반응형 python3 파이썬,리액트,머신러닝을 이용한 소규모 프로젝트 기본세팅[2부] 안녕하세요. 오늘은 파이썬,리액트,머신러닝을 이용한 소규모 프로젝트 기본세팅[2부] 시작하겠습니다. 1.React 테스트 정상적으로 리액트가 설치가 되었는지 실행해보겠습니다.터미널에서 cd 명령어를 이용하여 리액트 디렉토리로 이동합니다.pwd로 현재 위치를 확인 후 정상적으로 리액트 디렉토리로 이동이 완료되었으면, 리액트 실행 명령어를 입력해줍니다.리액트 실행 명령어 npm start 입력하면 http://localhost:3000/ 주소가 자동으로 실행되며 아래와 같은 페이지가 나타납니다. 2. FastAPI 테스트pycharm 우상단에 실행버튼을 눌러줍니다. 위 이미지와같이 나타나면 실행이 완료된겁니다.http://127.0.0.1:8000/ 주소로 들어갑니다. 이렇게 "Hello World" .. 2024. 12. 9. 파이썬,리액트,머신러닝을 이용한 소규모 프로젝트 기본세팅[1부] 안녕하세요. 오늘부터 FastAPI(백)와 React(프론트), sqlalchemy(DB), 간단한 예측모델(머신러닝)을 이용하여 작은 프로젝트를 만들기위한 세팅에 대해 알아보려합니다. 우선 FastAPI를 사용하려면 파이썬이 설치되어야하구요, React를 사용하려면 node가 설치되어있어야합니다.설치부터 차례대로 진행해봅시다. Window 기준으로 진행하며, IDE는 pycharm을 사용합니다. 1. 파이썬 설치 https://www.python.org/downloads/2. nvm 설치 https://github.com/coreybutler/nvm-windows/releases목록중 "nvm-setup.exe"를 다운로드 후 설치합니다. 3.노드 설치https://nodejs.org/en/설치 후 .. 2024. 12. 7. python을 이용한 머신러닝과 딥러닝은 뭐가 다를까? 안녕하세요, 오늘은 python을 이용한 머신러닝과 딥러닝에 차이점에 대해 알아보겠습니다. Python에서 Scikit-learn을 이용한 머신러닝과 TensorFlow를 이용한 딥러닝의 대표적인 차이는 크게 모델 구조, 데이터 요구 사항, 계산 비용, 코드 구현의 복잡성에서 드러납니다. 아래에 주요 차이점을 정리했습니다. 1. 모델 구조Scikit-learn (머신러닝): 대부분의 알고리즘이 선형 회귀, 결정 트리, K-최근접 이웃(KNN), 서포트 벡터 머신(SVM) 등 전통적인 머신러닝 알고리즘을 사용합니다. 이들은 일반적으로 구조가 간단하고 파라미터가 적은 편입니다.TensorFlow (딥러닝): 딥러닝은 다층 신경망을 활용하여 복잡한 문제를 해결합니다. 기본 구조는 신경망이고, 이미지 처리, 음.. 2024. 11. 12. 이전 1 다음 반응형
