공대생 도전 일지

뭔가 GPT로 요즘 kaggle도 씹어 먹을 수 있다 그래서 한번 쯤 진행해 보고 싶었던 내용입니다.GPT한테 대회 규정 다 던져주고, 이 가이드 라인에 따라 제작해달라고 하니까 작성해줍니다.o1-preview는 사용 횟수에 제한이 있으니 적절히 사용해야 되니까 4o를 많이 사용해서 최대한 요약했습니다. 가이드라인: 제1회 MAI 경진대회 준비1. 대회 목표 및 데이터 분석목표: H&E 염색된 조직 이미지를 통해 유전자 발현 정보를 예측하는 모델 개발.데이터:학습 데이터: 6992개의 이미지와 3467개의 유전자 발현 정보.테스트 데이터: 2277개의 이미지 (유전자 발현 정보는 제공되지 않음).특징*: 각 이미지에 대해 다차원적인 유전자 발현 정보를 추론해야 하므로, 이미지 처리와 고차원 예측 능력을 ..

PSNR 비교 결과방법PSNRMedian Filter 후 에지 검출 및 필터 적용 + Bilinear 보간법24.96Bilateral Filter 후 에지 검출 및 필터 적용 + Bilinear 보간법25.11Bilateral Filter + Bilinear 보간법25.34결론양방향 필터 + Bilinear 보간법: 이 방법이 가장 높은 PSNR 값을 기록했습니다 (25.34).최종 추천 방식가장 높은 PSNR 값을 얻기 위해 양방향 필터 + Bilinear 보간법 방식을 사용하는 것이 가장 효율적입니다.노이즈 제거: 양방향 필터를 사용하여 효과적으로 노이즈를 제거합니다.업스케일링: Bilinear 보간법을 사용하여 이미지 크기를 증가시킵니다.이 방법은 이미지의 디테일을 최대한 보존하면서 노이즈를 효과적..

업로드하신 파일을 사용하여 다양한 필터링과 업스케일링 방법을 적용한 후 PSNR 값을 비교하는 작업을 수행하겠습니다. 이 작업을 위해 다음과 같은 단계를 거치겠습니다.미디안, 가우시안, 양방향 필터를 사용한 후 PSNR 비교미디안 필터 후 엣지 검출 없이, 미디안 필터 후 엣지 검출하여 엣지에 따른 필터 적용, 양방향 필터 후 엣지 검출하여 엣지에 따른 필터 적용 후 PSNR 비교근접, Bilinear Upsampling, nTap Interpolation, 바이큐빅 업스케일링 후 PSNR 비교다음은 이를 구현한 코드입니다.import cv2import numpy as npfrom skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio as psnr# 파일 경로original..

미디언 필터와 가우시안 필터를 사용하여 노이즈를 제거하고, 결과 이미지를 업스케일링한 후 PSNR 값을 비교해 보겠습니다.코드 구현다음은 미디언 필터와 가우시안 필터를 사용하여 노이즈 제거를 수행하고, 각 결과 이미지를 업스케일링한 후 PSNR 값을 계산하는 코드입니다.import cv2import numpy as npfrom skimage import io, img_as_ubytefrom skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio as psnr# Load imagesinput_image = io.imread('/mnt/data/B1FDWY.bmp')reference_image = io.imread('/mnt/data/B1FY.bmp')# Apply median ..

내일이면 일본으로 출국하는데 저는 일본어를 못 합니다..... 그래서 이번에 GPTS를 활용해 보기로 합니다! 아.... 제작하다가 클릭 한번 했다고 만드는 과정은 다 사라졌네요..........이렇게 되어 있습니다. https://chat.openai.com/g/g-JSbsTpBVM-ilbon-yeohaeng-cingu ChatGPT - 일본 여행 친구Translates Japanese text in photos to Korean and suggests simple conversational phrases.chat.openai.com 사용해보실 분은 링크 들어가서 사용해 보시면 됩니다. 구글 지도를 통해 일본 아무 음식점 메뉴판 하나를 넣어볼게요너가 이렇게 답변하면 내가 읽을 수 없잖니.... 다시 수..

써보실 분은 써보세요,,,https://chat.openai.com/g/g-GaylAJPLr-market-insight-bot

오...... 카카오..... API를 활용할 시간에 그냥 웹사이트 검색도 가능하니 gpt를 dnn으로 학습하라고 해봤다. 이렇게 말해도 불안정하길래 확실하게 말해달라고 했더니 반항이 세다. 이 쪽 필터가 많이 들어갔나 싶다. 범위가 너무 넓다 보니까 정확히 못하는 것 같아서 좀더 좁혀줬다. 이렇게 해서 나온 것들이 아까 결과이다. 그러나 프리뷰에서 다시 실험해보면 아직도 이러고 있다...... API는 이제 키는 작동해서 내가 들어갈 순 있는데 gpts한테 사용하긴 자꾸 오류나고 대답하라는건 대답안하고................ㅠ 아직 많이 어렵다

드디어 작동하는 API를 찾았습니다. 공공데이터포털의 이 친구인데 문제는 아직 쳇 GPT에선 잘 받아들이질 못하네요. API를 사용해 본적이 없어서 그런가 사용을 하는데 아직은 미숙하네요 언능 익숙해져서 만드는 방법 알아오겠습니다.

API를 활용해서 gpts를 만드려고 api를 발급받았지만 API키가 작동하지 않는다... 문의를 남겼지만 아직 답변이 오지 않았다. schema는 아래와 같이 작성하였다. { "openapi": "3.1.0", "info": { "title": "Stock Information API", "description": "API for retrieving stock information based on stock name.", "version": "1.0.0" }, "servers": [ { "url": "https://api.seibro.or.kr/openapi/service/StockSvc" } ], "paths": { "/getStkIsinByNmN1": { "get": { "summary": "Get..

막무가내로 그냥 시작해본 gpts로 주식 도우미 만들기는 실패했다. 그리하여 gpt4를 통해 gpts를 만들기로 도전해보았다. 아직은 한글이 약하다고해서 구글 번역기를 많이 사용하였다. 이러한 대답을 그대로 gpts에 건내주었고 이 줄글을 통해 gpts는 새로운 챗봇을 튜닝했다. 그러나 역시 최신 데이터가 들어가지 않았다... api를 통해 주식정보를 가지고 오고, 그 데이터를 학습시키는게 중요해 보인다.... 아직까진 실시간 학습은 무리로 보인다.