#keras

tensorflow.keras

import tensorflow.keras as keras from keras.models import load_model from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from hanspell import spell_checker tersorflow랑 keras를 설치했는데, 개별적으로 할 때는 잘 되는데 tensorflow.keras는 오류가 생기네요 ㅠㅠ 그리고 keras.models도 안되네요 ㅠㅠ 마지막으로 hanspell은 정확히 어떻게 설치해야 될까요

Python Keras 딥러닝

1. 제가 법을 딥러닝 시켜봤는데 출력물이 이상했거든요? 그래서 이 순서가 맞나요? - 자료 전처리 - 자료 tokenizing - 딥러닝 2. 딥러닝 시킬때 일반 채팅 ai는 Q&A 형식으로 딥러닝 하던데 이 법 조항은 Q&A 형식 말고 tokenizing 된 자료만 딥러닝 해야하나요? 딥러닝이 다 된 상태라고 가정했을때 Q. 헌법 몇조 몇항은? A. ~~~에요. Q. ??에 따르면 ??는 몇년 이하의 징역에 처해? A. ~~~년 이하의 징역에 처해요 이런식으로 출력되었으면 좋겠어요 제가 시도했던 방법은 후자이고 전자로 하려면 제가 임의로 Q&A 를 제작해야하나요?

개발공부한지 9개월정도 된 학생입니다

첫 입문 언어는 Python이었구 부트캠프 수강 후 교육과정의 일원으로 인턴을 하고있습니다. 취업 목표는 서울에 어디든 백엔드 개발자로 취업하고싶어요..! 현재 그나마 잘 다룰 수 있는 기술 및 언어가 몇 되지 않아 고민이 많습니다. 그나마 잘 다룰 수 있는 : selenium, flask, python, pandas 미숙하지만 써본 : JavaScript, React, FastAPI, Django, Tensorflow, scikit-learn, Keras, Java, TypeScript 원래는 4월에 인턴이 종료된다면 교육을 하나 더 들을 생각이었습니다 하지만 혹시나 현재 인턴 중인 일을 할 수 있게 된다면 일을 하는게 나을까요..? 차후에 취업할 때 “교육과정 두 개 수료 이력 vs 교육과정 하나 수료 & 일을 했던 이력” 둘 중 뭐가 나을지 고민이 됩니다 현재 있는 회사 특성상 업무의 강도가 높지 않아 원하는 공부를 하면서 실제 회사 DB나 서버도 건드려볼 수 있을거같아서 고민이 많습니다 이전에 들었던 부트캠프의 경우 AI부트캠프라 데이터 분석 및 머신러닝, 딥러닝의 간단한 모델링 정도만 해본 정도입니다. 근데 머신러닝이나 딥러닝은 또 제 적성에 딱히 맞지는 않는거 같더라구요 근데 요새 또 뜨는 분야다 보니 포기하기도 고민이 되고.. 이래저래 너무 혼란한 요즘입니다 원하는 백엔드 직무로 가야할지 AI를 추가적으로 공부를 하는게 맞는지 백엔드 교육과정을 하나 더 들어야 할지 기회가 된다면 남아서 일을 하는게 맞는지.. 이래저래 너무 횡설수설이라 요약 남기고 가겠습니다 ! 1. 인턴종료 후 일을 할 수 있다는 가정 하에, 일을 하는게 낫다 vs 교육과정을 하나 더 듣는게 낫다 2. AI관련 분야를 계속 파는게 맞다 vs 흥미가 있던 백엔드를 하는게 맞다