코딩뚠뚠

이번 포스팅에서는 Semantic Segmentation 문제를 위해 제안된 딥러닝모델인 Fully Convolutional Networks 에 대해 공부해보았다. 이 Network 는 U-Net에의 기본개념이기도 하다. dbstndi6316.tistory.com/251 [머신러닝 공부] 딥러닝/U-Net 이전 포스팅에서는 2021년 인턴에서 사용한 GNN에 대해 포스팅했다. 이번엔 2019년 인턴에서 U-Net을 사용한 것에 대해 다시 알아보는 포스팅을 할 것이다. U-Net U-Net은 이미지 분할을 목적으로 제안 dbstndi6316.tistory.com Semantic Segmentation 이란 입력이미지에서 물체를 Detect 하여 bounding box를 그리는 것 뿐 아닌 픽셀단위로 물체를..

파이썬을 쓰면서 self 와 __init__ 을 종종 볼 수 있었다 (물론 C++에서도 self 와 this 같은것을 볼 수 있다.) self는 항상 메서드의 첫번째 인자여야된다 라고만 알고있었고 __init__은 초기화? 로 알고있었다. 이번 포스팅을 기점으로 확실히 배운 개념을 정리해보고자 한다. self self는 python의 클래스에서 쓰인다. 클래스에서 self의 의미는 '자기자신' 을 의미한다. (뒤에서 더 알아보자) 그렇다면 클래스란 뭘까? 예를 들어 설명해보겠다. 만약 덧셈을 수행하는 함수가 있다고 생각해보자. a = 0 b = 0 def sum_1(num): global a a += num def sum_2(num): global b b += num sum_1(1) sum_2(1) su..

주제 : 총 120000개의 이미지를 1000개 상품 종류로 분류 홈페이지 링크 megaproduct.lotte.net/competitionSummary/6 일정 : 2021/3/15~2021/3/26 (늦게알아서 일주일밖에 참여를 못했다) DB : train data : 1000클래스의 48000 장 (1클래스당 48장) test data : 1000클래스의 72000 장 (1클래스당 72장인지는 확실치않음) size : 256x256 jpg 환경 : google colab T80 (RAM 12G) 런타임 제한이 12시간이여서 최대 학습시간은 12시간이였다. 과정 및 풀이 : 내 코드는 아래 깃허브에 고이 모셔놨다. 다만 너무 날것이라서.. 보기 불편할 수도 있다. github.com/yunsujeon..

2019년 공모전당시 KNN을 이용해 OCR기능을 구현한 적이 있다. 당시엔 영상, 머신러닝 분야에 모두 익숙하지 않아 공부하지 않고 코드를 가져와 사용하기만 했기에 이번 기회에 정리해보고자 한다. KNN은 지도학습 (Supervised Learning) 을 통한 가장 단순한 분류의 알고리즘 중 하나 이다. 아이디어는 새로운 데이터를 공간 상의 가장 가까운 것들과 묶는다는 것이다. 빨간색 input data와 가장 가까운 이웃을 찾아갈 때 이웃을 최대 세 명까지만 본다고 하자 (k=3) 그렇다면 그 중에는 보라색 Class B가 더 많기 때문에 빨간색은 Class B로 분류할 수 있다. 이웃을 여섯명 까지 본다고 하면 (k=6) 그 중에는 노란색인 Class A가 더 많기 때문에 빨간색은 Class A로..

포스코 포스텍에서 제공하는 청년 AI-BigData 아카데미 과정의 온라인 예습 과정 중 하나인 데이터 과학에 대한 강의를 듣고 정리한 포스팅이다. pabi.smartlearn.io/ 청년 AI·Big Data 아카데미 온라인 기초과정 (MOOC) 취업 준비생 누구나 POSTECH과 POSCO가 제공하는 무료 온라인 교육 과정에 참여할 수 있습니다. pabi.smartlearn.io 머신러닝 기법의 마지막 과정이다. 이번 장에서는 딥러닝과 텍스트마이닝을 배울수 있었다. 차례 : 딥러닝과 텍스트마이닝 Neural Networks Convolutional Neural Networks 텍스트마이닝 Neural Networks 인공신경망 (Neural Network) 은 머신러닝의 분류 중 통계적 학습 알고리즘..

포스코 포스텍에서 제공하는 청년 AI-BigData 아카데미 과정의 온라인 예습 과정 중 하나인 데이터 과학에 대한 강의를 듣고 정리한 포스팅이다. pabi.smartlearn.io/ 청년 AI·Big Data 아카데미 온라인 기초과정 (MOOC) 취업 준비생 누구나 POSTECH과 POSCO가 제공하는 무료 온라인 교육 과정에 참여할 수 있습니다. pabi.smartlearn.io 목차 : 주성분 분석과 부분 최소자승법 주성분 분석 주성분 회기분석 Partial Least Square Regression 주성분분석 (Principle Component Analysis) 다변량 분석 기법 주성분 이라고 불리는 선형조합으로 표현하는 기법이다. 주성분은 공분산으로부터 eignvector와 eigenvalue..

포스코 포스텍에서 제공하는 청년 AI-BigData 아카데미 과정의 온라인 예습 과정 중 하나인 데이터 과학에 대한 강의를 듣고 정리한 포스팅이다. pabi.smartlearn.io/ 청년 AI·Big Data 아카데미 온라인 기초과정 (MOOC) 취업 준비생 누구나 POSTECH과 POSCO가 제공하는 무료 온라인 교육 과정에 참여할 수 있습니다. pabi.smartlearn.io 이번강의에서는 연관규칙과 로지스틱회기분석에 대해 배웠다. 차례 : 연관규칙과 로지스틱 회귀분석 연관규칙분석 1 연관규칙분석 2 로지스틱 회귀분석 연관규칙분석1 (Association Rule Analysis) 연관규칙의 개념과 데이터 변환을 어떻게 분석할 수 있는지 배웠다. 연관규칙 : 대용량 데이터베이스의 트랜잭션에서 패턴..

포스코 포스텍에서 제공하는 청년 AI-BigData 아카데미 과정의 온라인 예습 과정 중 하나인 데이터 과학에 대한 강의를 듣고 정리한 포스팅이다. pabi.smartlearn.io/ 청년 AI·Big Data 아카데미 온라인 기초과정 (MOOC) 취업 준비생 누구나 POSTECH과 POSCO가 제공하는 무료 온라인 교육 과정에 참여할 수 있습니다. pabi.smartlearn.io 이전 강의까지 머신러닝 기법 중 SVM 의사결정나무 랜덤포레스트 KNN 등에 대해서 알아볼 수 있었다. 이번 강의에서는 군집분석 : 비지도학습 에 대해 알아본다. 차례 : 군집분석과 유사성 척도 계층적 군집분석 비계층적 군집분석 군집분석과 유사성 척도 군집분석은 비지도학습으로 속성변수들의 특징으로 그룹화한다. 타겟변수 값이 ..