공대생 도전 일지

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as f import torch.optim as optim from torch.utils.data import TensorDataset from torch.utils.data import DataLoader import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') data = pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/health.csv") h = torch.FloatT..

import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd from keras.datasets.mnist import load_data from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Dense, Input ,Flatten, Dropout from keras.utils import plot_model, to_categorical from keras.regularizers import l2 from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from google.colab impor..

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io # Setup the parameters you will use for this part of the exercise input_layer_size = 400 num_labels = 10 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') # Given code def displayData(X, example_width=None): if example_width is None: example_width = int(round(np.sqrt(X.shape[1]))) plt.set_cmap("gray") m, n = X.shape ex..

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.

요즘 openai의 gpt가 폭팔적이다. 거기에 개인이 커스텀할 수 있는 gpt라니 1시간 전에 결제한 이유도 여기에 있었다. 예전부터 모든 주식 데이터를 가지고 80%의 정답률만 보여도 내가 돈을 벌 수 있지 않을까? 하고 생각했었는데 그 머신을 한번 만들어 보겠다. 내 요청에 따른 gpt의 답변이다. 또한 일러스트로 사용할 돈방석에 앉은 귀여운 ai를 그려달라고 했더니 이런 그림도 그려줬다. 이 방석이 살짝 마음에 들지 않아 더 귀엽게 바꿔달라 했다. 나름 하트를 추가하면서 사랑스럽게 보이려고 한것 같다. 이정도에 만족하고 조금더 추가해줄 정보가 없냐고 물어보니 믿을 수 있는 출처로부터의 상세하고 최신 재무 데이터를 입력해 달라고 했다. 한투 API를 받으려니 계좌가 없다... 이부분은 나중에 추가 ..

일단 위에 보이는 창에서 카드정보, 카드 유효기간 , cvc 등 각종 정보를 입력해준다. 내가 가지고 있는 카드가 비자가 되어 편리하게 사용했다. 우편 번호는 내 집주소를 네이버에 검색하면 바로 나온다. 결제를 완료하면 이러한 창이 나온다. 그냥 이렇게 종료하면 아쉬우니 블로그에 맞는 일러스트를 하나 그려달라고 했다. 흠... 아직은 잘 모르겟다

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # ==================== Load Data ==================== # The first two columns contains the exam scores and the third column # contains the label. from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') data = np.loadtxt('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/ex2data2.txt', delimiter=',') data = np.array(data) X = data[:,0:2] y = data[:,2:3..

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') # ==================== Load Data ==================== # The first two columns contains the exam scores and the third column # contains the label. data = np.loadtxt('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/ex2data1.txt', delimiter=',') data = np.array(data) X = data[:,0:2] y = data[:,2:3..

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # ==================== Part 1: Basic Function ==================== print('Running warmUpExercise ... ') print('5x5 Identity Matrix: ') def warmUpExercise(): return np.eye(5)# YOUR CODE HERE warmUpExercise() output Running warmUpExercise ... 5x5 Identity Matrix: array([[1., 0., 0., 0., 0.], [0., 1., 0., 0., 0.], [0., 0., 1., 0., 0.], [0., 0., 0.,..