파이썬 공부11 CANoe / CANalyzer CAPL 기본1 CAPL(Communication Access Programming Language)을 이용하여 1.신호 및 에러 stimulation 2. Test 3.Network Node 및 진단 시뮬 구현 가능 CAPL의 기본적인 것들 CAPL 테스트 모듈은 Maintest() 를 가지고 있어 순차적으로 실행한다 CAPL 파일은 .can이고 인클루드 파일은 .cin 이다. 컴파일하면 .cbf 파일이 생성된다 함수사용법은 CANoe 도움말 CAPL 도움말을 참고하면된다 - 원하는 함수 기능을 찾을 때는 도움말 목차를 보고 선택하는 것이 좋다 - 함수 이름을 알고 있을 경우에 F1을 눌러 찾는 것이 좋다 CAPL 브라우져 트리 Includes -우클릭 시 include 파일 추가 가능 Variables - CAPL .. 2021. 8. 10. 머신러닝 ) 데이터 준비의 중요성과 파이프라인 1. 데이터가 쓰레기인지아닌지 검증하자. 실효성있는 데이터를 사용하자 2. 데이터 준비 : 다양한 소스로부터 데이터를 얻어서 컴퓨터언어로 학습시키는 과정 3. 데이터 파이프라인은 다음과 같다. 4. 대다수의 data preprocessing과 feature enginnering 기법은 도메인에 많은 영향을 받습니다. 5. Data preprocessing : 컴퓨터가 좀 더 잘 받아들일 수 있는 형태로 Data를 가공하는 작업 - 세부기법 1) 벡터화 (Vectorization) 2) 정규화 (Normalization) 3) 별측값 (Handling Missing Values) 6. Feature Engineering 1) 도메인 지식을 활용하여 머신러닝 알고리즘이 학습을 잘 진행할 수 있도록 Prepr.. 2020. 5. 18. 데이터과학에서 머신러닝까지 맛보기 데이터 과학자에게는 다양한 실무 능력이 필요하다. 프로그래밍 스킬, 수학과 통계학에 대한 지식, 도메인에 대한 전문성 , 그리고 이러한 능력이 접합하게 되면 데이터 과학이다. 머신러닝을 위한 데이터 과학자의 도구 1. 엑셀 : 수백만 건의 데이터 처리, 함수 등을 이용하여 머신러닝을 할 수 있다. 2. 파이썬 , R 과 같은 프로그래밍 언어 - 수백만 건의 데이터, 수억개의 빅데이터를 다루게 되고 좀 더 유연한 환경에서 원하는 최적화 작업을 할 수 있기 떄문에 프로그래밍 언어를 사용한다. - 파이썬 머신러닝 툴 박스 라이브러리 : 넘파이, 아이파이썬, 쥬피터 등등 아래 사진 참고 2020. 4. 14. 데이터 과학과 머신러닝 기본을 알아보자! 데이터 과학이란 무엇인가 ? 데이터과학이 이슈된 이유 4찬산업혁명, 머신러닝, 인공지능 등의 시대적 요구 데이터 과학의 활용사례 사기탐지를 방지하는 시스템을 만들 수 있다. 기존 대비 적은인력으로 운영 가능하다. 또한 보험업계, 유통업계 등 다양하게 실생활에 쓰일 수 있다. 데이터 과학의 정의 컴퓨터를 활용해서 데이터를 분석하고 현실의 문제를 해결하는 작업 데이터과학은 융합형 인재를 원한다. 데이터과학은 머신러닝, 데이터베이스, 데이터 마이닝, 통계 등 다양한 학문의 인재를 원한다 데이터과학의 목표는 '의사결정' 을 지원하는데 있다. - 직관과 경험에 의존하는 전통적방식과 달리 데이터를 기반한 객관적인 사실에 근거한 의사결정 또 다른 목표는 수익화이다. - 올바른 의사결정을 통해 더 많은 수익을 발생하기.. 2020. 4. 8. 이전 1 2 3 다음
