Assignment: Exercise 1 - Cats vs. Dogs 이 Assignment 풀다가 머리가 터질 것 같다... 요약하고 공부하던 중간에 첨부한다. # ATTENTION: Please do not alter any of the provided code in the exercise. Only add your own code where indicated # ATTENTION: Please do not add or remove any cells in the exercise. The grader will check specific cells based on the cell position. # ATTENTION: Please use the provided epoch values when train..

머신러닝 야학 종료! Opentutorials에서 제공하는 머신러닝 야학 2기가 1월 19일을 끝으로 마무리됐다. 머신러닝 야학에서는 Orange3, Python, JavaScript 등의 툴로 머신러닝을 배울 수 있는 기회가 주어졌는데, 나는 그 중에서 Python 강좌를 수강했다. 수업은 기본적인 파이썬 지식이 없음에도 이해가 갈 정도로 수업은 쉽고 친절하게 설계되었고, 중간중간 학생들을 상당히 독려해주었다. 나만 그런 줄 알았는데, 졸업식 때 시청자들의 후기들을 보면서 그러한 독려 문구가 나뿐만 아니라 생각보다 많은 사람들에게 도움이 되었다는 걸 깨달았다. 확실히 도움이 되는 수업이었다. 그러나 이제 다시 막막해진다. 확실히 과거에 비해서는 아는 게 많이 생겼다. 하지만 문제는 아는 것보다 모르는 ..

필터의 이해 필터셋은 3차원 형태로 된 가중치의 모음 필터셋 하나는 앞선 레이어의 결과인 "특징맵" 전체를 본다. 필터셋의 개수만큼 특징맵을 만든다. 1번 내용에서 중요한 점은 필터셋을 구성하는 각각의 필터가 3배열차원이다. 이는 우리가 코딩해야 하는 파일이 단지 흑백 이미지가 아니기 때문인데, 우리가 생각하는 2차원 이미지는 데이터는 사실 2차원에 RGB의 각 값을 포함한 3차원 데이터이기 때문. 이들을 걸러주는 필터 역시 자연스럽게 3차원이 된다. 그리고 이런 필터를 모은 필터셋(이하 필터로 통칭) 또한 3차원 데이터를 모았으므로 4배열차원의 데이터가 되는 것이다. MaxPooling2D 뭐 어쨌든 이런 식으로 데이터를 학습시키면 CNN을 무난히 학습할 수 있다. 그러나 한 가지 문제가 발생하니, 바..

Conv2D 시작! CNN! 내가 이전 게시물에서 궁금해 했던 Convolution Neural Netwrok의 Convolution이 드디어 보인다. Conv2D라는 말을 보아 하니, 왠지 2차원 이미지, 즉 흑백 이미지를 데이터로 만드는 과정이 나타날 것 같은데 한번 자세히 살펴보자. Convolution 분명히 봉수골 개발자님이 영상에서 설명한 Convolution의 정의는 굉장히 실용성이 있고 초보자를 위해 이해하기 쉽게 쓰여 있다. 그런데 구글에서 검색한 Convolution은 겉보기엔 다소 다른 개념인 것 처럼 보였다. 롸? 라는 탄성이 절로 나오는 설명과 함께 몇 게시글과 유튜브 영상을 본 끝에 CNN을 이해할 수 있었다. 일단 한국어로 '합성곱'이라고 나오는 Convolution은, 그 과..

본 포스팅은 오픈튜토리얼즈에서 제공하는 머신야학 2기 참여자로서 필기를 위해 자의적으로 남기는 글이다. 모쪼록 오픈튜토리얼즈가 많은 후원을 받아서 더 질 좋은 영상과 컨텐츠로 찾아오면 좋겠다. 공부를 시작하자. Review 이제부턴 본격적으로 이미지 분류 모델을 만들 것 처럼 보인다. 그 전에 먼저 가장 도외시했던, 머신러닝이란 무엇인가에 대한 복습을 진행하고 가자. insomnia.tistory.com/6?category=953725 머신 러닝 (①) 필기 Machine Learning 1-12 표 행에는 하나의 예시(instance, observed value, example, record, case), 열에는 하나의 속성(feature, attribute, variable, field)이 적힌다. ..

차원이란 무엇인가? 열의 개수에 따라 차원이 나뉘기도 한다. 예로 Iris Flower의 꽃잎 길이, 꽃잎 폭, 꽃받침 길이, 꽃받침 폭 등의 네 가지 변수가 있다면 그 변수는 4차원 공간에 한 점으로 표현될 수 있다. 반면, 데이터의 포함 관계를 의미할 때도 있는데, 배열의 깊이를 차원수라고 한다. 예로 데이터를 배열하는 방식을 의미할 수도 있다. 예를 들어서 위 데이터는 행렬의 표 형태로 표현될 수 있는데, 이를 2차원 표라고 한다. 한동안은 헷갈리는 차원을 확실하게 하기 위해서 전자의 차원은 '데이터차원', 후자의 차원은 '배열차원'이라고 (개인적으로) 명명하자. 헷갈리지 않을 때 쯤이면 떼는걸로 하자. 다시한번 정리하자면, 데이터의 속성의 개수가 데이터차원이고, 이러한 데이터가 쌓여있는 형태가 배..