컴퓨터 비전을 위한 딥러닝 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) # 간단한 CNN from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten...

머신 러닝의 기본 요소 머신 러닝의 네 가지 분류 지도 학습 (Supervised Learning) 샘플 데이터가 주어지면 알고 있는 타깃에 입력 데이터를 매핑하는 방법을 학습 대부분 분류와 회귀로 구성되지만 예외 사항도 있음 시퀀스 생성(sequence generation): 사진이 주어지면 이를 설명하는 캡션을 생성 구문 트리(syntax...

신경망 신경망의 구조 네트워크(모델)를 구성하는 층(layer) 입력 데이터와 타깃 손실함수(학습에 사용할 피드백 신호 정의) 옵티마이저(학습 진행 방식 결정) 층: 딥러닝의 구성 단위 하나 이상의 텐서를 입력으로 받아 하나 이상의 텐서를 출력하는 데이터 처리 모듈 -> 특정 층은 상태가 없지만, 대부분 가중치라는 ...

딥러닝이란 무엇인가? 딥러닝은 머신러닝의 특정한 한 분야로서 연속된 층(layer) 에서 점진적으로 의미 있는 표현을 배우는 데 강점이 있으며, 데이터로부터 표현을 학습하는 새로운 방식 딥러닝의 특징 딥러닝은 머신러닝 중에서 가장 중요한 단계인 특성 공학(feature engineering)을 완전히 자동화하기 때문에 문제 해결을 더 쉽게 만들어 줌...

Just DDance Just DDance repo. 주제 선정 및 배경 코로나의 영향으로 실내 활동의 중요성이 대두 된 상황에서, 실내에서 즐길 수 있는 여가 활동의 다양성 확보를 위한 일환 중 하나로 선정하게 되었다. 춤을 연습하는 경우, 일반적으로 안무 영상을 보며 따라하는 방식으로 연습을 하는데, 단순히 영상을 보며 따라하는 방법이 아닌, 화...

1. TensorFlow 텐서플로우를 좀 더 자세하게 이해하고 싶어서 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 책을 다시 보며 정리하고 있다. 일단 프로젝트 시작하기 전까지만 봐서 이미지처리 부분(CNN)까지만 봤다. 과거에 구매했던 책이라, 책에 기술되어있는 방식과 지금 사용하는 방식이 조금 다른 부분들이 있어서 수정하면서 해보고 있는데, 이것도 이것 나름대...

추천 시스템(Recommendations) 하나의 컨텐츠를 선택했을 때, 선택된 콘텐츠와 연관된 추천 콘테츠가 얼마나 사용자의 관심을 끌고 개인에게 맞춘 콘텐트를 추천했는지가 중요함 사용자 자신도 좋아하는지 몰랐던 취향을 시스템이 발견하고 그에 맞는 콘텐츠를 추천해주는 것 추천 시스템 유형 콘텐츠 기반 필터링(Content Based Filte...

텍스트 분류 실습 - 20 뉴스 그룹 분류 텍스트 분류는 특정 문서의 분류를 학습 데이터를 통해 학습해 모델을 생선한 뒤 학습 모델을 이용해 다른 문서의 분류를 예측하는 것 텍스트 정규화 from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups news_data = fetch_20newsgroups(subset="al...

8월 8일 시계열 데이터 분석 ARIMA(Autoregressive Intergrated Moving Average): 자기상관을 표현하는데 목적 AR: 과거의 값이 현재의 값에 영향을 줄 때 사용 MA: 출력 변수가 확률적항의 현재 값과 다양한 과거 값에 선형적으로 의존한다고 명시 차분(d)을 이용해...

1. PyTorch 논문 구현 스터디를 시작했는데, 해당 스터디에서 사용하는 툴이 PyTorch라서 토치에 대해서 조금 공부했다. 확실히 텐서보다는 커스텀할게 많아서 연구분야에서 토치가 선호되는 이유를 알 수 있었다. 다만 스터디가 생각했던 방향과 다르고 따라가기가 조금 벅차서 1주일만에 관두게 되었다. 토치를하면 좋은 점들은 분명 있기에 따로 공부...