C. CFT-Cross / 접합부
CFT / PM상관도
접합부
G.구조설계 I - SDPPMO
PM상관도
AI모델개발-Deep Learning
지하가설공사-굹토 AI 모델구축
통합 공정 반복 시뮬레이션을 통한 최적의 공정,원가 모델화
Python전체 개발의 기본입니다.
데이터 정리, 모델 학습, 예측, 자동화까지 거의 전부 Python 중심으로 갑니다. PyTorch와 Ultralytics도 Python 기반으로 사용합니다.
PyTorch딥러닝 모델을 만드는 핵심 엔진입니다.
공정 이미지 분류, 작업단계 판별, 원가·공기 예측 모델의 중심 프레임워크로 쓰기 좋습니다. 공식 튜토리얼도 데이터 처리, 모델 생성, 학습, 저장까지 전체 흐름을 다룹니다.
Ultralytics YOLO현장 사진이나 영상에서
굴삭기
파일 장비
복공 상태
토공 진행 상태
같은 것을 찾는 이미지 인식용 소프트웨어입니다. 공식 문서상 학습(train), 예측(predict), 내보내기(export) 흐름이 정리돼 있습니다.
Label Studio스마트폰으로 찍은 사진에
"이건 흙막이", "이건 PRD", "이건 복공", "이건 굴삭기"처럼 정답표시를 붙이는 라벨링 소프트웨어입니다. 이미지 주석과 데이터 export를 지원합니다.
MLflow학습 실험을 관리하는 소프트웨어입니다.
예를 들어 어떤 데이터로 학습했는지, 정확도가 얼마인지, 어떤 모델이 더 좋은지 비교 기록하는 데 필요합니다. 공식 문서상 파라미터, 메트릭, 모델 로깅과 검색 기능을 제공합니다.
