인공지능
Minist 데이터 활용 0,1,2 구분 인공지능 직접구현
이번에는 Mnist 데이터들을 활용해서 직접 0,1,2를 구분하는 인공지능을 만들어보았다. 이를 확장해서 구현한다면 0~9까지 구분하는 인공지능을 라이브러리 없이 직접 만들어보는 것이 가능할 것이다. 이전 신경망까지 잘 따라왔다면 오히려 쉽다! 입력 후보군 5개와 0,1,2로 된 출력 후보군 3개를 넣어주기만 하면 된다. 먼저 흐름도를 통해 전체적인 흐름을 파악해보자. 우선 일반적인 Minist 를 받아오는것이 아닌 기존에 했던것처럼 엑셀형식으로 가공된 파일이 있다. 이들을 활용해서 구현할 것이다. 출력은 0,1,2로 나오기 때문에 ONE-HOT-ENCODIG을 거친다면 100, 010, 001 3가지의 출력 후보군이 나올것이다. 그렇다면 입력 후보군들은 어떻게 선택해야 할까? (1) 가로축 Projec..
가우스 함수를 이용한 선형회귀 모델 직접구현
가우스 함수를 이용한 선형회귀 모델 직접구현을 해보자. 전글,전전글에서 소개했던 방법외에 가우스 함수를 사용해서도 모델을 구현할 수 있는데, 이는 직선이 아닌 곡선을 구현하는 경우에 사용된다. 즉, 위와같은 가우스 함수의 합으로 예측 모델을 구할 수 있는 것이다. 즉 위와같은 꼬불꼬불한 예측 모델을 만들 수 있게 된다. 몇개의 가우스 함수를 더해서 모델을 만들건지를 K라고 생각하고 이는 우리가 정한다고 생각해보자. 수식적으로 보면 K개의 가우스 함수는 위처럼 식을 세울 수 있다. 이때 Uk와 시그마값은 위와 같이 설정해 둘 수 있다. 결국 말은 어렵지만 전글,전전글에서 했던것과 똑같이 예측모델을 만드는데 이를 가우스함수로 만들 뿐이다. 그리고 우리는 가우스 함수를 어떻게 만들어야 할지도 알고있다. 또한 ..
08_개,고양이 구분 인공지능 구현
이번엔 개,고양이를 구분하는 인공지능을 직접 구현해보자. https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/cats_vs_dogs 고양이 대 개 | TensorFlow Datasets TensorFlow.js의 새로운 온라인 과정에서 웹 ML을 통해 0에서 영웅으로 거듭나십시오. 지금 등록하세요 이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다. Switch to English 고양이 대 개 고양이와 개 www.tensorflow.org Dataset은 위에서 가져왔다. import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import tensorflow_..
01_ 선형회귀 알고리즘 구현
이번에 인프런의 인공지능 강의를 수강하게 되었다. 평소에 관심도 있긴 했지만 졸업작품을 진행하는데 인공지능부분에서 막혀버려서... 수강하게 되었다. 관련 내용을 정리해보고자 한다! https://www.inflearn.com/course/tensorflow-%EC%8B%A4%EC%A0%84%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B8-%EC%98%AC%EC%9D%B8%EC%9B%90/dashboard 차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원 - 인프런 | 강의 차량 번호판 인식 실전 프로젝트를 통해 딥러닝/TensorFlow/컴퓨터비전 기초부터 실무 응용까지 전 과정을 한번에 학습할 수 있는 올인원 형태의 강의입니다. 다양한 실습을 통해 Cust..