딥러닝5 [CNN] CNN을 이용한 MNIST-3 // MNIST Predict 2020/12/18 - [2020/데이터사이언스(DL,ML)] - [CNN] CNN을 이용한 MNIST-1 // MNIST 이해 및 데이터 확인 [CNN] CNN을 이용한 MNIST-1 // MNIST 이해 및 데이터 확인 1) MNIST 데이터베이스란? MNIST 데이터베이스 (Modified National Institute of Standards and Technology database)는 손으로 쓴 숫자들로 이루어진 대형 데이터베이스이며, 다양한 화상 처리 시스템을 트레이닝.. lheon.tistory.com 2020/12/18 - [2020/데이터사이언스(DL,ML)] - [CNN] CNN을 이용한 MNIST-2 // 모델링 [CNN] CNN을 이용한 MNIST-2 // 모델링 2020/12/.. 2020. 12. 18. [CNN] CNN을 이용한 MNIST-2 // 모델링 2020/12/18 - [2020/데이터사이언스(DL,ML)] - [CNN] CNN을 이용한 MNIST-1 // MNIST 이해 및 데이터 확인 [CNN] CNN을 이용한 MNIST-1 // MNIST 이해 및 데이터 확인 1) MNIST 데이터베이스란? MNIST 데이터베이스 (Modified National Institute of Standards and Technology database)는 손으로 쓴 숫자들로 이루어진 대형 데이터베이스이며, 다양한 화상 처리 시스템을 트레이닝.. lheon.tistory.com 1. 이미지 데이터 (X 데이터)를 3차원 데이터로 reshape CNN의 foramt에 맞추기 위해서 3차원으로 바꿔야 합니다. (가로, 세로, 채널) => 3차원 이 차원은 2차원이기 .. 2020. 12. 18. [CNN] CNN을 이용한 MNIST-1 // MNIST 이해 및 데이터 확인 1) MNIST 데이터베이스란? MNIST 데이터베이스 (Modified National Institute of Standards and Technology database)는 손으로 쓴 숫자들로 이루어진 대형 데이터베이스이며, 다양한 화상 처리 시스템을 트레이닝하기 위해 일반적으로 사용된다. 이 데이터베이스는 또한 기계 학습 분야의 트레이닝 및 테스트에 널리 사용된다. NIST의 오리지널 데이터셋의 샘플을 재혼 합하여 만들어졌다. 개발자들은 NIST의 트레이닝 데이터셋이 미국의 인구조사국 직원들로부터 취합한 이후로 테스팅 데이터셋이 미국의 중등학교 학생들로부터 취합되는 중에 기계 학습 실험에 딱 적합하지는 않은 것을 느꼈다. 게다가 NIST의 흑백 그림들은 28x28 픽셀의 바운딩 박스와 앤티 엘리어싱.. 2020. 12. 18. [딥러닝] Convolution and Pooling in CNN 2020/12/12 - [2020/데이터사이언스개론] - [딥러닝] Convolution and Pooling in CNN 이전 글과 연결되는 합성곱신경망에서 Convolution과 Pooling입니다! [도입] 컴퓨터 비젼에서는 다음과 같이 선,모양(구조 간단) -> 부분 -> 전체 (구조 복잡) 순으로 탐지를 하게 됩니다! 작은 모듈을 인식하고 모아서 결합하고 더 큰 모듈을 만드는 것을 반복합니다. 이를 이용하여 딥러닝에서도 사용하기 위해서 구조가 복잡하지 않은 선이나 모양( vertical edges : 수직 , horizontal edges : 수평)으로 detect하는 operation으로 나누어서 뽑으려고 합니다. 이때 사용하는게 Convolution Operation(합성곱 연산자)입니다! .. 2020. 12. 12. [딥러닝] Convolutional Neural Network(합성곱 신경망-CNN) 개요 Convolutional Neural Network (CNN) 합성곱 신경망은 딥러닝에서 가장 많이 언급되고, 현재 AI기술로도 많이 언급되고 사용되고있는 기술이다. 주로 컴퓨터비전에서 이미지 인식에 사용되는 딥러닝 알고리즘이다. 컴퓨터비전은 딥러닝 이전에 오랫동안 연구가 계속 되어왔었다. 그러나 딥러닝 알고리즘이 나오고나서 혁신이 일어났다. 왜냐하면, 그 전에 풀 수 없었던 문제를 풀 수 있게 되고 있기 때문이다. NLP(자연어처리)에서도 마찬가지로 딥러닝 이전과 이후는 완전히 달라졌다. 딥러닝을 통해 BreakThourgh(큰 변화)가 생기게 되었다. 컴퓨터비전에서 딥러닝을 이용해서 좋은 결과를 얻기 시작했다! 왜 딥러닝을 사용하는가? Linear Regression을 예로 들면 신경망(Neural .. 2020. 12. 4. 이전 1 다음
