글
스마트공장 데이터 분석
- 데이터 분석 도구 Python
- Python 기초 문법
- Python 라이브러리
머신러닝 (예측 및 분류)
- EDA 및 데이터 전처리:
- (예측) Regression 모델 학습, 생성
- (분류) Classtification 모델 학습, 생성
데이터셋 다운로드 승인이 완료 된 후 API 다운로드 서비스를 이용하실 수 있습니다.
API 다운로드 파일은 분할 압축되어 다운로드 됩니다. 분할 압축 해제를 위해서는 분할 압축 파일들의 병합이 필요하며 리눅스 명령어 사용이 필요합니다.
리눅스 OS 계열에서 다운로드 받으시길 권장하며 윈도우에서 파일 다운로드 시 wsl(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치가 필요합니다.- https://learn.microsoft.com/ko-kr/windows/wsl/install-manual
※ 파일 병합 리눅스 명령어
find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"
- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.
- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.
WSL(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치는 가장 간단하게 PowerShell에서
wsl --install 명령어를 실행하거나, 수동으로 Windows 기능 활성화, 가상 머신 플랫폼 활성화 후 재부팅, Microsoft Store에서 리눅스 배포판(예: 우분투) 설치하는 방법이 있습니다. wsl --install이 권장되며, 이후 앱 목록에서 설치된 리눅스 배포판을 실행하면 최초 설정(사용자 이름, 비밀번호) 후 리눅스 환경을 바로 사용할 수 있습니다'EDA'는 문맥에 따라 전자 설계 자동화(Electronic Design Automation), 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis), 또는 **이벤트 기반 아키텍처(Event-Driven Architecture)**를 의미하며, 전자제품 설계, 데이터 과학, 소프트웨어 개발 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 전자 설계 분야에서는 반도체 칩, PCB 설계 자동화 도구를, 데이터 과학에서는 데이터를 시각화하고 패턴을 찾는 과정을, IT에서는 이벤트 중심으로 시스템을 구축하는 설계를 지칭합니다.
1. 전자 설계 자동화 (Electronic Design Automation)
- 무엇인가: 집적 회로(IC)나 인쇄 회로 기판(PCB) 같은 전자 시스템을 설계, 검증하는 데 사용되는 소프트웨어 도구 및 방법론.
- 역할: 설계 사양부터 최종 레이아웃까지 전체 전자 설계 프로세스를 자동화하여 엔지니어의 효율성을 높입니다.
2. 탐색적 데이터 분석 (Exploratory Data Analysis)
- 무엇인가: 데이터 분석 초기에 데이터를 다양한 각도에서 탐색하고, 시각화 및 요약 통계를 통해 패턴, 이상치, 변수 간의 관계를 발견하는 과정.
- 역할: 데이터의 본질을 이해하고, 숨겨진 지식을 파악하며, 모델링이나 통계적 추론을 위한 기초를 마련합니다.
3. 이벤트 기반 아키텍처 (Event-Driven Architecture)
- 무엇인가: 시스템 내 이벤트(상태 변경, 작업 등)의 발생, 처리, 저장을 중심으로 구축된 소프트웨어 설계 패턴.
- 역할: 시스템의 다양한 구성 요소들이 이벤트를 통해 실시간으로 반응하고 통신하여 유연하고 확장 가능한 시스템을 만듭니다.
요약
- 전자 분야: 반도체/전자회로 설계 자동화 (EDA)
- 데이터 분야: 데이터 탐색 및 시각화 분석 (EDA)
- IT 분야: 이벤트 중심의 시스템 구조 (EDA)
**AI 허브(AI Hub)**는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 운영하는 대한민국의 대표적인 인공지능 개발 지원 플랫폼입니다. AI 기술 및 제품·서비스 개발에 필수적인 다양한 인프라와 정보를 제공합니다.
주요 내용은 다음과 같습니다.
- AI 학습용 데이터 제공: AI 모델 학습에 필요한 대규모의 고품질 데이터를 구축하고 무료로 개방합니다. 한국어 데이터, 영상·이미지, 헬스케어, 교통·물류 등 14개 산업 분야의 900종 이상 데이터셋을 포함합니다.
- AI 개발 지원 인프라: 중소·벤처기업, 연구자 등을 대상으로 대규모 데이터 처리를 위한 고성능 컴퓨팅 자원을 지원합니다.
- AI 바우처: AI 솔루션 도입이 필요한 기업에게 바우처를 발급하여 최적의 AI 솔루션을 도입할 수 있도록 지원합니다.
- 오픈 API 및 교육 정보: AI 허브에서 제공하는 데이터를 API를 통해 간편하게 다운로드할 수 있으며, 다양한 수준별 AI 교육 정보도 제공합니다.
더 자세한 정보는 AI 허브 공식 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.
AI 허브에서 제공하는 특정 종류의 데이터셋이나 지원 프로그램에 대해 더 알고 싶으신가요? 원하는 분야를 알려주시면 자세한 내용을 찾아드릴 수 있습니다.
엑셀-데이타분석-분석도구 선택-지정
레이블링코딩
'레이블링 코딩'은 주로 데이터 라벨링(Data Labeling) 작업의 맥락에서 데이터를 분류하고 주석을 달기 위해 수행하는 일련의 코딩 작업을 의미합니다. 이는 인공지능(AI) 및 머신러닝 모델을 학습시키기 위한 필수 과정입니다.
데이터 라벨링과 코딩
데이터 라벨링은 AI가 스스로 데이터를 이해하고 처리할 수 있도록 원시 데이터(이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 등)에 태그나 주석, 즉 '레이블'을 추가하는 과정입니다.
- 코딩의 역할: 이 라벨링 작업을 효율적으로 수행하거나 자동화하기 위해 코딩이 사용됩니다. 예를 들어, 대량의 이미지에서 특정 객체(예: 자동차, 사람)를 자동으로 인식하고 경계 상자(Bounding Box)를 그리는 초기 자동화 코드를 개발하거나, 텍스트 데이터에서 특정 키워드를 포함하는지 판단하는 함수를 작성하는 것 등이 '레이블링 코딩'의 예시입니다.
- 컴퓨터 비전 분야에서의 레이블링: 특히 컴퓨터 비전 분야에서는 영상 내 객체 픽셀 집합에 고유 번호를 매기는 작업(연결된 구성 요소 레이블링, Connected Components Labeling)을 '레이블링'이라고 부르기도 하며, 이를 위한 알고리즘을 코드로 구현합니다.
왜 중요한가요?
고품질의 라벨링된 데이터는 AI 모델의 정확성을 결정하는 핵심 요소입니다. 라벨이 정확할수록 모델이 현실을 더 잘 이해하고 예측할 수 있습니다.
관련 도구 및 학습 자료
데이터 라벨링 작업을 위한 다양한 오픈 소스 도구들이 있으며, 관련 튜토리얼과 교육 과정도 찾아볼 수 있습니다.
- 대표적인 오픈 소스 도구: Label Studio, CVAT 등.
- 학습 자료: 한국지능정보사회진흥원(NIA) 등에서 제공하는 AI 허브나 데이터에듀 같은 플랫폼에서 데이터 라벨링 교육 과정을 확인할 수 있습니다.
요약하자면, '레이블링 코딩'은 인공지능 학습에 필요한 데이터를 준비하기 위해 데이터를 식별, 분류, 주석 처리하는 과정에서 코드를 활용하는 활동이라고 할 수 있습니다.
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