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코딩뚠뚠

[머신러닝 공부] Tiny ML -12 / 음성인식 모델훈련하기 -3

Chapter12. 음성인식(호출어 감지) 모델 훈련하기 " 내 데이터셋으로 훈련해보자 " 목차 : 새로운 모델 훈련 -> 이전장 프로젝트에서 모델 사용 -> 이전장 모델 작동 방식 -> 이전장 내 데이터로 훈련하기 참고 repo GitHub - tensorflow/tensorflow: An Open Source Machine Learning Framework for Everyone An Open Source Machine Learning Framework for Everyone - GitHub - tensorflow/tensorflow: An Open Source Machine Learning Framework for Everyone github.com 내 데이터셋으로 훈련하기 : 훈련시킬 수 있는 데..
공부/ML&DL 2022. 2. 13. 02:06
[머신러닝 공부] Tiny ML -11 / 음성인식 모델훈련하기 -2

Chapter11. 음성인식(호출어 감지) 모델 훈련하기 " 이번에는 모델의 작동 방식을 알아보자 " 목차 : 새로운 모델 훈련 -> 이전장 프로젝트에서 모델 사용 -> 이전장 모델 작동 방식 내 데이터로 훈련하기 이전 포스팅 링크 [머신러닝 공부] Tiny ML -10 / 음성인식 모델훈련하기 -1 Chapter10. 음성인식(호출어 감지) 모델 훈련하기 " 새로운 모델을 만들어보자 " 목차 : 새로운 모델 훈련 프로젝트에서 모델 사용 모델 작동 방식 -> 다음장 내 데이터로 훈련하기 -> 다음장 새로운 dbstndi6316.tistory.com 모델 작동 방식 : 이전까지는 모델을 훈련하는 스킬을 배워봤다. 순서가 바뀐것같기도 하지만? 이번엔 모델이 어떻게 예측을 수행하는지 알아보자. > 입력의 시각..
공부/ML&DL 2022. 2. 7. 01:36
[머신러닝 공부] Tiny ML -10 / 음성인식 모델훈련하기 -1

Chapter10. 음성인식(호출어 감지) 모델 훈련하기 " 새로운 모델을 만들어보자 " 목차 : 새로운 모델 훈련 프로젝트에서 모델 사용 모델 작동 방식 -> 다음장 내 데이터로 훈련하기 -> 다음장 새로운 모델 훈련 : 우선 이 장에서는 yes, no 외의 다른 단어를 인식할 수 있는 모델을 훈련할 것이다. 훈련 시 아래와 같은 사항을 고려해야 될 것이다. 입력 : 기존 스크립트 활용을 위해 데이터의 모양과 형식을 맞춰줘야 한다. 출력 : 클래스 당 하나의 확률 텐서 타입을 갖는 출력을 맞춰줘야 한다. 훈련데이터 : 많은 데이터는 정확도를 향상시킨다. 최적화문제 : 메모리가 극도로 제한된 상태이므로 최적화문제가 있다. 참고한 기존 스크립트는 아래 스크립트이다. GitHub - tensorflow/tf..
공부/ML&DL 2022. 2. 2. 16:01
[머신러닝 공부] Tiny ML -9 / 음성인식 어플리케이션-2

Chapter9. 음성인식(호출어 감지) 어플리케이션 만들기 " 저번챕터에 이어 TinyML을 좀더 생활에 밀접한 부분에 사용해본다. " 목차 : TinyML을 이용한 호출어감지는 왜 필요할까? -> 이전장 참고 만들고자 하는 시스템 -> 이전장 참고 어플리케이션 아키텍처 -> 이전장 참고 테스트코드 분석 -> 이전장 참고 호출어 듣기 MCU에 배포하기 이전장은 아래 링크에.. [머신러닝 공부] Tiny ML -8 / 음성인식 어플리케이션-1 Chapter8. 음성인식(호출어 감지) 어플리케이션 만들기 " 이번 챕터에서는 TinyML을 좀더 생활에 밀접한 부분에 사용해본다. " 목차 : TinyML을 이용한 호출어감지는 왜 필요할까? 만들고자 하는 시스템 dbstndi6316.tistory.com 5. ..
공부/ML&DL 2022. 1. 31. 12:54
[머신러닝 공부] Tiny ML -8 / 음성인식 어플리케이션-1

Chapter8. 음성인식(호출어 감지) 어플리케이션 만들기 " 이번 챕터에서는 TinyML을 좀더 생활에 밀접한 부분에 사용해본다. " 목차 : TinyML을 이용한 호출어감지는 왜 필요할까? 만들고자 하는 시스템 어플리케이션 아키텍처 테스트코드 분석 호출어 듣기 -> 다음장에서 계속 MCU에 배포하기 -> 다음장에서 계속 1. TinyML을 이용한 호출어감지는 왜 필요할까? 우리는 음성인식이 되는 기기를 사용할 때 'OK google', '시리야' 와 같이 호출어를 사용한 후, '오늘 네이버 주가 검색해줘' 와 같이 음성 명령을 내리는 순서에 익숙하다. 음성명령은 서버에서 추론하여 결과를 내는 편이 정확성면에서 좋을것이다. 하지만 이는 많은 에너지(데이터,전력 등)를 소모한다. 따라서 언제 호출될지 ..
공부/ML&DL 2022. 1. 13. 23:53
[머신러닝 공부] Tiny ML -7 / MCU에 배포하기

Chapter7. MCU(마이크로 컨트롤러)에 배포하기 " 이번 챕터에서는 장치에 코드를 배포해본다. " 준비할 하드웨어등의 정보는 아래 포스팅에 기술 GitHub - yunho0130/tensorflow-lite: O'Reilly 소스코드 저장소 O'Reilly 소스코드 저장소 - GitHub - yunho0130/tensorflow-lite: O'Reilly 소스코드 저장소 github.com HandleOutput() 中 일부 해석 void HandleOutput(tflite::ErrorReporter* error_reporter, float x_value, float y_value) { // 메서드를 최초로 실행할 때 LED 설정한다. static bool is_initialized = false..
공부/ML&DL 2022. 1. 8. 22:53
[일상] 미국 ETF 종류와 정보

취직후 돈을 조금씩이라도 버니 어떻게 모아볼까 생각을 하게됐다. 주식, 펀드로 바로 돈을 굴리는 방법도 있겠지만, 우선 적금으로 시드를 모으면서 공부를 하려 한다. 첫번째로 미국 ETF 종류와 정보 확인이다. 아무것도 모르는상태에서 분석을 하기엔 무리여서 객관적인 정보만 확인해보려한다. 미국 ETF 시가총액 Top10 을 순서대로 정리했다. (2021.12.28기준) 1. SPY (SPER S&p 500 ETF Trust) S&P 500 주가를 추적하도록 설계된 현시점 세계에서 가장 큰 ETF이다. ETF 1주 가치는 현물 S&P500지수(미국상장기업중 대표500개)의 약 1/10 수준이다. 배당금은 분기별로 분배된다. 주당 50만원에 육박해 소액투자자에게 부담이 될 수 있다. 2. IVV (iShare..
일상 2021. 12. 28. 23:45
MISRA C 2012와 특성

이전 포스팅에서는 MISRA는 뭔지 MISRA C 코딩룰은 뭔지에 대해 알아봤다 MISRA C 코딩룰 개발자 누구나 자신만의 코딩룰이 있을것이다. 하지만 현업에선 자신만의 코딩룰보단 개발 테스트 관리를 위한 공통의 룰이 있다는것을 알게됐다. MISRA C 는 그 공통의 코딩룰 중 하나로 아래에 dbstndi6316.tistory.com 이번 포스팅에서는 그 중 MISRA C 2012와 그 특성에 대해 조금더 깊게 알아보고자 한다. 왜 규칙을 계속 업데이트 하는가? 이미 MISRA를 사용하는 기업들은 업그레이드에 대해 아래와 같은 의문들을 품을 수 있다. 새로운 규칙이 꼭 필요할까? 이전 규칙보다 월등히 좋은가? 기존 MC1/MC2를 준수한 코드는 새로운 표준도 준수할 수 있을까? 룰이 업데이트 되기 이전..
공부/기타 2021. 12. 28. 18:20
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