차밍이

안녕하세요. 이전 포스팅을 통해서 CNN을 활용한 직접 만든 손글씨 이미지 분류 작업을 진행했습니다. 생각보다 데이터가 부족했음에도 80% 정도의 정확도를 보여주었습니다. 이번 포스팅에서는 ImageDataGenerator를 사용해서 한번 진행해보겠습니다. 이전 포스팅 : [Keras] CNN 이미지 분류 실습 : 손글씨 이미지 분류 : 간단한 CNN모델 불러오는 중입니다... 이미지 데이터 현재 파일이 한 폴더에 모두 담겨있는 상태입니다. ImageDataGenerator가 각 분류 데이터를 읽어올 때, 폴더별로 category를 인식합니다. 그래서 가, 다, 라, 카, 사 5개의 글자를 각 5개의 폴더에 넣어주어야 합니다. 이미지 카테고리화 데이터를 읽어오겠습니다. from keras.preproce..

이전 포스팅을 통해서 손글씨의 어떤 글자인지 분류하는 모델을 만들어보았습니다. > [Keras] CNN 이미지 분류 실습 : 손글씨 이미지 분류 또한, 데이터 증식을 통해서 성능이 훨씬 좋아지는 것을 확인해보았습니다. > [Keras] CNN ImageDataGenerator : 손글씨 글자 분류 이번에는 새로운 분류 모델로 손글씨를 보고 작성자를 맞추는 모델을 만들어보겠습니다. 데이터 형식 및 파일은 첫 번째 포스팅에 설명되어있으니 궁금하시면 해당 글을 참고해주시면 되겠습니다. Keras 작성자 맞추기 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.utils import np_utils from keras.models impor..

텐서플로우 기초 실습하기 #1 Tensorflow Tensorflow 에 대한 기초적인 내용을 공부하고 실습한 내용을 바탕으로 글을 작성할 예정입니다. 기존 텐서플로 1.x 버전들에 대한 자료들이 훨씬 많이 있기 때문에 1.x 버전 내용을 먼저 공부하고 이후에 2.x 버전을 공부할 예정입니다. import tensorflow as tf tf.__version__ >> 1.15.0 본 글에서는 텐서플로 1.15.0 버전을 사용하였습니다. 선형 회귀 통계학에서, 선형 회귀(linear regression)는 종속 변수 y와 한 개 이상의 독립 변수 x와의 선형 상관관계를 모델링하는 회귀분석 기법을 의미합니다. 독립 변수 x가 한 개이면 단일 변수 선형 회귀 or 단순 선형 회귀 모델이라고 부릅니다. 둘 이상..

Intro. 안녕하세요. 이번에 데이콘에서 열리는 온도 추정 경진대회에 참여하려고 합니다. 사실 진작 참여해서 데이터 분석을 진행하고 있는 과정에 있습니다. 열심히 분석하고 빠져서 진행하다 보니 요즘 다른 공부나 블로그에 글도 못쓰고 있었습니다. 앞으로의 포스팅을 통해서 대회에 참여하면서 문제를 해결해나가는 방안을 기록해보려고 합니다. Dacon 이란? 한국판 Kaggle 정도로 요약할 수 있겠습니다. 다양한 기업의 데이터들을 분석 및 정제하고, 머신러닝이나 딥러닝 등을 통해서 데이터를 예측하는 모델을 만들어 경쟁하는 플랫폼입니다. Kaggle에 비해서 아직 규모는 작지만, 그래도 한국에서 데이터 싸이언스와 AI 등에 많은 관심이 생기고 있다는 생각이 들어서 좋습니다. AI 프렌즈 시즌1 배경 1. 배경..

neuralnet 라이브러리 R에서 딥러닝 모델을 생성해서 사용할 수 있는 라이브러리입니다. neuralnet을 사용하면 인공신경망을 구성해서 신경망을 바탕으로 한 기초적인 모델 생성과 예측을 진행하겠습니다. 캘리포니아 대학에서 무료 배포한 콘크리트 구성물 데이터를 사용했습니다. 콘크리트의 강도를 예측하는 모델을 만들어보겠습니다. 데이터 구성이 어떻게 되는지 확인해보겠습니다. concrete

파이썬 데이터 분석 : Kaggle 케글 도전기 그동안 기본 임시 데이터를 가지고 Python 데이터 분석에 대해서 공부했습니다. 이제는 이론적인 공부를 넘어서 Kaggle에서 실제 데이터를 가지고 데이터 분석을 진행하려고 합니다. What is Kaggle? Kaggle은 데이터 분석 및 머신러닝에 대한 경쟁과 학습을 위한 플랫폼입니다. 사실 교육보다는 Kaggle의 핵심은 Competition에 있다고 생각합니다. 실제 데이터를 바탕으로 누가 더 높은 정확도를 가지는 model을 설계하여 예측할 수 있는지를 경쟁합니다. 결과가 바로 Leader Board에 올라가서 등수와 점수가 게시됩니다. 그래서 더욱 흥미진진하게 경쟁할 수 있겠죠. 또한, 다양한 기관과 기업에서 자기들의 데이터를 competiti..

텐서플로(Tensorflow) 설치하기 텐서플로(TensorFlow)는 다양한 작업에 대해 데이터 프로그래밍을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리입니다. 뉴럴 네트워크, 딥러닝, 머신러닝 등에 사용됩니다. 구글 내 연구와 제품 개발을 위한 목적으로 구글 브레인팀이 만들었고 2015년 11월 9일 아파치 2.0 오픈소스 라이브러리로 공개되었다. 구글의 코랩(Colab)을 사용하시면 GPU/TPU를 사용하여 코딩을 진행할 수 있습니다. 구글 코랩(Colab) 링크 https://colab.research.google.com/ Google Colaboratory colab.research.google.com 먼저 파이썬 환경이 잘 구축되어있는지 확인해주세요. Python, Anaconda, Jupyter No..

Python 설치에 이어서 개발환경 구축을 위해 파이토치(Pytorch)를 설치하는 방법을 알아보겠습니다. 파이썬을 이용한 딥러닝을 위해서는 Pytorch가 필요하답니다. 텐서플로우(Tensorflow)를 가장 많이 사용하지만 최근 가장 떠오르고 있는 딥러닝 라이브러리로 Pytorch가 급성장을 이루고 있습니다. 파이토치가 좀 더 쉽게 공유하고 공부할 수 있다고 하니 여러분도 파이토치를 설치하고 사용해보시면 좋을 것 같습니다. 1. Anaconda 설치 / Python 설치 / Jupyter Notebook 설치하기 우선 파이썬 환경을 구축하지 않으셨다면 아래 링크를 통해서 아나콘다를 사용한 파이썬 환경을 구축해주세요. 2020/01/14 - [파이썬] - [파이썬] Python 설치하기, 아나콘다 설치..