https://www.kaggle.com/datasets/qingyi/wm811k-wafer-map WM-811K wafer map www.kaggle.com 해당 데이터에 대해 나는 다음 3가지를 수행할 것이다.1. 데이터 분석 및 ML2. CNN DL 모델링 3. ViT DL 모델링 4. Image Retrieval 이용한 방법론  본 포스팅에서는 1을 수행한다.  먼저 해당 데이터를 통해 모델링을 하기 전에 데이터부터 확인하고 분석해본다.이번 포스팅에서는 각 불량 웨이퍼 종류별 분류를 위해, 웨이퍼 이미지에서 다음 특징을 추출한다.즉, Deep Learning이 아니라, 이미지에서 사람이 직접 feature를 뽑아내어 통계적 분석 또는 Machine Learning을 수행한다. 1. Density-..

https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8263132 IEEE Xplore Full-Text PDF: ieeexplore.ieee.org 논문 리뷰 https://bo971011-record.tistory.com/6  논문을 보고 실제 수행하기 위해 캐글에서 Wafer Map 데이터가 있는지 찾아보았다.   https://www.kaggle.com/datasets/qingyi/wm811k-wafer-map WM-811K wafer map www.kaggle.com  https://github.com/Junliangwangdhu/WaferMap GitHub - Junliangwangdhu/WaferMapContribute to Junliangw..

https://github.com/khw11044/Detecting-Anomalies-in-Wafer-Manufacturing GitHub - khw11044/Detecting-Anomalies-in-Wafer-ManufacturingContribute to khw11044/Detecting-Anomalies-in-Wafer-Manufacturing development by creating an account on GitHub.github.com  목적: 웨이퍼 제조 과정에서 발생하는 불량을 탐지하는 프로젝트를 수행한다. 요약: 웨이퍼 제조 과정에서 측정된 다양한 기계 데이터를 수집하고 이에 따라 양품과 불량품, 2개의 클래스 0과 1로 구분된 데이터가 제공된다. 양품이 불량품 데이터보다 더 많은 불균..

해당 논문을 간단하게 보고 해당 논문과 데이터를 바탕으로 제공된 캐글 데이터를 분석해본다.  https://www.kaggle.com/datasets/qingyi/wm811k-wafer-map/data WM-811K wafer map www.kaggle.com   논문 : Wafer Map Failure Pattern Recognition and Similarity Ranking for Large-Scale Data Sets https://ieeexplore.ieee.org/document/6932449 Wafer Map Failure Pattern Recognition and Similarity Ranking for Large-Scale Data SetsWafer maps can exhibit spec..

https://dacon.io/competitions/official/236295/overview/description 재정정보 AI 검색 알고리즘 경진대회 - DACON분석시각화 대회 코드 공유 게시물은 내용 확인 후 좋아요(투표) 가능합니다.dacon.io 지난번 KT AIVLE SCHOOL 빅프로젝트를 통해 KoTRA에 참가하여 우수상을 받았고 이를 기점으로 RAG를 더 공부하고 프로젝트를 더 도전해보기로 하였다. 마침 데이콘에 좋은 대회가 열려서 참가한다.   일단 대회에 대해서 간단하게 설명하자면 목적 :- 질의 응답 AI 알고리즘 개발- 방대한 양의 재정 데이터가 일반 국민과 전문가 모두에게 쉽게 접근 가능하도록 만드는 것이 목적 즉 RAG를 통해 방대한 양의 재정 데이터에 접근하고 LLM이 ..

요약- Redis는 비정형 데이터를 저장하고 관리하기 위한 오픈 소스 기반의 비관계형 데이터 베이스 관리 시스템 (DBMS)  - 인메모리 데이터 구조를 가진 저장소- 데이터베이스, 캐시, 메세지 브로커로 사용- 사용자가 늘어나면 데이터 베이스가 과부하될수있기 때문에, 캐시 서버를 도입하는데, 이 캐시 서버로 사용할수 있는것이 Redis -  Redis(캐시서버)를 통해, 한번 읽어온 데이터를 임의의 공간에 저장하여, 다음에 읽을 때는 빠르게 결괏값을 받을 수 있도록 도와주는 공간입니다.- 같은 요청이 여러 번 들어오는 경우 매번 데이터 베이스를 거치는 것이 아니라, 캐시 서버에서 첫 번째 요청 이후 저장된 결괏값을 바로 내려주기 때문에, DB의 부하를 줄이고 서비스의 속도도 느려지지 않는 장점이 있음 ..