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..