머신러닝
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내일배움캠프 12조 사다리조 머신러닝 팀 프로젝트 발표자료 : https://www.notion.so/Team-Project-1207c86899ac44c5aa4bd3fa78bece9e 내일배움캠프 | Team Project Object Recognition Machine Learning www.notion.so 시연영상 : https://www.youtube.com/watch?v=SWMZ07HIiiY KPT 회고 1. KEEP 협업 문제 발생 시 팀원과 공동으로 문제 해결 화면 공유를 통해 즉석에서 상황을 공유하고 함께 확인 다양한 git 기능 사용 PR(풀 리퀘스트) issue 브랜치 분할 작업 기본기능: 스태시, 폐기, 커밋 메세지 변경 코드 마감 노력(불필요한 주석, print문, 사용하지 않는 변..
TIL_팀 프로젝트_KPT내일배움캠프 12조 사다리조 머신러닝 팀 프로젝트 발표자료 : https://www.notion.so/Team-Project-1207c86899ac44c5aa4bd3fa78bece9e 내일배움캠프 | Team Project Object Recognition Machine Learning www.notion.so 시연영상 : https://www.youtube.com/watch?v=SWMZ07HIiiY KPT 회고 1. KEEP 협업 문제 발생 시 팀원과 공동으로 문제 해결 화면 공유를 통해 즉석에서 상황을 공유하고 함께 확인 다양한 git 기능 사용 PR(풀 리퀘스트) issue 브랜치 분할 작업 기본기능: 스태시, 폐기, 커밋 메세지 변경 코드 마감 노력(불필요한 주석, print문, 사용하지 않는 변..
2023.01.01 -
팀 프로젝트의 결과물을 제출하는 날 나의 발자국을 돌아보는 시간 개발자들의 발자국 GITHUB 깃 강의로 빌드업된 나의 깃 능력을 최대한으로 사용하는 프로젝트가 되었다. 능숙하진 못하더라도 브랜치를 나누어 작업하는 습관 세밀한 작업에도 커밋 기록을 남기는 습관 이슈 등록과 이슈 태그를 통해 작업 내역을 기록하는 습관 등 앞으로 협업할 현장에서 투입되기 위한 밑거름을 다져가는 중!! 📌 필수 기능 사물인식 기능 업로드 이미지 해당 카테고리 출력 서비스 ((ex. 남성, 여성 성별 구분 등) 이미지마다 인식한 사물의 정보를 로그에 저장해주세요 (DB 저장) 📌 추가 기능 커스텀 데이터셋을 만들어서 학습 브라우저의 웹캠 기능 사용으로 촬영 혹은 실시간으로 사물인식 결과 공유 기능 회원기능 소셜 로그인(구글, ..
TIL_220524_팀 프로젝트팀 프로젝트의 결과물을 제출하는 날 나의 발자국을 돌아보는 시간 개발자들의 발자국 GITHUB 깃 강의로 빌드업된 나의 깃 능력을 최대한으로 사용하는 프로젝트가 되었다. 능숙하진 못하더라도 브랜치를 나누어 작업하는 습관 세밀한 작업에도 커밋 기록을 남기는 습관 이슈 등록과 이슈 태그를 통해 작업 내역을 기록하는 습관 등 앞으로 협업할 현장에서 투입되기 위한 밑거름을 다져가는 중!! 📌 필수 기능 사물인식 기능 업로드 이미지 해당 카테고리 출력 서비스 ((ex. 남성, 여성 성별 구분 등) 이미지마다 인식한 사물의 정보를 로그에 저장해주세요 (DB 저장) 📌 추가 기능 커스텀 데이터셋을 만들어서 학습 브라우저의 웹캠 기능 사용으로 촬영 혹은 실시간으로 사물인식 결과 공유 기능 회원기능 소셜 로그인(구글, ..
2023.01.01 -
자 이제 시작이야~ 내 꿈을~ 내 꿈을 위한 여행~ 머신ㄹ.. ? 올 것이 오고야 말았다.. 왠 종일 컴퓨터를 굴리기 바쁜 시즌 이름하여 머신러닝 프로젝트.. 데이터 분석과 AI 학습을 위해 우리의 컨셉에 맞는 데이터 셋을 첫 날부터 굴리기 시작했다.. ===================== 나 : 팀장님.. 이거 얼마나 갈까요..? (원하는 값) 찾을 수는 있는거겠죠..? 팀장님 : (절레절레..) 나 : ... ===================== 슨느는 므슨르닁.. 시작해본다.. ^^ 새로운 팀과 함께하게 된 12조 / 사다리조 팀명의 의미는 큰 의미 없다. 팀장부터 사다리로 뽑아 사다리 컨셉으로 굳히고 간 사다리 조이다. github : https://github.com/camp-ladder/o..
TIL_220518_팀 프로젝트_머신러닝자 이제 시작이야~ 내 꿈을~ 내 꿈을 위한 여행~ 머신ㄹ.. ? 올 것이 오고야 말았다.. 왠 종일 컴퓨터를 굴리기 바쁜 시즌 이름하여 머신러닝 프로젝트.. 데이터 분석과 AI 학습을 위해 우리의 컨셉에 맞는 데이터 셋을 첫 날부터 굴리기 시작했다.. ===================== 나 : 팀장님.. 이거 얼마나 갈까요..? (원하는 값) 찾을 수는 있는거겠죠..? 팀장님 : (절레절레..) 나 : ... ===================== 슨느는 므슨르닁.. 시작해본다.. ^^ 새로운 팀과 함께하게 된 12조 / 사다리조 팀명의 의미는 큰 의미 없다. 팀장부터 사다리로 뽑아 사다리 컨셉으로 굳히고 간 사다리 조이다. github : https://github.com/camp-ladder/o..
2023.01.01 -
Convolutional Neural Networks (합성곱 신경망) 합성곱(Convolution) : 컴퓨터 비전(Computer Vision, CV) 분야에서 많이 쓰이는 이미지 처리 방식 합성곱 신경망(CNN) : 르쿤 교수, 합성곱을 이용한 신경망 디자인 이미지 처리에서 가장 보편적으로 사용되는 네트워크 구조 합성곱 계층(Convolution layer) 필터(Filter 또는 Kernel)를 한 칸씩 오른쪽으로 움직이며 합성곱 연산 이동하는 간격을 스트라이드(Stride) 특성 맵 크기가 줄어드는 것을 방지하기 위한 패딩(Padding 또는 Margin) 1개의 필터를 사용 특성 맵이 줄어듬 특성 맵의 크기가 동일 여러개의 필터를 이용한 합성곱 3차원(가로, 세로, 채널)의 이미지 입력과 출력..
TIL_220517_머신러닝 프로젝트 기초Convolutional Neural Networks (합성곱 신경망) 합성곱(Convolution) : 컴퓨터 비전(Computer Vision, CV) 분야에서 많이 쓰이는 이미지 처리 방식 합성곱 신경망(CNN) : 르쿤 교수, 합성곱을 이용한 신경망 디자인 이미지 처리에서 가장 보편적으로 사용되는 네트워크 구조 합성곱 계층(Convolution layer) 필터(Filter 또는 Kernel)를 한 칸씩 오른쪽으로 움직이며 합성곱 연산 이동하는 간격을 스트라이드(Stride) 특성 맵 크기가 줄어드는 것을 방지하기 위한 패딩(Padding 또는 Margin) 1개의 필터를 사용 특성 맵이 줄어듬 특성 맵의 크기가 동일 여러개의 필터를 이용한 합성곱 3차원(가로, 세로, 채널)의 이미지 입력과 출력..
2023.01.01 -
딥 러닝이란? 딥 러닝 : 머신 러닝의 한 분야 층(Layer)을 깊게(Deep) 쌓는다고 해서 딥러닝 딥러닝의 다른 단어 표현 딥러닝(Deep learning) Deep neural networks Multilayer Perceptron(MLP) 딥러닝의 주요 개념과 기법 배치 사이즈와 에폭 활성화 함수 과적합과 과소적합 데이터 증강 드랍아웃 앙상블 학습률 조정 딥러닝의 역사 XOR 문제 : 기존의 머신러닝은 AND, OR 문제로부터 시작 Perceptron(퍼셉트론) : 하지만 학습 시키기에는 XOR문제를 풀지 못했다. Multilayer Perceptrons (MLP)라는 개념을 통해 문제를 풀어보려고 했으나 실패. Backpropagation (역전파) : 1974년에 발표된 Paul Werbos..
TIL_220516_머신러닝 프로젝트 기초딥 러닝이란? 딥 러닝 : 머신 러닝의 한 분야 층(Layer)을 깊게(Deep) 쌓는다고 해서 딥러닝 딥러닝의 다른 단어 표현 딥러닝(Deep learning) Deep neural networks Multilayer Perceptron(MLP) 딥러닝의 주요 개념과 기법 배치 사이즈와 에폭 활성화 함수 과적합과 과소적합 데이터 증강 드랍아웃 앙상블 학습률 조정 딥러닝의 역사 XOR 문제 : 기존의 머신러닝은 AND, OR 문제로부터 시작 Perceptron(퍼셉트론) : 하지만 학습 시키기에는 XOR문제를 풀지 못했다. Multilayer Perceptrons (MLP)라는 개념을 통해 문제를 풀어보려고 했으나 실패. Backpropagation (역전파) : 1974년에 발표된 Paul Werbos..
2023.01.01 -
2주차 머신러닝.. 이미 매워서 혀가 얼얼한데.. 점점 통각이 쌔지는 기분이랄까.. 찍먹하려다 크게 혼나는 중이다. 이해의 범주에 계속 팅겨져 나가버리니.. 날아가는 멘탈 잡는 중.. 오늘도 화이팅!!! Logistic regression (로지스틱 회귀) 가능성이 더 높은 범주로 분류하는 알고리즘 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 구체적으로 나타낸다. 선형 회귀처럼 연속된 값을 예측하는 것이 아니라 종속변수가 범주형 데이터일 때 사용한다. 회귀를 사용하여 범주에 속할 확률을 예측한다. 독립 변수 : 독립 변수는 입력값이나 원인 종속 변수 : 종속 변수는 결과물이나 효과 범주형 데이터 : 0 또는 1처럼 이진으로 나타나 있는 데이터 이항 로지스틱 회귀 : 종속 변수가 2개인 binary 형태일 때 EX..
TIL_220513_머신러닝 프로젝트 기초2주차 머신러닝.. 이미 매워서 혀가 얼얼한데.. 점점 통각이 쌔지는 기분이랄까.. 찍먹하려다 크게 혼나는 중이다. 이해의 범주에 계속 팅겨져 나가버리니.. 날아가는 멘탈 잡는 중.. 오늘도 화이팅!!! Logistic regression (로지스틱 회귀) 가능성이 더 높은 범주로 분류하는 알고리즘 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 구체적으로 나타낸다. 선형 회귀처럼 연속된 값을 예측하는 것이 아니라 종속변수가 범주형 데이터일 때 사용한다. 회귀를 사용하여 범주에 속할 확률을 예측한다. 독립 변수 : 독립 변수는 입력값이나 원인 종속 변수 : 종속 변수는 결과물이나 효과 범주형 데이터 : 0 또는 1처럼 이진으로 나타나 있는 데이터 이항 로지스틱 회귀 : 종속 변수가 2개인 binary 형태일 때 EX..
2023.01.01 -
어제부로 팀 프로젝트가 끝나고, 드디어 시작한 머신러닝 교육과정!! (가슴이 웅장해진다..!!!) 근데.. 캠퍼들 분위기가 왜 그러지..??!! (어리둥절) 알고 봤더니 이번 머신 러닝에는 수학적인 능력이 상당히 필요하다 하더라.. 아니.. 시작도 안해보고 기가 죽어서야 되겠어?!! 일단 시작해본다.. 맛이라도 보고 판단하고 생각해보자. 내가 이 맛을 감당할 수 있는지를!!! 오늘의 목표 : 머신러닝 1주차 과정 완강하기 선형회귀 : 컴퓨터가 풀 수 있는 문제 중에 가장 간단한 것이 바로 두 데이터 간의 직선 관계를 찾아 내서 x값이 주어졌을 때 y값을 예측 강의를 진행하시는 튜터님의 권장사항 영어 권장 구글, Stackoverflow 등의 사이트에서 영어를 많이 씀 의사소통시 영어로 소통해야 의사소통 ..
TIL_220512_머신러닝 프로젝트 기초어제부로 팀 프로젝트가 끝나고, 드디어 시작한 머신러닝 교육과정!! (가슴이 웅장해진다..!!!) 근데.. 캠퍼들 분위기가 왜 그러지..??!! (어리둥절) 알고 봤더니 이번 머신 러닝에는 수학적인 능력이 상당히 필요하다 하더라.. 아니.. 시작도 안해보고 기가 죽어서야 되겠어?!! 일단 시작해본다.. 맛이라도 보고 판단하고 생각해보자. 내가 이 맛을 감당할 수 있는지를!!! 오늘의 목표 : 머신러닝 1주차 과정 완강하기 선형회귀 : 컴퓨터가 풀 수 있는 문제 중에 가장 간단한 것이 바로 두 데이터 간의 직선 관계를 찾아 내서 x값이 주어졌을 때 y값을 예측 강의를 진행하시는 튜터님의 권장사항 영어 권장 구글, Stackoverflow 등의 사이트에서 영어를 많이 씀 의사소통시 영어로 소통해야 의사소통 ..
2023.01.01