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인공지능15

[PyTorch] PyTorch란? 파이토치의 구성요소, 파이토치로 텐서 조작하기 [PyTorch] PyTorch란? 파이토치의 구성요소, 파이토치로 텐서 조작하기 PyTorch(파이토치)? 딥러닝 프레임워크에는 Tensorflow와 PyTorch가있다. 교육용이나 회사에서는 Tensorflow를 많이 사용했지만 Tensorflow에 비해서 절차가 간단하고 속도도 빨라 최근 연구소에서 PyTorch를 많이 쓰고있는 추세라고한다. (결국에는 사용하는 프레임워크는 회사마다 다르기 때문에 둘 다 해두는 것이 좋겠다.) 나도 Tensorflow로 딥러닝을 먼저 접했지만 최근에 PyTorch로 모델링을 할 일이 있어서 공부해보기로 했다. ○ GPU 및 다른 가속기의 성능을 사용하기 위한 Numpy를 대체할 수 있다. ○ 신경망 구현에 유용한 자동미분 라이브러리를 제공한다. PyTorch(파이토.. 2022. 11. 19.

[PyTorch] 파이토치로 선형회귀 구현하기 / nn.Module [PyTorch] 파이토치로 선형회귀 구현하기,nn.Module Import import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim torch: 텐서를 생성하는 라이브러리 torch.autograd: 자동미분 기능을 제공하는 라이브러리 torch.nn: 신경망을 생성하는 라이브러리 torch.multiprocessing: 병럴처리 기능을 제공하는 라이브러리 torch.utils: 데이터 조작 등 유틸리티 기능 제공 torch.legacy(./nn/.optim): Torch로부터 포팅해온 코드 torch.onnx: ONNX(Open Neural Network Exchange) 서로 다른 프레임.. 2022. 11. 19.

CCTV 이상행동 판별 시스템 제작 - 04. 다시시작! 데이터셋 사진찍기(feat.labelImg) CCTV 이상행동 판별 시스템 제작 - 04. 다시시작! 데이터셋 사진찍기(feat.labelImg) 사진을 찍자! 결국..힘들게 정제한 데이터셋을 버리고 특징을 확실히 잡을 수 있는 데이터셋을 직접 만들기로 했다. 그리고 기존에 7개였던 카테고리 중 비슷하게 인식 될만한 것들을 다 버리고 (폭행, 실신, 기물파손, 계단전도, 개집표기 무단진입) 5개로 줄였다. 일단 특징이 되는 것들을 학습시키고 점점 데이터셋을 늘려가면서 조정하는 방법을 선택! 정말 데이터셋을 직접 만들지는 상상도 못했다ㅋㅋㅋ 파트너, 옷, 장소를 바꿔가면서 상황별로 40장씩 촬영을 했다. 사진의 양은 적지만 yolov5 자체가 Augmentation을 해주는 점을 이용해서 처음엔 적은 용량으로 시작했다. 🚫 촬영 시 주의한 점! 🚫 .. 2022. 8. 18.

Hands-On Machine Learning(핸즈온 머신러닝) - 1장 연습문제 Hands-On Machine Learning(핸즈온 머신러닝) - 1장 연습문제 1. 머신러닝의 정의 (30p) 명시적인 프로그래밍 없이 기계가 데이터로부터 스스로 학습할 수 있는 시스템을 만드는것이다. 학습이란 어떤 작업에서 주어진 성능 지표가 더 나아지는 것을 의미한다. 2. 머신러닝이 도움을 줄 수 있는 문제 유형 네가지 (33~34p) - 기존 솔루션으로는 많은 수동 조정과 규칙이 필요한 문제 - 전통적인 프로그래밍 방식으로는 해결 방법이 없는 복잡한 문제 - 유동적인 환경에 적응해야하는 문제 - 사람에게 통찰을 제공해야하는 문제 3. 레이블된 훈련세트란? (36p) 지도학습에서 각 sample에 대해 원하는 정답(label)을 담고 있는 훈련세트. 4. 가장 널리 사용되는 지도학습 작업 두 가.. 2022. 7. 4.

광주인공지능(AI)사관학교 3기 합격 및 입교식 참석 후기 광주인공지능사관학교 AI가 산업과 경제에 큰 바람을 일으키면서 많은 전문가들이 필요했지만 우리나라는 아직까지 인공지능 전문가가 턱없이 부족한 상황이고, 그나마 있는 전문가들도 해외 기업에 뺏기는 실상이다. 뒤늦게 많은 학교들이 AI학과와 AI대학원을 개설했지만 당장 실무에 투입할 수 있는 사람들이 없다. 이 문제를 해결하기 위해서, 단기간에 인공지능 전문 인재를 배출하려 광주광역시 자체에서 운영하는 교육기관이다. 나는 전에 다니던 회사와 연관이 있어서 1기 개교 때부터 이런 기관이 있다는 것을 알게 되었다. (그땐 디자이너여서 내가 이쪽에 발을 들일 거라고는 전혀 상상도 못했다.) 사실 약 6개월 과정으로 인공지능 전문가가 된다는 말은 믿지 않는다. 그럼에도 지원을 한 이유는 인공지능 관련공부를 약 1년.. 2022. 6. 16.

[딥러닝] Convolution Neural Network (CNN) 합성곱 신경망 - 간단하고 쉽게 이해하기 Convolution Neural Network (CNN) 합성곱 신경망 CNN Dense 레이어 = 연산을 담당하는 레이어이고. CNN = 들어오는 데이터(features)에 대한 특성을 추출하는 레이어이다. 따라서 모델링을 할 때에 특성 추출을 먼저한 후 연산을 해야하니 윗부분이 특성을 추출하는 레이어가 자리잡고 아랫부분이 연산을 담당하는 레이어가 자리잡는다. input 레이어는 하나의 이미지에 대해서 굴곡 등..특성을 추출하고 그 추출한 이미지를 모아둔 것을 feature maps라고 한다. 계속 cnn층을 깊게쌓으면서 특성 추출을 해가는 것이 위 그림에 대한 설명이다. 여기까지가 CNN의 기본 개념 끝! Dense VS CNN 예를들어 고양이 사진을 가지고 이 사진이 고양인지 아닌지를 알 수 있는.. 2022. 2. 17.

[논문리뷰] VGG Net - Very Deep Convolutional Networks for large-scale image recognit [딥러닝] VGG Net - 논문리뷰 -Very Deep Convolutional Networks for large-scale image recognition 논문 링크 ↓↓↓↓↓↓ https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pd VGG net은 유명한 레이어이자 실무에서도 많이 쓰이는 모델이라고한다. 세계 이미지 분류 대회가 있다. 거기서 2014년에 준우승을 한 모델. 살짝 여담으로 인공지능을 활용한 대회는 사람의 성능을 뛰어넘으면 종료되는데 2017년에 종료됐다니..조금 무섭다. 이제 이미지 분류는 기계가 사람보다 더 잘한다는 그런걸까..ㅎ 먼저 총 6개의 구조를 볼 수 있다. 구조도를 보면 마지막 FC-1000인것을 보아 Dense(1000, 'softmax')이므로 1000개의 카.. 2022. 2. 16.

[딥러닝] Dense Layer (Fully Connected Layer) 이해하기 Dense Layer (Fully Connected Layer) 이해하기 Dense Layer 딥러닝에서 가장 기본이 되는 Layer이다. Fully Connected Layer라고도 부른다. 논문에서는 Dense보다 Fully Connected Layer라고 많이 지칭하고 FC라고 줄여서 부른다. 흰색 동그라미를 노드(뉴런)라고 불리는데 y = wx + b 의 w(weight)의 역할을 한다. w들의 가중치가 변하면서 우리가 예측하고자하는 결과값에 가장 근사하게 만들어준다. Dense Layer는 노드와 노드 들이 완전하게 연결되어있다. input layer 위 그림은 4층의 레이어를 가지고있다. 데이터가 왼쪽에서 오른쪽으로 layer를 통과한다. output layer는 바로 앞 hidden laye.. 2022. 2. 9.

[딥러닝] classification neural network(분류신경망) [딥러닝] classification neural network(분류신경망) 머신러닝, 딥러닝의 데이터 문제의 유형은 크게 분류(Classification)과 회귀(regression)으로 나눠진다. 그 중 Classification neural network를 소개해보겠다. 분류(Classification)는 데이터가 어느 범주에 속하는지 알아내는 것이다. 그 중 오늘은 가장 기본데이터인 와인은 분류하는 신경망 모형을 만들어보겠다. random seed 설정 일관된 결과값이 나오도록 랜덤 시드를 설정해줘야한다. numpy와 tensorflow를 import하고 각각 랜덤 시드값을 생성하는 함수를 사용해서 생성한다. import numpy as np import tensorflow as tf np.ran.. 2022. 1. 24.

[코멘토] (1주차) 인공지능을 활용한 챗봇 구축 기획부터 설계, 구현 A to Z - 기획 지금까지의 내 인공지능 공부는 알고리즘 이론, 유명한 실습 예제 기본 데이터로 연습하기였다. 이쯤되니 실제로 내가 구현할 수 있는 서비스가 무엇인지 궁금해졌다. 내가 만든 것들이 눈에 보여졌으면 좋겠다고 생각하기도 했고, 여러가지 인공지능 분야 중 나에게 맞는 분야에 대한 고민도 필요했다. 작년에 코멘토에서 SQL 직무부트캠프를 수료했기 때문에 이번에도 인공지능에 관련된 직무부트 캠프를 들어보기로 했다. 여러가지가 있었지만 가장 빨리 오픈하는 세션 '인공지능을 활용한 챗봇 구축 기획부터 설계, 구현 A to Z'을 신청했다. 이러한 시나리오로 진행하는 직무캠프이다. 상세페이지가 다른 캠프들과 Ctrl+C, V 수준이라서 딱히 참고할 내용은 크게 없었고, 그냥 제목만 보고 신청했다. 1주차 온라인 세션 1.. 2022. 1. 24.

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