본문 바로가기

ABC 부트캠프

(41)
[24일차] ABC 부트캠프 - VGG 모델 실습 및 이미지 전처리 안녕하세오 서루태에오 오늘은 이전에 배웠던 CNN을 베이스로 하는VGG 모델에 대해서 알아보고또 이미지 학습에서 꼭 필요한 이미지 전처리에 대해서 실습 해볼게요!VGG-19VGG-19란?VGG는 Visual Geometry Group의 약자입니다. 다중 레이어가 있는 표준 심층 CNN(Convolutional Neural Network) 아키텍처로써VGG 아키텍처는 획기적인 객체 인식 모델의 기초입니다. 심층 신경망으로 개발된 VGGNet은 ImageNet 이외의 많은 작업 및 데이터 세트에 대한 기준선도 능가합니다. 또한, 현재 가장 인기 있는 이미지 인식 아키텍처 중 하나입니다!위의 구조를 코드로 구현 해볼게요!# 필수 라이브러리 임포트하기import numpy as npimport tensorflo..
[23일차] ABC 부트캠프 - 신경망 모델 (CNN을 활용한 예제 학습) 안녕하세오 서루태에오오늘은 어제에 이어서 신경망 모델을 이용한 예제들을 학습해 볼게요! XOR Gate with CNN저번에 XOR 학습에 대해서 잠깐 다뤘었죠이번에는 CNN 학습 모델을 이용해서 XOR 게이트를 만들어볼게요!# 필요 라이브러리 임포트하기import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import Sequential, Input# 데이터 준비하기"""XOR0 0 -> 00 1 -> 11 0 -> 11 1 -> 0"""data = tf.constant([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]], dtype=tf.int32, name='[x1, x2]')label = tf.constant([[0], [1], [1], [0]], dtype=tf...
[22일차] ABC 부트캠프 - MNIST 필기체 데이터 학습 안녕하세오 서루태에오!오늘은 MNIST 필기체 데이터를 학습해서자신의 필기체까지도 알 수 있는지 해볼게요!  MNIST란? 1980년대에 미국의 국립표준 연구소(NIST)에서 수집한 데이터 세트로6만개의 훈련 이미지와 1만개의 테스트 이미지로 이루어져 있습니다 코드부터 살펴볼게요!import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tfimport cv2(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = ( tf.keras.datasets.mnist.load_data('/Users/seolwootae/PycharmProjects/module_basic/Example/mnist.npz'))print(train..
[21일차] ABC 부트캠프 - TensorFlow 활용 안녕하세오 서루태에오오늘은 TensorFlow 라이브러리를 활용해서 머신러닝 및 딥러닝을 실습 해볼게용!통계적 특성 활용한 데이터 증강하기저번 포스팅에서 했던 지도학습의 연장선이에요!앞의 코드는 더보기에다가 넣어줄게요더보기from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import accuracy_score# Dachshund 의 길이와 높이로 만든 데이터dachshund_length = [77, 78, 85, 83, 73, 77, 73, ..
[20일차] ABC 부트캠프 - ESG 강연 #2 안녕하세오 서루태에오오늘은 ESG 강연날! 이번에도 좋은 인사이트를 얻길 바라며기대를 잔뜩 하고 갔답니다! NSHC / 윤선희 이사님 첫 강연은 NSHC의 윤선희 이사님이 나와서 강연해 주셨어요! NSHC는 해킹/보안을 중심으로 서비스를 만들고 관리하는 회사라고 해요이사님께서 NSHC가 어떻게 성장했는지,어떻게 글로벌로 진출할 수 있었는지 말씀 해 주셨어요 그 과정에서 제가 얻은 인사이트가 하나 있었어요실행에 옮기는 능력, 메타인지 능력이정말 중요하다고 느꼈어요.한국에너지기술연구원 / 이제현 박사님두 번째 강연은 한국에너지기술연구원에서 근무하고 계시는 이제현 박사님께서맡아주셨어요. 박사님께서는 서울대 재료공학과를 졸업하고 고체물리학 박사과정을 마치시고삼성전자 종합기술원에 들어가셨어요그런데 갑자기 원래 분..
[19일차] ABC 부트캠프 - 인공지능 기초 ( 데이터셋 학습) 안녕하세오! 서루태에오 오늘은 sklearn 라이브러리에서 제공하는 여러가지 데이터셋을 이용해서 지도학습을 진행해줄게요 Iris Dataset아이리스 품종 중 Setosa, Versicolor, Virginica 분류에 대한로널드 피셔의 1936년 논문에서 사용된 데이터 셋이에요꽃받침(Sepal)과 꽃잎(Petal)의 길이 너비로 세개 품종을 분류합니다그렇기 때문에 입력 해 줘야하는 데이터는 총 4개Sepal의 길이, 너비 / Petal의 길이, 너비필수 라이브러리 임포트하기from sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier..
[18일차] ABC 부트캠프 - 인공지능 기초 (PyCharm 설치 & 선형 회귀) 안뇽하세오 서루태에오~! 이번 수업은 파이참을 파이썬 툴로 사용할 예정이에요 https://www.jetbrains.com/ko-kr/pycharm/ PyCharm: 데이터 과학 및 웹 개발을 위한 Python IDE www.jetbrains.com여기서 파이참 커뮤니티 버전을 다운로드 받아서 써줄게요 실행시켜서 프로젝트 하나 만들어줄게요이때 파이썬 버전은 최신버전이 아니라 한두단계 낮춰서 받아줄게요! 저는 3.10버전을 사용했어요최신버전으로 하면 호환성의 문제가 있을지도 몰라서 낮춰줬어요. import pandas as pd# \t -> tab# \n -> new line# \r -> ?data_frame = pd.read_csv(filepath_or_buffer = "/Users/seolwootae/..
[17일차] ABC 부트캠프 - 빅데이터 분석 및 기초 통계 안녕하세오 서루태에요!  오늘부터 본격적으로 인공지능에 발 담가볼거에요! 먼저 인공지능을 구현하기 위한 기초적인 이론 설명 조금 들어갑니다~!빅데이터의 분류정형 데이터- 일정한 규칙으로 체계적으로 정리된 것으로 그 자체로 해석이 가능하여 바로 활용할 수 있음반정형 데이터- 일정한 규칙으로 체계적으로 정리된 것으로 그 자체로 해석이 가능하여 바로 활용할 수 있음비정형 데이터- 고정된 필드나 스키마가 없는 것- 스마트 기기에서 페이스북, 트위처, 유튜브 등으로 생성되는 소셜 데이터- IoT 환경에서 생성되는 위치 정보나 센서 데이터와 같은 사물 데이터 등빅데이터의 특징처리 방식 측면- 빅데이터는 기존 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)으로 처리하던 것에 비해 100배 이상 많은 정형, 비정형 데이터를 처리 ..