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.NET Microservices] 3. 샘플 프로젝트 - PlatformService 출처 : https://youtu.be/DgVjEo3OGBI 1. webapi project 생성 및, 필요한 기본 package 추가 PS C:\Project\Microservices> dotnet --version 6.0.202 PS C:\Project\Microservices> dotnet new webapi -n PlatformService PS C:\Project\Microservices> code -r PlatformService PS C:\Project\Microservices\PlatformService> dotnet add package AutoMapper.Extensions.Microsoft.DependencyInjection PS C:\Project\Microservices\Platf.. 2023. 4. 18.
.NET Microservices] 2. 샘플 프로젝트 - 아키텍처 출처 : https://youtu.be/DgVjEo3OGBI 다음 구조의 서비스를 만들어보자 Solution Architecture 1. The "Platform" Service Function as an 'Asset Register' Track all the platforms / systems in the company Built by the Infrastructure Team Used by: Infrastructure Team Technical Support Team Engineering Accounting Procurement Architecture 2. The "Commands" Service Function as a repository of command line arguments for giv.. 2023. 4. 17.
MSSQL] PIVOT, UNPIVOT, GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE 결과 sets을 pivot, unpivot 하는 쿼리를 작성해보자. GROUPING SET, CUBE, ROLLUP과 함께 여러 그룹을 명시하는 쿼리를 작성해보자. PIVOT, UNPIVOT SQL Server에서 피벗을 사용하여 데이터가 표시되는 방식을 행 기반 방향에서 열 기반 방향으로 전환할 수 있다. 열의 값을 고유한 값 목록에 통합한 다음, 해당 목록을 열 제목으로 프로젝션한다. 일반적으로 여기에 새 열의 열 값에 대한 집계가 포함된다. 아래와 같은 중복값이 있는 데이터를 PIVOT 연산자를 사용하여 Category 및 Orderyear를 기준으로 결과를 분석해보자. Category로 그룹핑하고, Orderyear 별로 Qty의 합계를 표시하면 된다. SELECT Category, [2019],.. 2023. 4. 14.
VSCode] Titanic dataset 분석하기 - 3. 신경망 neural network neural network는 사람 뉴런의 모델링 관점에서 제공된 inputs을 기반으로 outcome을 결정하는데, weights와 activation functions을 사용하는 모델이다. 머신러닝 알고리즘과 다르게, 신경망은 problem set의 이상적인 알고리즘을 모른다는 관점에서 deep learning의 형태이다. 여러가지 다양한 시나리오를 사용할 수 있으며 분류는 그 중 하나이다. 여기서는 Keras library와 TensorFlow를 사용하여 신경망을 구성하고 타이타닉 데이터셋을 다루어보자. 1. 첫번째 step은 필요한 라이브러리를 import하고 model을 만드는 것이다. Sequential 신경망을 사용할 것이다. 순차적으로 층을 쌓은 신경망이다. from keras.models .. 2023. 4. 10.
VSCode] Titanic dataset 분석하기 - 2. 모델 훈련과 평가 dataset이 준비되었으면, model을 생성해보자. scikit-learn library를 사용해서 dataset의 전처리를 하고, classification model을 train한다. 그 다음, test data로 model의 정확성을 판단한다. 1. 모델훈련의 일반적인 첫 단계는 dataset을 training, validation data로 나누는 것이다. 모든 데이터를 train하는데 사용하면, model의 성능을 평가할 수 없다. scikit-learn library의 장점은 dataset을 training, test data로 나누는 함수를 제공하는 것이다. from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_t.. 2023. 4. 7.
VSCode] Titanic dataset 분석하기 - 1. 데이터 준비 Titanic dataset은 OpenML.org에 있으며, https://hbiostat.org/data/ 의 Vanderbilt University's Department of Biostatistics으로부터 제공받았다. Titanic data는 타이타닉 승객들의 생존여부와 승객들의 나이, 티켓등급 등의 특성을 제공한다. 이 데이터를 사용하여 주어진 승객의 생존여부를 예측해는 모델을 만들어보자. 데이터 준비 1. https://hbiostat.org/data/repo/titanic3.csv 경로에서 CSV file 형태의 데이터를 다운받는다. hello_ds (https://bigexecution.tistory.com/217 참조) 폴더에 저장한다. 2. Jupyter notebook(hello.ip.. 2023. 4. 7.
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