DL

Tensor Flow 머신러닝을 위한 오픈소스 플랫폼 - 딥러닝 프레임워크 구글이 개발, 코랩에는 기본으로 있음 Tensor : 벡터나 행렬 Graph : 텐서가 흐르는 경로 or 공간 Tensor Flow : 텐서가 그래프를 통해 흐른다 Keras는 텐서플로의 사용을

캐글 Face Mask Detection ~12K Images Dataset 데이터 이용파이썬에서도 zip 압축 풀기가 가능하다마스크 착용여부를 그래프로 나타내면분포가 거의 비슷하다.랜덤하게 어떤 사진들이 있는지 살펴보자train/test/validation 데이터의

tensorflow같은 tensor를 사용하는 framework설치conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch새로운 가상환경을 만들어 주고, pytorch를 설치함pytorch를 이용하여 실습을 해보

캐글 데이터를 이용하여 식물 사진으로 질병 유무를 판단해보자 실습은 colab에서 실행하였다. 데이터 가져오기 먼저 데이터를 구글 드라이브에 저장하고 아래 코드를 실행해서 압축 파일을 풀어서 데이터를 불러온다 데이터 정리 데이터를 train, test, val 폴

여러 딥러닝 프레임워크 중에 Tensorflow, Pytorch를 배워보자.딥러닝 프레임워크의 기본은 다음과 같다.1.Tensor 생성하고 다루기2\. 연산 정의3\. 최적화(미분)4\. 데이터 다루기tensor란? 구조적으로 쌓여있는 숫자의 집합shape, dtype

Autoencoder Encoder : 입력에서 작아지는 지점까지 Decoder : 출력하는 지점까지 잠재변수(Latent Vector) : 위 그림에서 가장 작은 지점 encoder는 특징추출기와 같은 역할, decoder는 압축된 데이터를 다시 복원하는 역할을 한

자연어 처리 기초 자연어 데이터 특징 먼저 자연어 데이터가 아닌 데이터들은 Tabular Dataset 키, 성별, 몸무게와 같이 각각의 데이터 샘플들이 구성하고 있는 features는 독립적 이미지 features는 독립적이지 않음 이미지 안의 의미있는 정보는 위치