1. 코로나 확진자 예측

Title	Contents	Explain
Project Name	covid19Pre.py	데이터를 바탕으로, 코로나 확진자를 예측
Data Name	corona_confirm.csv	본 프로젝트에 해당 url를 긁어옴으로 데이터를 다운로드 하도록 코딩해두었으나, 다운로드 시간 절약을 위해 본 레퍼짓토리에 수록

Author

Ian/@Ian(aoa8538@gmail.com)

Requirements

• Pandas
  
• Numpy
  
• Plotly (데이터의 시각화를 위하여)
  
• Fbprophet (시계열 데이터를 다루기 위하여)
  

Explain

• 현재도 진행중인, 세계적으로 문제가 되고 있는 Covid-19에 대하여 확진자의 수는 줄어들지 혹은 늘어날지 궁금하여 프로젝트 진행
• 작년 한해를 기준으로 하였으므로, 데이터는 최신의 것이 아닌 상황
• 따라서, 올해 까지의 데이터를 추가하여 파일을 세팅하고 구동시키면 그에 맞게 구동이 되도록 설정되어있음
  

2. 주가 예측

Title	Contents	Explain
Project Name	LSTM_stockAMZN.py	2020년 한해, 아마존 주가 데이터를 기반으로 미래의 주가를 예측
Data Name	AMZN.csv	2020년 한해를 기준, 야후 파이낸스로부터 데이터를 다운받았음 더 긴 시간의 데이터를 개인적으로 다운받는다면 더욱 정확한 예측을 수행할 수 있도록 설계

Author

Ian/@Ian(aoa8538@gmail.com)

Requirements

• Tensorflow 2.4.1
  
• Numpy
  
• Matplotlib
  

Explain

• 지금까지도, 많은 이들의 관심 메인이 되고 있는 주식에 대하여 생각해보았고
• 심지어, 예측을 기반으로 자동으로 매매해주는 프로그램까지 사용되고 있는 현재 상황에 대하여
• 그 핵심 기반인, 예측에 대하여 고민하고 코딩하게 되었음
  

3. 선형회귀 예제의 대표주자, 당뇨병 예측

Title	Contents	Explain
Project Name	diabetes.py	선형회귀를 공부한다면, 반드시 한번쯤은 다루고 가는 '당뇨병'의 데이터를 다루어 예측하는 프로그램 쉽게 설명해준 이가 없어, 직접 작성하여 왜 해당 코드가 작성 되었는지 쉽고 상세히 기술해놓았음

From

• https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_ols.html#sphx-glr-auto-examples-linear-model-plot-ols-py
• 해당 코드를 참조한, 본 원문에 대한 링크
• 작성된 주소의 링크에 접속하면, 어떻게 짜여있는지 알 수 있으나
• 이를 쉽게 한글 해석하여 해당 파일에 '해당 코드가 작성된 이유 및 작동방법 등' 상세히 기록해놓았음
  

Requirements

• Matplotlib
  
• Numpy
  
• Scikit-Learn
  

Motivation

본인 또한, 인공지능에 대하여 공부하고 많은 프로젝트를 경험하며 능력을 향상시키고 있는 가운데
아직까지도 많은 분들이 어떻게 공부해야 할지 모르고, 또한 어떻게 적절히 적용시켜야 하는가에 따라 어려움을 겪고 계시다는 것을 보게되었고
특히, 비전공자분들은 더욱 헷갈려 하시는 분야 중 하나로 꼽힌다는 것까지 알게 됨으로 이렇게 3개의 프로젝트를 개인적으로 시행해보았음.
어떻게 사용하던, 전혀 상관이 없으므로 학습에 참고해주신다면 매우 감사할 따름