Aiffel Exploration
1.OT
2.[E-01] rock_scissor_papaer classification
이번 프로젝트에서 어려웠던 점,정확도가 0.6을 넘지 않아 이를 올리기 위해 애를 썼다.사이즈를 알맞은 형식에 지정하는 게 조금 어려웠다.깃헙에 올리려는데, 처음에 push하는 건 잘 됐으나 그 이후에 오류가 나서 고치기 힘들었다 ㅠㅠtest data를 마련하고 있는데
3.[E-02] iris_classification
scikit-learn에 내장된 예제 데이터셋의 종류를 알고 활용할 수 있다.scikit-learn에 내장된 분류 모델들을 학습시키고 예측해 볼 수 있다.모델의 성능을 평가하는 지표의 종류에 대해 이해하고, 활용 및 확인해 볼 수 있다.Decision Tree, XGB
4.[E-03] camera_stickerapp_project
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5.[E-05] Kaggle
Baseline 모델 (1) 라이브러리, 데이터 가져오기 실제 Baseline 커널에 있는 내용을 참고하여 코드를 작성해 봅시다. Baseline 모델 (2) 데이터 이해하기 1. 데이터 살펴보기 pandas의 read_csv 함수를 사용해 데이터를 읽어오고, 각
6.[E-06]Sentiment analysis
학습 목표텍스트 데이터를 머신러닝 입출력용 수치데이터로 변환하는 과정을 이해한다.RNN의 특징을 이해하고 시퀀셜한 데이터를 다루는 방법을 이해한다.1-D CNN으로도 텍스트를 처리할 수 있음을 이해한다.IMDB와 네이버 영화리뷰 데이터셋을 이용한 영화리뷰 감성 분류 실
7.[E-06]project
IMDB 데이터셋은 텍스트를 가공하여 imdb.data_loader()메서드를 호출하면, 숫자 인덱스로 변환될 텍스트와 word_to_index 딕셔너리까지 제공한다. 하지만, 이번에 다루게 될 nsmc 데이터셋은 전혀 가공되지 않은 텍스트 파일로 이뤄져있다. 이것을
8.[E-07] Image Segmentation
들어가며 오늘 만들어볼 것은 핸드폰 인물사진 모드입니다. 사실 핸드폰 인물 사진 모드를 정확히 따라히가 위해서는 2개의 렌즈가 필요하지만, 딥러닝을 적용해서 하나의 렌즈만으로 비슷하게 흉내내 보자. 인물사진 모드에서 사용되는 용어 배경을 흐리게 하는 기술을 주로 shallow depth of field 혹은 shallow focus라고 한다. 학습목...
9.[E-08] Text Summarization
이번 시간에는 긴 문장을 짧게 요약해주는 텍스트 요약기를 만들어보자.학습목표Extractive/Abstractive summarization 이해하기단어장 크기를 줄이는 다양한 text normalization 적용해보기seq2seq의 성능을 Up시키는 Attentio
10.[E-08] Project
프로젝트: 뉴스기사 요약해보기 새로운 데이터셋에 대해서 추상적 요약과 추출적 요약을 모두 해보는 시간을 가져봐요. Step 1. 데이터 수집하기 데이터는 아래 링크에 있는 뉴스 기사 데이터(newssummarymore.csv)를 사용하세요. sunnysai12345/News_Summary 아래 코드로 다운로드할 수 있다. =3 [...
11.[E-09] Pneumonia
최근 딥러닝 기술이 산업적으로 명확한 용도를 입증한 도메인 중 하나로 의료 분야를 들 수 있다. 영상분석 인력의 개인적 편차, 주관적 판단, 피로에 의한 오진 등의 부정확성을 극복할 수 있는 좋은 대안으로 인정받고 있다.하지만, 의료 영상 분석은 일반 이미지 처리와는
12.[E-10] Generative Modeling
GAN, DCGAN 이해// MNIST Fashion Dataset 활용
13.[E-11] Stock prediction
ARIMA, 시계열 데이터, stationary