Deep Learning
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Pytorch | ANNDeep Learning/PyTorch 2021. 6. 12. 20:28
인공 신경망 (ANN) 인간의 뇌, 혹은 신경계의 장동 방식에서 영감을 받음 pytorch로 ANN 구현해 보자! 전체 코드 import torch import numpy as np from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 데이터셋 생성 n_dim = 2 x_train, y_train = make_blobs( n_samples=80, n_features=n_dim, centers=[[1, 1], [1, -1], [-1, 1], [-1, -1]], shuffle=True, cluster_std=0.3 ) x_test, y_test = make_blobs( n_samples=20, n_features=n_dim, ce..
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[CHAPTER 14] Machine LearningDeep Learning/인공지능 입문 코딩 2021. 6. 10. 21:01
기계 학습(Machine Learning) 기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로 컴퓨터에 학습 기능을 부여하기 위한 연구 분야이다. '스스로 학습' 한다는 점이 가장 큰 특징이다. 기계 학습의 종류 지도 학습(supervised learning) 컴퓨터는 사람에 의해 주어진 예제와 정답을 제공받는다. 입력을 출력에 매핑하는 일반적인 규칙을 찾아 학습한다. ex) 강아지와 고양이의 이미지를 제공하고 어떤 데이터가 강아지인지 고양이인지 사람이 알려준다. 자율 학습(unsupervised learning) 외부에서 정답(레이블)이 주어지지 않고 학습 알고리즘이 스스로 입력에서 어떤 구조를 발견하는 학습이다. 자율 학습의 대표적인 것이 클러스터링(clustering)이다. 아래의 데..
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[CHAPTER 13] OpenCVDeep Learning/인공지능 입문 코딩 2021. 6. 6. 16:28
이미지를 다루는 모듈, OpenCV에 대해 살펴보자 이미지 읽기 cv2.imread() 함수를 사용해 이미지를 읽고 cv2.imshow() 함수를 사용해 이미지를 그릴 수 있다. import cv2 img_gray = cv2.imread('../data/mandrill.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img_color = cv2.imread('../data/mandrill.png', cv2.IMREAD_COLOR) cv2.imshow('grayscale', img_gray) cv2.imshow('color', img_color) cv2.waitKey(0) # 사용자 입력을 기다림 cv2.destroyAllWindows() # 모든 창을 없애고 프로그램 종료 합성사진 img1, im2를 ..
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PyTorch | 이미지 복원Deep Learning/PyTorch 2021. 6. 4. 23:59
문제 weird_function() 함수는 이미지를 오염시키는 함수이다. 어떤 이미지에 weird_function() 함수를 적용 시켜 이미지가 오염되어 원본을 알아볼 수 없게 되었다. 이미지를 복원해 보자. 이미지 다운로드 링크 : https://github.com/keon/3-min-pytorch/raw/master/03-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%ED%86%A0%EC%B9%98%EB%A1%9C_%EA%B5%AC%ED%98%84%ED%95%98%EB%8A%94_ANN/broken_image_t.p 접근법 원본 이미지와 크기가 같은 random_tensor를 생성한다. 원본 이미지에 weird_function() 함수를 적용한 이미지와 random_tensor에 weird_function() 함..
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[CHAPTER 12] 데이터 분석 | pandasDeep Learning/인공지능 입문 코딩 2021. 6. 3. 18:18
pandas는 파이썬 데이터 처리를 위한 라이브러리이다. 데이터 분석과 같은 작업에서 필수적인 라이브러리이니 자세히 살펴보도록 하자. pandas의 특징 빠르고 효율적이며 다양한 표현력을 갖춘 자료구조 실세계 데이터 분석을 위해 만들어진 파이썬 패키지 다양한 형태의 데이터에 적합 이종(heterogeneous) 자료형의 열을 가진 테이블 데이터 시계열 데이터 레이블을 가진 다양한 행렬 데이터 다양한 관측 통계 데이터 핵심 구조 시리즈(Series) : 레이블이 붙어있는 1차원 벡터 데이터 프레임(DataFrame) : 행과 열로 되어있는 2차원 테이블, 각 열은 시리즈로 되어 있다. 이들 데이터 구조는 모두 넘파이 배열을 이용하여 구현된다. 행의 이름을 Index 열의 이름을 columns 라고 부른다...
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[CHAPTER 11] 데이터 시각화 | matplotlibDeep Learning/인공지능 입문 코딩 2021. 6. 2. 02:00
데이터 시각화를 하기위한 파이썬 라이브러리중 하나인 matplotlib 라이브러리를 사용해보자. matplotlib 기본적인 사용법 matpoltlib을 이용하여 우리나라의 GDP의 변화를 그려봤다. import matplotlib.pyplot as plt # 우리나라의 연간 1인당 국민소득을 각각 years, gdp에 저장 years = [1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000, 2010] gdp = [67.0, 80.0, 257.0, 1686.0, 6505, 11865.3, 22105.3] # 선 그래프를 그린다. x축에는 years값, y축에는 gdp 값이 표시된다. plt.plot(years, gdp, color='green', marker='o', linestyle='so..
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Pythrch | 기초Deep Learning/PyTorch 2021. 6. 1. 22:01
Basic Tensor 파이토치를 이용해 텐서의 차원을 다루어보자 import torch def print_description(x): print(x) print(f'Size:{x.size()}') print(f'Shape:{x.shape}') print(f'dimension:{x.ndimension()}') print() # make tensor and print description x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print_description(x) # 랭크 늘리기 x = torch.unsqueeze(x, 0) print_description(x) # 랭크 줄이기 x = torch.squeeze(x) print_description(x) ..
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PyTorch 설치Deep Learning/PyTorch 2021. 6. 1. 20:54
PyTorch 설치 1. 파이토치 홈페이지 접속 https://pytorch.kr/ PyTorch Korea User Group (Unofficial) Korean user community for PyTorch which is an open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment. pytorch.kr 2. "시작하기" 클릭 3. 자신에게 맞는 버전, OS등 선택 나는 안정화된 1.8.1버전, OS는 Windows, anaconda를 사용하기 때문에 conda, python 언어를 사용하기에 Python GPU와 연동해주는 CUDA 11.1 버전을..