Computer Science/AI Fundamental 썸네일형 리스트형 [F-21] TF2 API Intro 이번 시간에는 우리가 사용할 TF V2 API의 구성상 개요를 파악하고, 보다 다양하고 깊이있게 TF를 활용할 기본기를 갖추자. 학습 목표 Tensorflow V2의 개요와 특징을 파악한다. Tensorflow V2의 3가지 주요 API 구성 방식을 이해하고 활용할 수 있다. GradientTape를 활용해 보고 좀 더 로우 레벨의 딥러닝 구현 방식을 이해한다. TensorFlow2 API로 모델 구성하기 0) TensorFlow2 API 알아보기 TensorFlow2를 활용함에 있어 딥러닝 모델을 3가지 방법으로 작성할 수 있다. 경우에 따라 적합한 모델링 방식을 택해서 사용할 수 있다는 점이 장점이다. 딥러닝 모델을 작성하는 방법들에는 Sequential, Functional, Model .. 더보기 [F-20] Unsupervised Learning 들어가며 학습목표 명확한 정답 데이터가 label로 달려있지 않은 데이터들을 다루는 비지도학습에 대해 알아보자. 비지도학습의 개념, 지도학습과 비지도학습의 차이, 주요 비지도학습 알고리즘에 대해 알아보자. 목차 비지도학습(Unsupervised Learning)에 대하여 클러스터링(1) K-means 클러스터링(2) DBSCAN 차원 축소(1) PCA 차원 축소(2) T-SNE 정리 및 요약 비지도학습(Unsupervised Learning)에 대하여 Unsupervised Learning: machine learning algorithms to analyze and cluster unlabeled datasets 대표적인 예로는 군집화(clustering)이 있지만, 비지도학습이라는 용어는 정답이 없는.. 더보기 [F-19] Regression 회귀(Regression)에 대하여 회귀분석이란? 회귀분석: 관찰 데이터를 기반으로 각 연속형 변수 간의 관계를 모델링하고 이에 대한 적합도를 측정하는 분석 방법 오늘날 회귀분석이란 두 개 이상의 변수 사이의 함수관계를 추구하는 통계적 방법을 의미한다. 출처: http://www.biostat.jhsph.edu/courses/bio653/misc/JMPer%20Cable%20Summer%2098%20Why%20is%20it%20called%20Regression.htm 위 그림처럼 두 변수 사이 관계를 직선형태로 가정하고 분석하는 것을 Linear Regression이라고 한다. 선형 회귀분석은 간단하고 실생활에 적용되는 경우가 많기 때문에, 선형 회귀분석의 기본 가정 내에 문제가 들어온다면 일단 먼저 .. 더보기 [F-18]Understanding of Deep learning 들어가며 딥러닝 내부를 좀 더 깊게 들여다보자. 신경망이 어떤 식으로 구성돼있고, 그 과정에서 어떤 용어들이 사용되는지 보자. 학습 목표 딥러닝 문제 구성에 대한 기본적인 이해를 높인다. Neural Network에 사용되는 용어들에 대한 이해를 높인다. 딥러닝 프레임워크를 사용하지 않고, Numpy만을 이용해 딥러닝 모델과 훈련 과정을 직접 구현해 본다. 신경망 구성 (1) Intro Perceptron: a computer model or computerized machine devised to represent or simulate the ability of the brain to recognize and discriminate. ANN(Artificial Neural Network): a coll.. 더보기 [F-17] 딥러닝의 본질 들어가며 오늘 이야기는 딥러닝과 신경망에 대한 이야기이다. 학습 목표 딥러닝과 머신러닝의 차이를 설명할 수 있다. 딥러닝은 특히 데이터를 '표현'하는 것을 목표로 하며, '표현 학습'이라고 이야기할 수 있는 본질을 이해한다. 연결주의를 계승하여 채택한 신경망 모델의 본질을 함수 차원에서 이해한다. 선형성이 무엇인지 설명할 수 있다 학습 내용 Deep Learning == Representation Learning ? 조금 더 파고들어보자, 딥러닝을 관통하는 철학 속으로 이번에는 '신경망', 그 본질에 대하여 현시대 AI: 어디까지 왔나, 그리고 어디를 향해 가는가 Deep Learning == Representation Learning? (1) Deep Learning 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 정의 .. 더보기 [F-16]파이썬으로 이미지 파일 다루기 들어가며 구글 이미지 검색 기능은 이미지 파일을 업로드하면 비슷한 이미지들을 찾을 수 있게 해준다. 오늘은 OpenCV를 통한 이미지 다루기를 알아보자. 이후 이와 유사한 기능을 만들어보자. 색상 히스토그램을 기반으로 주어진 이미지 중 비슷한 색상 분포를 가지는 이미지를 찾아주는 기능을 구현해보자 학습목표 컴퓨터에서 이미지가 표현되는 방식 이해 Pillow와 OpenCV로 Python에서 이미지 파일을 열고 정보를 추출하기 CIFAR-100에서 히스토그램을 기반으로 유사한 이미지를 골라낼 수 있다. 이번 노드에서 사용한 패키지는 Pillow, OpenCV, Matplotlib이다. # 설치 $ pip install pillow opencv-python matplotlib # 디렉토리 구성, 데이터셋 br.. 더보기 [F-14] 강아지 고양이 분류기 들어가기 학습 목표 이미지를 분류할 때 이미 학습된 모델을 사용한다는 아이디어를 떠올리기 사전학습 모델인 Backone 모델의 종류와 개념을 알고, Transfer learning의 개념을 설명하기 Backbone 모델을 원하는 레이어만큼 새로 학습시켜 사용할 수 있다. Backbone 모델을 Transfer Learning 시킴으로써 원하는 이미지 분류 준비물 : "Pillow" package $ pip install pillowimport warnings warnings.filterwarnings("ignore") # 실행에 필요한 메시지 외 경고가 출력되지 않게 해줌 print("완료!") 완료!내가 직접 만드는 강아지 고양이 분류기 (1) 이미지 분류 문제 import tensorflow as t.. 더보기 [F-13] 클래스 기본 문법 1. 객체 지향 프로그래밍 (1) 객체란? 1) 객체 Everything in Python is an object, and almost everything has attributes and methods. 파이썬에는 부울, 정수, 배열, 딕셔너리, 함수, 프로그램 등 모든 것이 객체이다. 파이썬에서 object라 불리는 것들은 모두 변수에 할당될 수 있고, 함수의 인자로 넘겨질 수 있는 것들이다. 그러므로 파이썬에 나오는 모든 것들은 object이다. 2) 변수 id()함수를 이용해 객체의 identity를 확인해보자. id() 함수는 파이썬 내장함수로, 프로그램이 돌아가는 동안 객체의 고유값(idendity)를 반환한다. 이는 메모리 주소 혹은 객체마다 부여된 유일한 고유값이다. 3) 얕은 복사, 깊은.. 더보기 이전 1 2 3 4 다음
