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Chapter5. 어플리케이션 구축 " 이번 챕터에서는 모델을 실행하는 어플리케이션을 구축해 본다. " 어플리케이션-1 포스팅에 이어 계속해서 어플리케이션을 구축한다. 테스트코드 작성 : 어플리케이션-1 포스팅에서 완료 프로젝트 파일의 구조 파악 소스코드 분석 이전 챕터에서는 어플리케이션을 구성하기 위한 전체적인 테스트코드를 작성해봤다. 이번엔 프로젝트 파일들로 구조를 파악해보고 소스코드의 구성을 파악해보자. 2. 프로젝트 파일의 구조 파악 GitHub - yunho0130/tensorflow-lite: O'Reilly 소스코드 저장소 O'Reilly 소스코드 저장소 - GitHub - yunho0130/tensorflow-lite: O'Reilly 소스코드 저장소 github.com 위 깃헙의 프로젝트..

Chapter5. 어플리케이션 구축 " 이번 챕터에서는 모델을 실행하는 어플리케이션을 구축해 본다. " 5장의 목차는 아래와 같다 테스트코드 작성 프로젝트 파일의 구조 파악 소스코드 구성 파악 저번챕터에서는 모델을 빌드하고 훈련시켜봤다. 하지만 모델은 전체적인 어플리케이션의 일부일 뿐이며 이를 사용하려면 필요한 환경을 설정하고 입,출력을 제공해야 하며 동작하는 코드로 모델을 랩핑 해야만한다. 이번 장 에서는 모델을 TinyML 어플리케이션에 적용하는 과정을 진행해 볼 것이다. 1. 테스트코드 작성 구동을 구현한 짧은 코드로 앞으로 작성할 완성될 코드의 논리를 증명해낼 수 있다. (동작 메커니즘이 같으나 복잡한 구현을 하지 않은 예제코드이다.) GitHub - yunho0130/tensorflow-lite..

생체인증에 대해 파트를 나누어 포스팅중이다. '개요' 에서는 생체인증의 정의와 종류, 실사례, 문제점에 대해 '미래' 에서는 현재의 성능척도와 표준화동향, 안정성과 미래의 생체인증에 대해 이번엔 2번에 대해 포스팅해보려 한다. 1번에 대한 포스팅은 아래와 같다. 생체인증/개요 생체인증에 대해 파트를 나누어 포스팅하려 한다. '개요' 에서는 생체인증의 정의와 종류, 실사례, 문제점에 대해 '미래' 에서는 현재의 측정척도와 표준화동향, 안정성과 미래의 생체인증에 대 dbstndi6316.tistory.com 상황별 성능 척도 FAR(false acceptance rate) : "오인식률"로 본인이 아닌데 본인으로 잘못 판단할 확률이다. 타인수락율 이라고도 한다. FRR(false rejection rate)..

생체인증에 대해 파트를 나누어 포스팅하려 한다. '개요' 에서는 생체인증의 정의와 종류, 실사례, 문제점에 대해 '미래' 에서는 현재의 측정척도와 표준화동향, 안정성과 미래의 생체인증에 대해 !!! 생체인증(Biometrics)은? 생체인증은 하나 이상의 고유한 신체적, 행동적 형질에 기반해 사람을 인식하는 방법을 가리킨다 . 생체인증에 쓰이는 신체적 특성으로는 : 지문, 홍채, 얼굴, 정맥 등이 있으며 이들도 세부 분야로 나뉜다. 행동적 특성으로는 : 목소리, 서명 등이 있다. 걸음걸이로 판단하는 인증도 행동적 특성으로 볼 수 있겠다. 왜 사람(신체)을 인식하지? 생체인증은 당연히 보안에 기초를 둔다. 이로부터 출입인증, 결제인증, 출입국심사 등으로 뻗어나갈 수 있는것이다. 생체인증을 사용하지 않는다면..

Chapter4. 모델 구축과 훈련 " 이번 챕터에서는 모델을 처음부터 빌드하고 훈련시킨 후 간단한 마이크로컨트롤러 프로그램에 통합해본다. " 4장의 목차는 아래와 같다 간단한 데이터셋 얻기 딥러닝 모델 훈련시키기 모델 성능 평가하기 장치에서 실행되도록 모델 변환하기 장치에서 추론하는 코드 작성하기 코드를 바이너리로 빌드하기 바이너리를 마이크로컨트롤러에 배포하기 - 이번장에서는 사인파 데이터를 훈련시킬 것이다. x 값이 들어왔을 때 사인함수의 결과인 y를 예측하할 수 있는 모델을 학습시키려는 것이다. 현재 내 환경은 GPU성능이 낮은 노트북이기 때문에 Colab에서 실행했다. import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as p..

Tiny ML 세번째 단원 : 머신러닝 빠르게 훑어보기 이다. 앞서 HW, SW 사전 준비물들을 준비했으니 본격적으로 시작해보자. Chapter3. 머신러닝 빠르게 훑어보기 머신러닝은 고급수학등의 수많은 개념의 집합으로 여겨져 어렵게 느껴질 수 있다. 그러나 사용하는 입장에서는 도구세트 정도로 생각하고 사용할 수 있다. " 그래서 이 책에서는 딥러닝의 이론,수학 보다는 임베디드장치에 대해 모델을 최적화하는 방법에 대해 설명한다고 한다. " - 머신러닝이란 '실제로' 무엇인가 공정 데이터를 이용한 예측 시스템을 예로 들어 설명한다. 기본적으로 머신러닝은 컴퓨터를 사용해 과거 관측치를 이용해 이후를 예측하는 기술. 프로그래머는 데이터를 특수한 종류의 알고리즘에 공금하고 알고리즘이 스스로 규칙을 찾게한다. T..

매우작은 머신러닝 TinyML ! Edge 기기에 ML을 탑재하기 위한 방법이다. 개요는 아래 포스팅에.. [머신러닝 공부] Tiny ML -1 개요 Tiny ML 이란? Tiny ML = Tiny Machine Learning 을 직역하면 "매우 작은 머신러닝" 으로, 머신러닝을 구성하는 무언가가 매우 작음을 알 수 있다. Tiny ML은 센서 또는 마이크로 컨트롤러와 같은 저 에너지 시 dbstndi6316.tistory.com 이번주엔 칩과 참고할만한 책을 구매했다. 이렇게 준비를했는데! 보드에 코드를 넣을 시리얼케이블이 없어서 당장은 넣어보지 못한다ㅎㅎ (또 주문) 책의 Contents는 아래와 같이 구성되어있다. 1. 서론 2. 시작하기 3. 머신러닝 빠르게 훑어보기 4. TinyML 시작하기 ..

SQLite 란 모든 비즈니스 애플리케이션 내부에는 데이터를 저장 및 사용하는 방법이 구현되어 있다. 즉 클라이언트 측, 프론트, 백엔드, 에지 디바이스 모두 내장 데이터베이스가 필요하다. SQLite는 서버가 아니라 응용프로그램에 넣어 사용하는 비교적 가벼운 데이터베이스로 내장 가능한 오픈소스 데이터베이스이며 C로 작성되어있고, 일반적인 SQL로 쿼리가 가능하다. (사용은 swift, C/C++, python 등에서 가능) DB의 구성 테이블 : 엑셀에서의 시트와 같다. 한 테이블은 특정 주제에 관련된 데이터들을 담고 있고 한 DB내에는 여러 테이블이 존재할 수 있다. 레코드(행) : 하나의 항목과 관련된 필드 값의 집합이다. 예를들면 한 사람의 데이터 (이름, 전화번호, 이메일) 가 있다. 필드(열)..