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1. 사전훈련모델 1.1 사전훈련모델 좋은 성능을 보이는 모델들은 아주 무겁고, 훈련시간도 오래걸린다 ResNet-50은 8개의 P100 GPU를 29시간 학습해서 얻은 모델 FaceBook의 인공지능팀이 이를 1시간으로 줄였는데, 대신 GPU를 256개 사용함 보통 많은 연구자들이 자신이 학...

1. Cat and Dogs 1.1 Cat and Dgos PCA 할때 사용했던 데이터. https://hmkim312.github.io/posts/강아지와_고양이_분류기_on_PCA/ kaggle : https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data 위의 링크에서 Donwload all 버튼을 눌러 dog...

1. Simple RNN 1.1 순환 신경망 순서가 있는 데이터를 입력으로 받고 변화하는 입력에 대한 출력을 얻음 1.2 RNN의 한 셀 모양 2. RNN 실습 2.1 간단한 Time Stamp 데이터로 RNN 실습 import tensorflow as tf import numpy as np X = [] Y = [...

1. CNN (Convolution Neral Network) 1.1 CNN 이미지 영상인식의 혁명같은 CNN CNN은 이미지의 특징을 검출하여, 분류하는 것 CNN은 특징을 찾는 레이어와 분류를 하는 레이어로 구성됨 1.2 Convolutional Filter Convolution : 특정 패턴이 ...

1. MNIST 1.1 MNIST Data NIST는 미국 국립표준기술연구소(National Institute of Standards and Technology)의 약자입니다. 여기서 진행한 미션 중에 손글씨 데이터를 모았는데, 그중 숫자로 된 데이터를 MNIST라고 합니다. 28 * 28 픽셀의 0 ~ 9 사이의 숫자 이미지와 레이블로...

1. Tensorflow 설치 1.1 Pip Upgrade pip install –upgrade pip Tensorflow 설치를 위해선 pip 버전이 19.X 이상이어야함 1.2 Tensorflow 설치 pip install tensorflow 2. Tensorflow 2.1 Tensorflow란? 머신러닝...

1. Mahotas 1.1 Mahotas https://mahotas.readthedocs.io/en/latest/ pip install mahotas Mahotas는 Python 용 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 라이브러리 여기에는 속도를 위해 C ++로 구현 된 많은 알고리즘이 포함되어 있으며 매우 깨끗한 Python 인터페이스를 ...

1. Good Books 1.1 Good Books 데이터 https://www.kaggle.com/zygmunt/goodbooks-10k ratings, books,tag, book_tags, to_read의 10k(10,000) 데이터 2. 추천 시스템 실습 2.1 Data load 2.1.1 Books data impor...

1. Surprise 1.1 Surprise란? https://antilibrary.org/2086 Surprise 는 추천 시스템을위한 사용하기 쉬운 Python scikit pip install scikit-surprise 1.2 Surprise 장점 다양한 추천 알고리즘 탑재 Surprise는 sklearn과 A...

1. 추천 시스템 1.1 추천 시스템 요즘 유튜브, 멜론 등등에는 추천 시스템이 적용되어 있음 특히 온라인 쇼핑몰 컨텐츠 등에서도 중요한 부분을 차지함 추천시스템은 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링, 크개 2가지로 나뉜다. 1.2 콘텐츠 기반 필터링 추천 시스템 사용자가 특정한 아이템을 선호하는 경우 그 아이템과 비슷...