텐서플로우 독학 가능하긴 한거냐?

[익명(211.36)]

패킷을 머신러닝 시켜서 분류 하려하는데

뭐이리 어렵냐

내가 빡대가리인걸까

노오력이 부족한걸까

너무 쉽게쉽게 하려니 막히는거 같기도 하고

- dc official App

[카젯치(121.189)]

케라스로 먼저 하셈. 케라스 마스터하고나서 더 깊은 기능 필요하면 그때 텐서플로 ㄱ

[익명(211.36)]

이게 혼자하는게 아니라 연구식으로 여러명이랑 같이하는거라 아쉽게도 텐서플로로 고정해야한다 - dc App

[익명(122.45)]

뭐 내부적으로 뜯어고쳐야함? 걍 가져다 쓰는거면 데이터만 잘 처리해주면 되는거 아니냐

[익명(211.36)]

패킷이 64만개인데 기준을 패킷의 크기, 도착 맥주소, 시작 맥주소, 프로토콜 번호, 길이 같은 기준 6개로 학습시키라는데 잘 모르겠음 - dc App

[익명(122.45)]

최종적으로 분류하고픈게 뭔데? 그러니까 클래스 ㅇㅇ

[익명(211.36)]

진짜 생각도 못할 생초보라 설명을 못하겠네 뭐 소프트맥스를 이용해서 패킷안에 민감한 정보가 있는지 없는지를 분류하는건데 기초부터 해야하나 내 전공이아니라 이번에 처음 만져봄 - dc App

[익명(211.36)]

패킷의 크기의 중앙값이 80 이라 80 넘으면 1 안넘으면 0 하고 6개 기준으로 0~1의 수로 점수메겨서 민감도를 측정하는거같던데 - dc App

[익명(211.36)]

ㅇㅋㅇㅋ 예제부터 봐야겠다 땡큐 - dc App

[익명(122.45)]

일단 그 정보들 라벨링은 되었나 모르겠지만 민감정보 있는거 없는거 분류 되어있으면 쫙 뿌려서 그래프로 좀 봐보셈. 2d 3d 뭐든.. 일단 그것부터 시작임 그런건

[익명(122.45)]

산점도 라고 하지 점으로 따닥따가 찍힌거 단순하게 눈에 보이는 특징이 발견되면 쉽게 해결될거임 ㅋㅋ 파이팅

[익명(211.36)]

라벨링 산점도 그래프 메모해둠 ㅋㅋ ㄱㅅㄱㅅ - dc App