* 본 포스팅은 한국품질재단에서 주최하는 인공지능개발자 양성사업 교육과정 복습 용도로 포스팅되었습니다. * 신경망의 종류(xxxNN) * 전통적인(오래된) 일반적인 신경망 -> 예측 * CNN - 컨볼류젼(합성곱) 뉴럴 네트워크 - 영상 처리에 탁월 - 결과 : 이 이미지는 XXX이다.(정확도 x%) -> 분류 - 종류 - 이미지 한장에서 사물 한 개를 인식 - 사각형 검출 - cloud.google.com/vision - aws, azure, watson - 이미지 한장에서 여러 개의 물체를 인식(검출) - object_detection - https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection GitHub - tensorf..
Machine Learning
* 본 포스팅은 한국품질재단에서 주최하는 인공지능개발자 양성사업 교육과정 복습 용도로 포스팅되었습니다. * 이미지 인식 대회(ILSVRC) - 개요 - 한장의 사진에서 하나의 물체를 검출 - 해당 대회는 종료 후 Kaggle로 이관되어 다양한 분야로 경쟁 - history AlexNet (2012) 8 layer CNN을 처음 적용하여 참가 -> 영상 인식은 CNN으로 해야 한다는 명제를 만들어냈다 GoogleNet (2014~16) Inception v2~v4 우승 Firebase의 MLKit 적용 MobileNet 적용 VGG (2014) VGG-16, VGG-19... 전이 학습(이미 완성된 모델을 가져다가, 가중치를 초기화하고, 새로운 데이터를 넣어서 학습 -> 모델 생성하는 방법, 파인 튜닝이라..
* 본 포스팅은 한국품질재단에서 주최하는 인공지능개발자 양성사업 교육과정 복습 용도로 포스팅되었습니다. * 딥러닝의 개발환경 * 클라우드 기반 - 아마존(AWS) : 유료 - MS(Azure) : 유료 - 정부 과제 수행시 -> 바우처 제공 -> 클라우드로 제공 받음.(고사양) - 구글 : colab, colab pro(유료) - colab : ubuntu, NVDIA Tesla GPU 지원 * 딥러닝 워크스테이션 서버 기반 - 구성하기 나름(예산) - ubuntu(리눅스) 18.0x(or 20.0x) + anaconda or docker(가상화) - NVIDA 제품 RTX를 사용할 텐데 이경우 CUDA라는 지원 기술을 세팅(드라이브 세팅) 난관 - 메인보드는 4 way, 파워 750~1000 kW 이상..
* 이 포스팅은 로드북 출판사의 백견불여일타 딥러닝 입문 with 텐서플로우 2.X 책을 바탕으로 제작되었습니다. * 필자가 학습해서 얻었던 지식과 느낀 점 위주로 작성한 내용이고, 혹시 틀린 점이 있다면 댓글로 피드백 주시면 감사하겠습니다. * 포스팅에 대한 문제가 있다면 댓글 남겨주시면 감사하겠습니다. 지난 시간에는 기본 연산 해보는 부분에 대해 학습을 해보았습니다. 이번 시간에는 신경망(퍼셉트론)에 대해 학습하는 시간을 가지도록 하겠습니다. 신경망 *퍼셉트론(Perceptron) - 신경망은 퍼셉트론 알고리즘에서 시작 - 퍼셉트론 알고리즘은 여러 개의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호로 출력 퍼셉트론 - x1, x2 : 입력 / y : 출력 / w1, w2 : 가중치 - x는 데이터의 특성, y는 ..
* 이 포스팅은 로드북 출판사의 백견불여일타 딥러닝 입문 with 텐서플로우 2.X 책을 바탕으로 제작되었습니다. * 필자가 학습해서 얻었던 지식과 느낀 점 위주로 작성한 내용이고, 혹시 틀린 점이 있다면 댓글로 피드백 주시면 감사하겠습니다. * 포스팅에 대한 문제가 있다면 댓글 남겨주시면 감사하겠습니다. 지난 시간에는 학습, 평가하는 부분에 대해 학습을 해보았습니다. 이번 시간에는 기본 연산 해보는 것에 대해 학습하는 시간을 가지도록 하겠습니다. 기본 연산 해보기 * 텐서를 통한 표현 - 텐서플로우는 주로 텐서(Tensor)를 다루게 된다. - 텐서(Tensor)는 C나 Java언어에서 int, float 등과 같은 자료형에 해당한다. - 정의 : 여러 형태를 가질 수 있는 넘파이 배열(NumPy Ar..
* 이 포스팅은 로드북 출판사의 백견불여일타 딥러닝 입문 with 텐서플로우 2.X 책을 바탕으로 제작되었습니다. * 필자가 학습해서 얻었던 지식과 느낀 점 위주로 작성한 내용이고, 혹시 틀린 점이 있다면 댓글로 피드백 주시면 감사하겠습니다. * 포스팅에 대한 문제가 있다면 댓글 남겨주시면 감사하겠습니다. 지난 시간에는 머신러닝 프로세스와 데이터 준비하는 과정에 대해 학습을 해보았습니다. 이번 시간에는 학습, 평가하는 부분을 학습해보도록 하겠습니다. * 학습하기(용어설명) - 하이퍼 파라미터(HyperParameter) : 어떠한 값이 적절한 지 모델과 데이터가 알려주지 않기 때문에 모델 외적인 요소라고 표현하기도 하는데, 주로 경험에 의해 결정되는 요소를 의미 : 학습률, 배치크기(betch size)..
* 이 포스팅은 로드북 출판사의 백견불여일타 딥러닝 입문 with 텐서플로우 2.X 책을 바탕으로 제작되었습니다. * 필자가 학습해서 얻었던 지식과 느낀 점 위주로 작성한 내용이고, 혹시 틀린 점이 있다면 댓글로 피드백 주시면 감사하겠습니다. * 포스팅에 대한 문제가 있다면 댓글 남겨주시면 감사하겠습니다. * 지난 시간에는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 텐서플로우, 케라스의 개념 및 특징에 대해 학습하고 정리하는 시간을 가졌습니다. 이번 시간에는 머신러닝 프로세스, 데이터 준비 단계에 대해서 학습하고자 합니다. 머신러닝 프로세스 - 데이터를 다루면서 본인만의 프로세스를 구축하는 것은 매우 중요 문제 정의 및 데이터 준비하기 탐색적 데이터 분석 - 데이터는 숫자? 문자? 이미지? 오디오? ... - 해결방..
* 이 포스팅은 로드북 출판사의 백견불여일타 딥러닝 입문 with 텐서플로우 2.X 책을 바탕으로 제작되었습니다. * 필자가 학습해서 얻었던 지식과 느낀 점 위주로 작성한 내용이고, 혹시 틀린 점이 있다면 댓글로 피드백 주시면 감사하겠습니다. * 포스팅에 대한 문제가 있다면 댓글 남겨주시면 감사하겠습니다. 인공지능(AI : Artifical Intelligence : 학습. 인식, 추적 등) - 사람이 할 수 있는 작업과 할 수 없는 작업을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 것 머신러닝(ML : Machine Learning) - 기계 학습. 말 그대로 기계가 학습하는 것 딥 러닝(Deep Learning) - 깊은 신경망, 깊게 쌓인 신경망들이 데이터를 학습하고 최종적으로 정답 도출 TensorFlow(텐서..
