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취업 사진 !! 찍고 왔어용 노량진 사진관 나무 g o o d ~ 🍃 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 18.
[streamlit] 스트림릿 사용법 (입력 및 출력, 파일 업로드 및 출력) [streamlit] python으로 간단하게 웹앱 만들기 streamlit이란 ! 파이썬에서 제공하는 라이브러리로 웹앱을 쉽게 제작할 수 있다 Streamlit Docs Join the community Streamlit is more than just a way to make data apps, it's also a community of creators that share their apps and ideas hjkim5004.tistory.com 라이브러리 설치부터 간단한 웹앱 띄우기는 위 링크에 ! 웹앱에 문장 출력 title st.title('hello’) header st.header('hello’) subheader st.subheader('hello’) text st.text('hello.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 14.
[QGIS] 노드링크 노드링크 노드링크란 교통정보 실시간 교환에 기본이 되는 전국단위 표준 노드/링크이다 ITS 국가교통정보센터 ITS 국가교통정보센터 its.go.kr 노드 차량이 도로를 주행함에 있어 속도의 변화가 발생되는 곳을 표현한 곳 교차로, 교량시종점, 고가도로시종점, 도로의 시종점, 지하차도시종점, 터널시종점, 행정경계, IC/JC 링크 속도변화 발생점인 노드와 노드를 연결한 선을 의미하며 실세계에서의 도로 도로, 교량, 고가도로, 지하차도, 터널 등등 노드링크 데이터는 아래 링크에서 다운받을 수 있다 ITS 국가교통정보센터 ITS 국가교통정보센터 its.go.kr 다음과 같이 dbf, prj, sbn, shp, shx 등 다양한 파일들을 다운받을 수 있고, 이 파일들을 열기 위해 QGIS를 사용해 주었다 QGI.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 6.
[Omniverse] 웹 브라우저에서 스트리밍 하기 옴니버스를 웹 브라우저에서 스트리밍 하는 방법이다 WebRTC Browser Client — extensions latest documentation Using the WebRTC live-stream Extension is a straightforward process to access a host located on the same network as clients: From there, you can control your Omniverse application as if you were using it natively using mouse and keyboard inputs. Note If yo docs.omniverse.nvidia.com 이 docs를 참고하여 진행했다 USD Composer나.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 6.
[ping test] 서버가 제대로 돌아가는지 확인하는 방법 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 6.
[Omniverse] 옴니버스에서 시뮬레이션 하기 옴니버스 Isaac Sim에서 시뮬레이션을 하는 방법이다 나의 경우 리눅스 환경에서 HoliCity 맵을 사용했고 체계적으로 크롤링하는 시뮬레이션을 진행했다 옴니버스 다운 NVIDIA Omniverse Enterprise 라이선싱 및 가격 지금 구매하기 www.nvidia.com 자신의 개발환경에 맞는 옴니버스를 다운받는다 로그인을 해준 후, 검색을 통해 USD Composer와 Isaac Sim을 다운받는다 vscode 설치 Isaac Sim에서 코드를 통해 시뮬레이션하기 위해 vscode가 필요하다 Visual Studio Code - Code Editing. Redefined Visual Studio Code is a code editor redefined and optimized for build.. 공감수 2 댓글수 1 2023. 8. 6.
[GIT] mac os! xcrun: error 해결하기 깃헙 레파지토리를 클론 받으려는데 아래와 같은 에러가 발생했다 xcrun: error: invalid active developer path (/Library/Developer/CommandLineTools), missing xcrun at: /Library/Developer/CommandLineTools/usr/bin/xcrun 이때 아주 간단하게 해결하는 방법 ! 터미널에서 아래의 명령어를 입력하여 설치해 주면 된다 xcode-select --install git 명령어를 통해 제대로 설치되었는지 확인까지 해주었다 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 4.
[v-world] 위도, 경도 및 v-world 좌표 추출 현재 진행하고 있는 프로젝트에서 도로 좌표를 추출할 필요가 있어 v-world로 진행하였다 우선 html과 js로 맵을 생성하고 클릭하였을 때 v-world의 좌표와 위, 경도를 콘솔창에 출력할 수 있도록 구현했다 (또한 검색 기능도 !) 일단 v-world 사이트에서 회원가입 후 인증키 발급 신청을 해주어야 한다 공간정보 오픈플랫폼 오픈API 오픈 API 누구나 사용할 수 있는 지도 오픈플랫폼의 오픈 API 서비스는 국가 공간정보의 개방, 공유, 참여를 통해 공간정보의 자율적이고 창조적인 다양한 애플리케이션을 개발할 수 있도록 기술 www.vworld.kr 나의 경우 바로 인증키가 발급되었다 우선 결과는 아래와 같다 html 코드 도로명 지번 검색 지도 로드뷰 상권 JavaScript 코드 var vm.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 30.
구글맵에서 위도 경도 추출하기 구글맵에서 위도와 경도를 추출하는 방법 ! Google 지도 Google 지도에서 지역정보를 검색하고 지도를 살펴보거나 운전경로 정보를 검색합니다. www.google.co.kr 구글맵에 들어간 후 위도, 경도를 얻고 싶은 위치로 이동한다 우클릭 > 이곳이 궁금한가요?를 클릭해 주면 다음과 같이 회색 마크가 뜨게 되고 이것을 클릭하면 위도와 경도가 나온다 끝 ! 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 30.
부스트코스 AI 코칭스터디 11기 인공지능 공부를 위해 이것저것 찾아보다가 부스트코스 AI를 모집한다는 사실을 알게 되어 지원하게 되었고 6월부터 4주 동안 인공지능 스터디를 진행하게 되었다 기계학습에 대해서 이미 공부를 한 상태여서 아주 새로운 것은 없었고 복기하는 느낌으로 다시 강의를 듣고 과제, 토론을 진행했다 스터디를 진행하며 중요한 부분을 한번 더 정리할 수 있는 기회를 얻을 수 있었다 1주차 [인공지능과 데이터]에서는 인공지능, 머신러닝의 기본 개념과 파이썬의 기초 문법에 대해서 다뤘고, 2주차 [인공지능과 수학]에서는 pandas, numpy, 딥러닝, 벡터, 행렬 등에 대해 다뤘다 3주차 [인공지능과 딥러닝]에서는 경사하강법이나 뉴럴 네트워크 등의 기본 개념에 대해 배웠고, 4주차 [인공지능과 비즈니스]에서는 파이토치에 대.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 30.
파이토치 실습 환경 설정 1. 아나콘다 설치 Free Download | Anaconda Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. www.anaconda.com 아나콘다를 설치해준다 이때 아나콘다를 설치하는 경로에 공백이 들어가면 문제가 생길 수 있음! (옵션 선택 시 환경변수를 자동으로 설정하는 옵션도 선택해준다) 속성 > 고급 시스템 설정 > 환경 변수에서 확인할 수 있다 2. 가상 환경 생성 및 파이토치 설치 anaconda3 > Anaconda Prompt 선택 가상 환경 생성 conda create -n torch_book pyth.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 30.
[streamlit] python으로 간단하게 웹앱 만들기 streamlit이란 ! 파이썬에서 제공하는 라이브러리로 웹앱을 쉽게 제작할 수 있다 Streamlit Docs Join the community Streamlit is more than just a way to make data apps, it's also a community of creators that share their apps and ideas and help each other make their work better. Please come join us on the community forum. We love to hear your questions docs.streamlit.io streamlit의 docs ! 우선 streamlit 라이브러리를 다운로드한다 pip install str.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 30.
교토 컨퍼런스 발표하고 온 후기 갔다 왔어요.. 교토 컨퍼런스에.. 발표자료도 영어 대본도 열심히 만들어서.. (아자아자) 첫날 첫 발표라니!!! 근데 매도 먼저 맞는 게 낫다고,, 맘에 드는 순서였어요 그런데 생각보다 별로 떨리지가 않아서 저도 깜짝 놀랐답니다 ㄴ 교수님께서도 맷집이 좋은 것 같다고 해주셨다 우하하 발표할 때는 조금 긴장해서 말을 좀 더듬긴 했지만! 차근차근 열심히 발표했어요! 어찌어찌 질의응답까지 끝! 단어 하나하나는 다 알아듣겠는데 머릿속에 있는 말을 영어로 어떻게 답변할지가 너무 어려웠다.. 그래도 몇 달 동안 걱정하던 교토 컨퍼런스 발표를 잘 해낸 내가 대견해서 이 기억을 간직할 수 있는 리락쿠마 인형도 구매 !! 💪🏽 💪🏽 💪🏽 💪🏽 💪🏽 일단 느낀 점..! 1. 영어는 발음보다 하고 싶은 말을 문장으로 만들.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 10.
[🧢 캡스톤 🪨] 유사 메뉴 검색 시스템 기획✍🏼부터 대상🏅까지의 모든 과정 싹 다 ! # 230318, 19 수업 때 교수님께서 아이디어 좋다고 하셔서! 들뜬 마음으로 ㅎ.ㅎ #230318, 19 (회의 준비) 정기 회의 금요일 + 일주일동안 한 일 설명 lydian-rubidium-388.notion.site 데이터셋 조사 ! 데이터셋 음식 이미지 및 영양정보 텍스트 + 카테고리 👍🏽 www.notion.so 그리고 구현하기 위한 자료조사 ! AI 구현 추천 시스템 www.notion.so # 230321 회의해서 데이터셋, AI API, 모델 등의 구현방법, 앱 이름 등등을 정했다! # 230324 수업 끝나고 다음 주까지 할 일들만 정하고 집 ! 에 와서 우리가 사용하는 데이터 전처리하고 대충 컨텐츠 기반 추천 시스템을 짜봤다 [추천 시스템] 메뉴 추천 시스템 (1) 메뉴명을 받으면.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 6. 12.
[softeer] level 2 : 금고털이/8단 변속기/장애물 인식 프로그램 금고털이 Softeer 연습문제를 담을 Set을 선택해주세요. 취소 확인 softeer.ai 이렇게 p를 기준으로 내림차순 정렬해주고! import sys read = sys.stdin.readline W, N = map(int, read().split()) price = [list(map(int, read().split())) for _ in range(N)] price.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) total = 0 for m, p in price: if W < m: total += W * p break else: total += m * p W -= m print(total) 8단 변속기 Softeer 연습문제를 담을 Set을 선택해주세요. 취소 확인 softee.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 25.
[softeer] level 1 !! 💥 갑자기 다음주에 softeer 코테를 보게 생겨서 공부 시작..! (안 볼 수도.. ^_ㅠ) 주행거리 비교하기 Softeer 연습문제를 담을 Set을 선택해주세요. 취소 확인 softeer.ai import sys read = sys.stdin.readline A, B = map(int, read().split()) if A > B: print('A') elif A == B: print('same') else: print('B') 근무 시간 Softeer 연습문제를 담을 Set을 선택해주세요. 취소 확인 softeer.ai import sys read = sys.stdin.readline total = 0 for i in range(5): start, end = map(str, read().split().. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 25.
[SBERT] 키워드 추출 기반 유사 메뉴 검색 서비스 캡스톤을 진행하다가 일반 추천 시스템 알고리즘을 사용해서 카테고리, 메뉴명에 대해서만 유사도 계산을 하다가 음식 설명에 대한 문장 유사도에 따라 추천을 하면 좋을 것 같아서 문장 유사도를 평가할 수 있는 NLP 모델을 찾아봤다 SBERT와 대해 내가 정리한 글들 !! 더보기 [SBERT] Sentence-BERT 일단 캡스톤에서 SBERT를 사용하여 문장 사이의 유사도를 평가하기로 해서 SBERT 논문을 읽고 정리해 보았다 Abstract BERT와 RoBERTa는 의미론적 텍스트 유사성(STS)과 같은 sentence-pair regression tasks에 대 hjkim5004.tistory.com [NLP | BERT & SBERT] Cross-Encoder와 Bi-Encoder BERT와 기존 B.. 공감수 0 댓글수 1 2023. 5. 6.
[첫 해외 컨퍼런스 논문] accept 되다 🥹 연구실 들어간 지 3달? 과제 시작한 지 2달 만에 갑자기 논문을 써보라는 얘기를 들었다 근데 그게 머예용..? 논문..? 제가요..? 전 아무것도 모르는 감잔데용.. 상태 한글 논문써서 국내 학회에 낼지 영어 논문 써서 해외 컨퍼런스에 낼지 생각해 보라고 하셨는데.. 약간 흐지부지~ 되다가 교수님께서 교토 컨퍼런스에 내보라고 하셔서 바로 영어 논문으로 시작하게 되었다 난 학술지도 논문도 아무것도 써본 적도 없고.. 몇 번 읽어본 게 단데.. 처음으로 논문 목차, 구조, 어쩌구 하나하나 다.. 🥹 overleaf도 사용하기 시작하고 구조도도 그림도 글도 교수님께 피드백받고 갈아엎고 다시 쓰고 피드백받고 갈아엎고.. 무한반복.. 새벽에도 열심히 수정하고 피드백받고 수정하고 또 반복.. 그러다가 제출까지 했.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 2.
[ML 이론] 퍼셉트론 & 다층 퍼셉트론 퍼셉트론 학습이 가능한 초창기 신경망 모델 동작 입력층에 특징 벡터가 들어오면 서로 연결된 특징값과 가중치를 곱한 결과를 모두 더해 s를 얻음 s를 활성함수(activation function)에 입력으로 넣고 계산 활성함수의 출력이 퍼셉트론의 최종 출력 → 1 또는 -1 퍼셉트론은 (+) 영역과 (-) 영역으로 나눠 (+) 영역의 점은 모두 +1로, (-) 영역의 점은 모두 -1로 변환 → 이진 분류기 (그리고 퍼셉트론 목적함수 설계랑 학습 알고리즘까지 노션에 정리되어 있음 !) 다층 퍼셉트론 퍼셉트론은 선형분리(linearly separable)가 가능한 상황에서만 가능, 선형분리가 불가능(linearly non-separable)한 상황은 오류 발생 ⇒ 다층 퍼셉트론은 여러 개의 퍼셉트론을 결합한 .. 공감수 0 댓글수 1 2023. 5. 1.
[ML 이론] 머신러닝과 수학 선형대수와 확률과 통계가 머신러닝이 중요함 최적화 주어진 데이터로 최적화 문제를 어떻게 공식화 ? → 최적화 공식을 어떻게 풀어 최적의 해, 즉 목적함수를 최소로 하는 점을 찾을 것인가 ⇒ 기계 학습의 핵심주제 최적화 문제해결 해 공간 전체를 샅샅이 뒤지는 낱낱탐색(exhaustive search) 알고리즘 고차원에서는 불가능 → 매우 많은 점에 대해 목적함수를 계산해야 함 각각의 차원을 구간으로 나누고, 이들 각각의 목적함숫값을 계산해 가장 작은 점을 찾음 무작위로 선택된 점들을 탐색하는 무작위 탐색(random search) 알고리즘 기계 학습이 사용하는 전형적인 알고리즘 미분 미분에 의한 최적화 1차 도함수는 어떤 점에서의 기울기, 즉 x가 미세하게 증가했을 때 함숫값의 변화율을 알려줌 → 이런 성.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 1.
[ML 이론] 기계학습이란 기계 학습 개념 기계학습은 예측 문제를 해결 회귀 regression : 실숫값을 예측하는 문제 분류 classification : 부류를 예측하는 문제 기계 학습이란 가장 정확하게 예측할 수 있는 최적의 매개변숫값을 찾는 작업임 1. 학습 (성능을 개선하며 최적의 상태에 도달하는 작업 2. 학습된 모델을 사용해 예측 훈련집합으로 모델 학습 → 테스트집합으로 학습된 모델의 일반화 능력 측정 ⇒ 모델을 독립적으로 학습시킨 후 가장 좋은 모델을 선택 최종 목표는 훈련집합에 없는 새로운 샘플(테스트 집합)에 대한 오류를 최소화 + 높은 성능 보장하는 것 → 일반화 능력 특징 공간 변환과 표현 학습 기계 학습은 좋은 특징 공간을 찾아내는 작업 중요 ㄴ 표현 학습(representation learning) : .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 1.
[NLP | BERT & SBERT] Cross-Encoder와 Bi-Encoder BERT와 기존 BERT 모델을 변형시켜 의미론적으로 의미 있는 문장 임베딩을 추출할 수 있도록 만든 SBERT 모델의 구조에 대해 알아보자 ! 우선 앞서 말한 것처럼 SBERT(sentence bert)는 BERT를 변형시켜 만든 모델로 코사인 유사도를 이용하여 의미 있는 문장 문장 임베딩을 추출하는 것을 목표로 만들어졌다. 또 BERT의 정확도를 유지하며 작업 속도를 줄일 수 있다. 여기서 문장 임베딩이란, 문장 정보를 벡터 공간의 위치로 표현한 값이며 문장을 벡터 공간에 배치하여 문장 간 비교, 클러스터링, 시각화 등 다양한 분석 기법 이용이 가능하게 한다. 기존 BERT의 경우, Sentence Embedding을 생성하는 방법이 존재했지만 과거 모델의 성능에 미치지 못했고 주로 두 개의 문장을 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 27.
[SBERT] Sentence-BERT 일단 캡스톤에서 SBERT를 사용하여 문장 사이의 유사도를 평가하기로 해서 SBERT 논문을 읽고 정리해 보았다 Abstract BERT와 RoBERTa는 의미론적 텍스트 유사성(STS)과 같은 sentence-pair regression tasks에 대한 새로운 최첨단 성능을 가지지만, 두 문장을 모두 네트워크에 입력해야 하므로 계산 오버헤드가 매우 큼 BERT의 구성은 클러스터링과 같은 감독되지 않은 작업뿐만 아니라 의미론적 유사성 검색에도 적합하지 않음 → 코사인 유사성을 사용하여 비교할 수 있는 의미론적으로 의미 있는 문장 임베딩을 도출하기 위해 siamese and triplet network structures를 사용하는 사전 훈련된 BERT 네트워크를 수정한 SBERT(Sentence-BER.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 27.
[COEX 전시] 전시 부스 운영하고 옴 !👽 3일 동안 열리는 전시였는데! (학교 수업 때문에) 첫날에만 참여했다 세종대 메타버스 자율트윈 연구센터와 무인항공 IT 융합 연구센터 'ITRC 인재양성대전 2023' 참여[여성소비자신문 이지은 기자] 세종대학교 ‘메타버스 자율트윈 연구센터’와 ‘무인항공 IT융합 연구센터’가 ‘ITRC 인재양성대전 2023’에 참여해 다양한 첨단 연구성과를 전시했다.‘ITRC 인m.wsobi.comㄴ 허걱…! 기사에도 실렸네 내가 한 건.. 메타버스가 뭔지 아시나요?? 디지털 트윈에 대해서 아시나요 ?? 라고 물어보고 설명해주고, 연구센터 설명해주고, 우리 연구 소개 + 설명해주기 .. ~ 뭐 물어보시면 아는 대로 바로바로 대답해드리기 막 엄청난 건 아니었지만 다녀온 김에 흔적 남기기용 ^.^= 엄청 대단한 분들을 많이.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 20.
👀 카테고리를 어떻게 나눌까 고민을 하다가 랩실에서 하는 일이 [study] 나 [lab]에 다 나눠져 있긴 하지만,, 그래도 지금 내 하루에 큰 비중을 차지하고 있기 때문에 일단 카테고리는 만들어뒀다..! 아마 나중에 논문 읽고 공부하고 나서 정리한 거나.. 뭐 추가될지도 모르지만 현재에는 그냥.. 빈 카테고리로 두기로 ! (아님 대학원 입시 얘기가 될 수도..~) 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 15.
[chatGPT] chatGPT API 사용하기 🫧 캡스톤 중에 챗봇 API를 사용할 일이 생겨서 사용해보았다! 아래 사이트에서 회원가입을 해준다 OpenAI API An API for accessing new AI models developed by OpenAI platform.openai.com 오른쪽 상단 프로필에서 View API keys를 click ! create new secret key ! 이때 키는 발급받고 처음이자 마지막으로 확인 가능하기 때문에 어딘가에 잘 저장해두어야 한다 Usage에서 사용량 확인 가능합니다아 ~ 🍡 그리고 코드 작성 ! 매우 간단해요 ^ㅁ^ 아래는 전체 코드 import openai API_KEY = '발급받은 key 입력' def callChatGPT(prompt, API_KEY=API_KEY): messages.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 14.
진로 수업을 듣다가 하게 된 다짐 ~🥚.. 학교 수업 중 진로 수업을 듣게 된 4학년..! 사실 1학점이라 들어도 듣지 않아도 크게 달라지는 건 없어서 들을지 말지 고민했는데 첫 강연부터 너무 재미있어서 좋은 경험이 될 것 같아 듣기로 결정했다! 첫 강연이 굉장히 인상깊었고 다른 강연들도 관심 있게 듣고 있었는데..! 뭔가 오늘의 강연이 가장 마음에 와닿기도 하고.. 너무 멋있으셨다... 나도 나중에 저렇게 멋진 어른이 되고 싶었다.. (이미 어른이긴 하지만) 이번 강의자님께서는 다양한 주제에 대해 넓게 넓게 조언을 해주셨다 그런데 그 주제들이(?!?) 내가 평소에 한 번씩이라도 생각해 봤거나 고민 중인 내용들이라 정..~말 마음에 와닿았다 일단은! 전공이 정해진 대학교에 와서도 나의 진로에 대한 고민이 필요하다 ㄴ 이미 고민 중이었다 .. ^_.. 공감수 1 댓글수 1 2023. 4. 13.
[추천 시스템] 메뉴 추천 시스템 (3) 저번 글 이후로 시간이 좀 흘렀다..! [추천 시스템] 메뉴 추천 시스템 (2)저번 글에서 이어집니다 ~ 저번에 어떤 건 같은 카테고리가 제대로 뽑히는데 어떤 건 안 돼서 열심히 서치해봤더니...! CountVectorizer가 자체적으로 한 글자인 경우에는 따로 카운트를 해주지 않는hjkim5004.tistory.com일단 데이터셋에 없는 메뉴명이 들어왔을 때 카테고리나 메뉴명에 따라 메뉴를 추천해주는 기능이 필요하다! (위 글에서는 데이터셋에 있는 메뉴와 유사한 메뉴들을 추천) NLP 사용하거나 챗봇 api를 사용해서 구현하려다가 제일 간단하게 규칙기반으로 구현하기로 결정했다 (사실 며칠 뒤에 바로 chatGPT API 사용하는 것으로 변경됐다 히히 / 근데 짱 쉬워) 그래서 일단 새롭게 입력된 메뉴.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 11.
[추천 시스템] 메뉴 추천 시스템 (2) 저번 글에서 이어집니다 ~ 저번에 어떤 건 같은 카테고리가 제대로 뽑히는데 어떤 건 안 돼서 열심히 서치해봤더니...! CountVectorizer가 자체적으로 한 글자인 경우에는 따로 카운트를 해주지 않는다고 한다.. 아마 영어에서는 한 글자인 경우에는 중요한 의미가 없어서 그런 것 같다.. 그치만 내 데이터셋은 한글이고 떡, 국, 탕, 전, 찜, 면 등등 한 글자인 것들도 매우 많고.. ,나 공백, /가 포함된 텍스트도 인식해주지 않는다는 것을 확인해서 따로 데이터 값을 변경해주었다 import pandas as pd df = pd.read_csv('food_list.csv',encoding='cp949') data = df[['구분', '음식명']] # 필요한 데이터만 가져오기 for i in ra.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 28.
[추천 시스템] 메뉴 추천 시스템 (1) 메뉴명을 받으면 카테고리 유사도에 따라 음식을 추천해 주고, 사용자의 평가를 받아 추천에 반영하는 컨텐츠기반 추천 시스템을 만드는 것이 목표이다 !! 우선은 공공 데이터 중 한국국제교류재단_한국음식정보_영문 데이터셋을 사용했다 AI hub에 있는 데이터셋들은 음식 이미지 데이터셋이라 이미지명에서 카테고리와 음식명을 뽑아와야 해서 텍스트로 제공해 주는 데이터셋을 선택했다 한국국제교류재단_한국음식정보_영문_20230228 해당 데이터는 재료(면, 떡, 채소류, 젓갈 등) 및 조리법(찜, 구이, 조림, 등) 별로 분류한 약 700여가지의 한국음식에 대한 정보를 영문으로 제공합니다. www.data.go.kr 아래는 노션에 정리해 둔 데이터셋 후보들 💤 더보기 데이터셋 음식 이미지 및 영양정보 텍스트 + 카테고.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 28.

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