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Git 설치 및 초기 설정 $ git push -u origin main Enumerating objects: 6, done. Counting objects: 100% (6/6), done. Delta compression using up to 8 threads Compressing objects: 100% (4/4), done. Writing objects: 100% (4/4), 520 bytes | 520.00 KiB/s, done. Total 4 (delta 1), reused 0 (delta 0), pack-reused 0 remote: Resolving deltas: 100% (1/1), done. To https://github.com/HJ0216/TIL.git 5376d70..1843ac3 main -> main br.. 2023. 1. 22.
[해결 방법] error: failed to push some refs to 'https://github.com/' 발생 Error Git Bash에서 다음 명령어를 입력할 경우, $ git push -u origin main To https://github.com/HJ0216/TIL.git ! [rejected] main -> main (fetch first) error: failed to push some refs to 'https://github.com/HJ0216/TIL.git' ⭐ ! [rejected] main -> main (fetch first) ⭐ error: failed to push some refs to 'https://github.com/HJ0216/TIL.git' Error 발생 Error 원인 원격 저장소의 main branch에 저장되어있는 내용과 로컬 저장소의 내용이 일치하지 않아 발생 .. 2023. 1. 22.
Pandas Package and Missing Value Handling 기본 환경: IDE: VS code, Language: Python ⭐ 서울시 따릉이 대여량 예측 경진대회 자료를 통한 Pandas pkg 및 결측치(Missing Value) 처리 방법 # dacon_seoul_ddarung.py # dacon_seoul_ddarung data: https://dacon.io/competitions/open/235576/data import numpy as np import pandas as pd from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.. 2023. 1. 21.
Environment Settings for GPU usage 기본 환경: IDE:VS code, Language:Python ⭐ GPU 사용을 위한 환경 설정 1. Google: Nvdia Driver DownLoad 2. Google: Cuba DownLoad(v.11.4.4) 3. Google: cuDNN DownLoad login(Sign in required) Archived relaesae Version에 맞는 cuDNN Download 4. D drive 내 'program' 폴더 생성 program 폴더 내에 해당 파일(다운로드 받은 파일 3개) 복사 (Ncvidia Driver) 527.56-desktop-win10-win11-64bit-international-dch-whql (cuda) cuda_11.4.4_472.50_windows (cuDNN.. 2023. 1. 21.
Model Performance Indicator 기본 환경: IDE: VS code, Language: Python Model Construction 이후, 성능에 대한 판단 필요 → Model Performance Indicator 1. MAE: Mean Absolute Error, 평균 절대 오차 실제 값과 예측 값의 차이(실제 값 - 예측 값)를 절대값으로 변환 후 평균화 2. MSE: Mean Squared Error, 평균 제곱 오차 실제 값과 예측 값의 차이를 제곱 후 평균화 ⭐ 데이터의 모형에 따른 MAE, MSE 선택 MAE 1. 이상치에 민감하지 않음 2. 데이터 모형의 범위가 크게 분산되어 있을 때 사용(과다 측정 예방) MSE 1. 이상치에 민감함 2. 데이터 모형의 범위가 좁을 때 사용(과소 측정 보완) ⭐ Sequential M.. 2023. 1. 21.
Matplotlib: Scatter and plot 기본 환경: IDE: VS code, Language: Python Matplotlib을 활용한 데이터 시각화 기본적인 DNN 모델 구축 및 시각화를 통한 예측의 정확도 판별 # matplotlib_scatter_and_plot.py import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from sklearn.model_selection import train_test_split # 1. Data x = np.array(range(1,21)) y = np.array([1,2,4,3,5,7,9,3,8,12,13,8,14,15,9,6,17,23,21,20]) x_trai.. 2023. 1. 21.

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