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모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 3 (Python 코딩)2025.05.131. 모수적 추정 모수적 추정을 통해 데이터를 반영하여 분포 모델을 도출하는 과정과 그 중요성에 대해 다루고 있습니다. 기본적인 수식 y = ax + b*sin(x)에서 a와 b를 임의로 바꾼 후 단 10개의 데이터를 생성하고, 이를 바탕으로 추정을 수행합니다. MCMC 샘플링을 통해 posterior 분포를 추정하고, 이를 시각화하여 파라미터의 불확실성과 추정치의 변동성을 확인합니다. 2. 데이터 기반 모델링 주어진 데이터를 바탕으로 모수적 추정을 수행하여 모델을 도출하는 과정을 설명하고 있습니다. 10개의 데이터만을 사용하여 비...2025.05.13
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머신러닝 개요 및 Google Colab, Jupyter Notebook 기초 실습2025.12.111. Google Colab 및 Jupyter Notebook Google Colab과 Jupyter Notebook의 기초 사용법을 학습하는 실습 과정이다. EX1-1_Colab_Tutorial 파일을 작성하여 모든 코드 블록을 실행하고 인쇄 모드로 확인했다. 각 코드 줄마다 주석을 기재하여 코드의 역할을 명확히 했으며, 문서 상단에 제목, 작성자, 작성일자 정보를 추가했다. 이를 통해 클라우드 기반 개발 환경과 로컬 노트북 환경의 기본 사용법을 습득했다. 2. Markdown 문법 및 문서 작성 Markdown 형식을 사용하여 ...2025.12.11
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OpenCV Python을 이용한 사진 종류 분류2025.12.161. SIFT 특징 추출 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)는 영상의 특징점과 디스크립터를 추출하는 알고리즘입니다. 본 프로젝트에서는 기준 이미지와 검색 대상 이미지에서 SIFT 객체를 생성하여 특징점과 디스크립터를 계산합니다. 이를 통해 영상의 고유한 특성을 수치화하여 이후 매칭 과정에 사용합니다. 2. 특징 매칭 및 유사도 계산 BFMatcher와 FlannBasedMatcher를 사용하여 두 영상의 디스크립터를 매칭합니다. L2-Norm을 유사도 척도로 사용하며, 매칭된 특징점들의 거리의 평...2025.12.16
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괴담 레스토랑: 웹 기반 랜덤 괴담 생성 시스템2025.12.191. Flask 웹 애플리케이션 개발 Python의 Flask 프레임워크를 활용하여 웹 애플리케이션을 구현했다. @app.route() 데코레이터로 메인 페이지와 /generate, /random 라우팅을 설정하고, render_template() 함수로 HTML 템플릿을 렌더링한다. POST 방식으로 전송된 카테고리 선택 데이터를 request.form.get()으로 받아 처리하는 구조로 설계하여 사용자 입력에 따른 동적 콘텐츠 생성을 구현했다. 2. Python Random 모듈을 활용한 괴담 생성 알고리즘 HORROR_DATA...2025.12.19
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