google Colaboratory; 구글 코랩 Colab(콜라보레이터리)·         클라우드나 GPU장비없이 무료 GPU로 파이썬 노트북을 사용할 수 있습니다.·         텍스트, 코드, 코드 출력을 하나의 공동작업 문서로 통합해 주는 데이터 분석 도구입니다.·         Jupyter notebook을 구글에 옮겨놓은 것과 비슷하여 쉽게 사용할 수 있으며 GPU를 사용하므로 빠른 연산을 통한 분석이 가능합니다.·         로컬머신에 파이썬이나 아나콘다를 비롯한 도구가 설치되어 있지 않더라도 언제 어디서든 온라인 상에서 로컬머신 처럼 파이썬 데이터 시각화할 수 있습니다.·         계속 지원되는 기능이 늘어나고 있으며 성능도 지속적으로 개선되고 있습니다.    https://c..

에러 메시지 Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: ) C:\Python\Python36-32\Scripts>pip install tensorflow Collecting tensorflow Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: ) No matching distribution found for tensorflow C:\Python\Python36-32\Scripts> 오류 원인 텐서플로우 설치 파일은 64bit(x64)이기 때문에 32bit(x86)용 파이썬으로 설치를 시도할 경우 해당 에..

Jpype - Download http://codedragon.tistory.com/7610 Jpype - Install(설치하기) http://konlpy-ko.readthedocs.io/ko/v0.4.3/install/ whl파일을 같은 폴더에 넣은 다음 아래의 pip명령을 수행합니다. C:\CodeLab>dir *.whl C 드라이브의 볼륨에는 이름이 없습니다. 볼륨 일련 번호: CEC6-6B66 C:\CodeLab 디렉터리 2018-07-31 오후 06:23 199,165 JPype1-0.6.3-cp27-cp27m-win_amd64.whl 2018-07-31 오후 06:24 167,739 JPype1-0.6.3-cp36-cp36m-win32.whl 2018-07-31 오후 06:26 194,775..

에러메시지 ModuleNotFoundError: No module named 'jpype' 해결방법 Jpype패키지를 설치합니다. http://codedragon.tistory.com/7496 Jpype - Install(설치하기) Jpype - Download http://codedragon.tistory.com/7610 Jpype - Install(설치하기) http://konlpy-ko.readthedocs.io/ko/v0.4.3/install/ whl파일을 같은 폴더에 넣은 다음 아래의 pip명령을 수행합니다. C:\CodeL.. codedragon.tistory.com

update 메시지 You are using pip version 8.1.1, however version 9.0.3 is available. You should consider upgrading via the 'python -m pip install --upgrade pip' command. C:\Python\Python35-32\Scripts> pip version update 수행 python -m pip install --upgrade pip pip 버전 확인하기 pip --version C:\Python\Python35-32\Scripts>pip --version pip 9.0.3 from C:\Python\Python35-32\lib\site-packages (python 3.5) C:\Pyt..

Perceptron · ≒ 퍼셉트론 · ≒ 단층신경망 · 신경망을 이루는 가장 중요한 기본 단위 · 입력 값과 활성화 함수를 사용해 출력 값을 다음으로 넘기는 가장 작은 신경망 단위입니다. · 1957년에 Rosenbaltt(로젠블라트)가 "Perceptron"이라는 개념을 발표하였습니다. · 발표 당시, 뉴런의 활성함수(activation function)로 "step function"을 사용했기 때문에 지금처럼 "sigmoid function"을 사용하는 신경망에 비해 제약이 존재합니다. · 하지만 입력의 중요도에 따라 출력이 결정이 되는 수학적 모델로서 의미가 있습니다. 여기서 입력의 중요도는 가중치에 따라 결정된다는 개념이 도입이 되었습니다. https://en.wikipedia.org/wiki/..