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화장품 회사의 출시전 제품의 판매 적정가를 의뢰받아 데이터 수집, 데이터 전처리, DB 확보, R 을 통한 통계,분석 / knn / 나이브베이즈 를 이용 판매가 컨설팅 프로젝트
Data collection, data preprocessing, and database acquisition are commissioned for the appropriate selling price of the product before the launch of the cosmetics company R, analysis / knn / Naive Bay, sales consulting project
R코드는 이 곳을 참고하시기 바랍니다.
Please refer to the R code here。
Kaggle의 MNIST 숫자 이미지 분류(0~9)/Sound 분류(41종류) 문제를 Python으로 딥러닝을 이용해서 해결했습니다. Tensorflow의 CNN을 이용하여 이미지 및 숫자를 분류(리더보드에서 99.4%, 87.6% 의 점수 기록)하였으며, 파이썬 코드로 이미지 분류 결과를 토대로 파일 이름을 변경시키는 프로그램 및 캐글 답안을 작성하는 프로그램 등을 만들었습니다.
We solved Kaggle's MNIST number image classification (0 to 9) / Sound classification (41 types) problem using Deep Learning in Python. Using CNN in Tensorflow, we have categorized images and numbers (99.4% and 87.6% of each on the leader board) and created a file name based on the results of the image classification.
Python이미지 분류 코드는 이 곳을 참고하시기 바랍니다.
For Python image classification codes, please see here。
Python사운드 분류 코드는 이 곳을 참고하시기 바랍니다.
For Python sound classification codes, please see here。