키텍처 스타일을 따르는 웹 API를 의미하며, REST는 웹 서비스 개발을 위한 아키텍처 스타일이고, 클라이언트와 서버 간의 통신을 용이하게 하며 확장성을 높이기 위해 고안되었음> 설치 : 아래 화면의 두 가지를 설치해줘야 한다.    #2 get 메소드 기본 예제 실습- 공식 홈페이지에서의 '설치'..
[기계학습 7] 4. Neural Network and Backpropagation (1) # 1 딥러닝의 시작과 Perceptron1) Image Classification- Image Classification is a core task in Computer Vision→ 조금 더 챌린징한 분류 문제를 풀기 위해 라지 모델 등장- 이미지의 경우 각각의 적합한 클래스로 분류하는 mapping func.이 너무 복잡함 2) Deep Learning for Image Classification - 2012 : 딥러닝의 실질적 시작- IMAGENET : 데이터셋으로, 규모가 매우 크면서 각각의 class가 달려있는 데이터셋 → 알렉스넷에 활용되어 좋은 성능을 냄- 사람보다 낮은 이미지 분류 error rate을 기록하기 시작 3) Perceptron : 딥뉴럴네트워크의 시작- Frank Rosen..

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