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백엔드, 알고리즘, 머신러닝에 관심있는 학부생입니다.
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YOLOv5 개발환경 구성 및 샘플 데이터 훈련

현재 저는 교내 임베디드 관련 연구실에서 학부연구생으로 근무하고 있습니다. 이번에 새로 진행할 프로젝트에서 real-time object detection을 수행하기 위해 YOLOv5 모델을 적용 가능할지 검토하기 위해 개발환경을 구성하고 제공되는 샘플 데이터로 훈련

2022년 3월 25일
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JavaScript 이벤트로 Drag and Drop 게임 구현

본 시리즈는 "스테이지어스"에서 2021년 3분기부터 10주간 진행된 웹 기초 과정 중 유의미한 공부 내용을 업로드합니다. 과제를 진행하며 어려웠던 부분이나 구상 과정을 회상하는 식으로 포스팅됩니다. 아래 링크를 클릭하면 스테이지어스 홈페이지로 이동됩니다. 해당 내용에

2022년 2월 28일
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JavaScript로 숫자야구 만들기

본 시리즈는 "스테이지어스"에서 2021년 3분기부터 10주간 진행된 웹 기초 과정 중 유의미한 공부 내용을 업로드합니다. 과제를 진행하며 어려웠던 부분이나 구상 과정을 회상하는 식으로 포스팅됩니다. 아래 링크를 클릭하면 스테이지어스 홈페이지로 이동됩니다. 해당 내용에

2022년 2월 25일
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[혼공머신] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 후기

[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 책의 후기입니다. 본 편의 시리즈에서 각 챕터별 내용을 확인할 수 있습니다. 0. 들어가며 드디어 책을 다 읽었다. 거의 두달 가까운 시간동안 책을 읽으며 마무리지었는데, 지금 돌아보면 너무 빨리 책을 읽었나 싶다. 한 챕터, 한

2022년 2월 24일
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[혼공머신] 순환 신경망 : LSTM, GRU 셀

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 책에 기반한 정리글입니다.전체 소스코드는 아래 Github 링크에서 확인할 수 있습니다.Github 링크일반적으로 기본 순환층은 긴 시퀸스를 학습하기 어렵다. 멀리 떨어져 있는 단어 정보를 인식하기 어려울 수 있는데, 이는 시퀸스가 길수록

2022년 2월 23일
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[혼공머신] 순환 신경망으로 IMDB 리뷰 분류하기

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 책에 기반한 정리글입니다.전체 소스코드는 아래 Github 링크에서 확인할 수 있습니다.Github 링크이번 편에서는 딥러닝으로 댓글을 분석해서 평가가 긍정적인지, 부정적이지 판단해보려 한다. 순차데이터와 순환신경망(Recurrent Ne

2022년 2월 21일
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[혼공머신] 합성곱 신경망의 시각화

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 책에 기반한 정리글입니다.전체 소스코드는 아래 Github 링크에서 확인할 수 있습니다.Github 링크이번 편에서는 저번 편에서 저장한 합성곱 신경망 모델을 읽어 들인 후 모델의 가중치와 특성 맵을 시각화해본다. 또한 케라스의 함수형 A

2022년 2월 14일
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[혼공머신] 합성곱 신경망을 이용한 이미지 분류 모델

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 책에 기반한 정리글입니다.전체 소스코드는 아래 Github 링크에서 확인할 수 있습니다.Github 링크이번 편에서는 텐서플로 케라스 API를 이용해 패션 MNIST 데이터를 합성곱 신경망으로 분류한다. 모델을 만들며 합성곱, 패딩, 스트

2022년 2월 14일
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[혼공머신] 드롭아웃, 모델의 저장과 복원, 콜백과 조기 종료

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 책에 기반한 정리글입니다.전체 소스코드는 아래 Github 링크에서 확인할 수 있습니다.Github 링크지금까지 인공 신경망과 심층신경망을 구성하고 다양한 옵티마이저를 통해 성능을 향상시킬 수 있는 방법에 대해 알아보았다.이번에는 과대적합

2022년 2월 13일
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[혼공머신] 심층 신경망(Deep Neural Network)

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 책에 기반한 정리글입니다.전체 소스코드는 아래 Github 링크에서 확인할 수 있습니다.Github 링크이번 편에서는 여러 개의 층을 추가하여 다층 인공 신경망, 즉 심층 신경망을 만들고, 은닉층에 사용하는 활성화 함수인 렐루 함수 , 가

2022년 2월 13일
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[혼공머신] 인공 신경망(Artificial Neural Network)

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 책에 기반한 정리글입니다.전체 소스코드는 아래 Github 링크에서 확인할 수 있습니다.Github 링크이제부터는 tensorflow와 keras를 통한 인공 신경망 모델을 만들어본다.인공 신경망의 원리와 구조를 이해하고, 로지스틱 회귀

2022년 2월 13일
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[혼공머신] 차원 축소의 주성분 분석 알고리즘

[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 책에 기반한 정리글입니다. 전체 소스코드는 아래 Github 링크에서 확인할 수 있습니다. Github 링크 0. 개요 머신러닝 모델을 만들며 여러 이미지들을 저장할 때 저장공간이 부족할 수 있다. 이때 차원 축소 알고리즘을 사용하

2022년 2월 12일
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[혼공머신] k-평균 알고리즘

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 책에 기반한 정리글입니다.전체 소스코드는 아래 Github 링크에서 확인할 수 있습니다.Github 링크저번 편에서 군집 알고리즘은 타깃값을 미리 알고 있었기 때문에 각 과일 사진의 픽셀의 평균을 구하는 것이 가능했지만, 진짜 비지도 학습

2022년 2월 10일
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[혼공머신] 비지도 학습의 군집 알고리즘

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 책에 기반한 정리글입니다.전체 소스코드는 아래 Github 링크에서 확인할 수 있습니다.Github 링크비지도학습은 머신러닝의 한 종류로 훈련 데이터에 타깃이 없어, 외부의 도움 없이 스스로 학습해야 한다. 군집은 비슷한 샘플끼리 하나의

2022년 2월 10일
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[혼공머신] 앙상블 학습 : 랜덤포레스트, 엑스트라트리, 그레이디언트 부스팅

앙상블 학습은 더 좋은 예측 결과를 만들기 위해 여러 개의 모델을 훈련하는 머신러닝 알고리즘이다.정형 데이터를 다루는 데 가장 뛰어난 성과를 내는 알고리즘이 바로 앙상블 학습이다. 이는 대부분 결정트리를 기반으로 만들어져 있다.이번 편에서는 앙상블 학습 알고리즘의 여러

2022년 2월 10일
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[혼공머신] 교차검증, 그리드 서치

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 책에 기반한 정리글입니다.전체 소스코드는 아래 Github 링크에서 확인할 수 있습니다.Github 링크모델의 하이퍼파라미터 튜닝을 위해서 모델을 여러 번 평가해야 하는데, 일반화 성능을 올바르게 예측하려면 가급적 테스트 세트를 사용하지

2022년 2월 9일
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[혼공머신] 결정트리와 불순도

[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 책에 기반한 정리글입니다. 전체 소스코드는 아래 Github 링크에서 확인할 수 있습니다. Github 링크 0. 개요 >결정 트리는 예, 아니오에 대한 질문을 이어나가며 정답을 찾아 학습하는 알고리즘이다. >불순도는 결정 트리

2022년 1월 22일
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[혼공머신] 확률적 경사 하강법

[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 책에 기반한 정리글입니다. 전체 소스코드는 아래 Github 링크에서 확인할 수 있습니다. Github 링크 0. 개요 지금까지는 모델을 훈련할 때 훈련 데이터를 가지고 매번 모델을 새로 만들었다. 이번에는 훈련한 모델을 버리지 않

2022년 1월 22일
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[혼공머신] 로지스틱 회귀와 시그모이드·소프트맥스 함수

깃허브 경로 : Self-Study/혼자-공부하는-머신러닝-딥러닝/혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 책에 기반한 정리글입니다.전체 소스코드는 아래 Github 링크에서 확인할 수 있습니다.Github 링크로지스틱 회귀선형 방정식을 사용한 분류 알고리즘이다.시그모이드 함수나

2022년 1월 14일
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[혼공머신] 다중회귀와 특성공학, 릿지·랏쏘 회귀

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 책에 기반한 정리글입니다.전체 소스코드는 아래 Github 링크에서 확인할 수 있습니다.Github 링크다중 회귀다중 회귀란 여러 개의 특성을 사용한 선형 회귀1개의 특성은 직선을, 2개의 특성은 평면을 학습특성이 많다면 매우 복잡한 모델

2022년 1월 13일
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