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DAY73. Tensorflow Text Vectorizing RNN (2) RNN LSTM basic RNN model - 순환신경망 모델 * NotImplementedError 오류해결법 : array_ops.py 파일 교체(data 폴더) -> restart C:\\UsersITWILLanaconda3envs\tensorflow\Lib\site-packages\tensorflow\python\ops C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow\Lib\site-packages\tensorflow\python\ops array_ops.py 파일 교체 import tensorflow as tf #seed value import numpy as np #ndarray from tensorflow.keras import Sequential #model fr.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 1. 4.
DAY72. Tensorflow Text Vectorizing RNN 텍스트 벡터화? - 텍스트를 숫자형 벡터로 변환하는 전처리 과정 - 딥러닝 모델은 숫자형 자료만 처리 방법 텍스트 → 단어 → 단어 벡터 변환 텍스트 → 문자 → 문자 벡터 변환 텍스트 → N-gram(단어나 문자 그룹) → N-gram 벡터 변환 * N-gram : 연속된 단어나 문자의 그룹 단위 (텍스트 에서 단어나 문자를 하나 씩 이동하면서 추출) 벡터 변환 방법 (토큰 → 숫자형 벡터 변환) 원-핫 인코딩 (희소행렬) 단어 임베딩 (밀집행렬) 정의 데이터를 수많은 0과 한개의 1로 구별 벡터 또는 행렬(matrix)의 값이 대부분 0으로 표현되는 희소 행렬(sparse matrix) 단어의 의미를 고려하여 좀 더 조밀한 차원에 단어를 벡터로 표현 적은 차원으로 더 많은 정보를 저장하는 밀집행렬(D.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 31.
DAY71. Tensorflow Face detection (2) celeb image classifier 1. celeb5 이미지 분류기 : CNN model 2. Image Generator : model 공급할 이미지 생성 * cats dogs imageGenerator 참고 from tensorflow.keras import Sequential #keras model from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPool2D #Convolution layer from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten #Affine layer 공급 image 크기 img_h = 150 # height img_w = 150 # width input_shape = (img_h, img_w, 3) 1.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 30.
DAY70. Tensorflow Face detection (1)face landmark 딥 러닝 적용 이미지 분석 절차 STEP 01 Data Crawling (Selenium) 이미지 자료 수집 STEP 02 1) Face Detection (dlib) 얼굴 인식 HOG (Histogram of Gradient Face Detection) : 이미지에서 face 감지 알고리즘 * HOG : 대상 영역을 일정 크기의 셀로 분할하고, 각 셀마다 edge 픽셀 (gradient magnitude가 일정 값 이상인 픽셀)들의 방향에 대한 히스토그램을 구한 후 이들 히스토그램 bin 값들을 일렬로 연결한 벡터 2) 얼굴 정렬(Face Alignment) 3) API Install python3.8의 가상환경에서 cmake 설치 (base) > conda activate tensorfow (tens.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 29.
DAY69. Tensorflow Selenium Crawling Selenium Selenium 이란? 원격으로 특정 웹페이지의 버튼 클릭, 입력상자에서 자료 입력 등으로 어떤 결과가 나오는지 등의 다양한 웹 페이지와 사용자 간의 상호작용을 동적으 로 제어하는 기술 또는 프로그램 용도 : 동적 웹페이지 자료 수집(영화 리뷰), 구글 이미지 수집(절차) 동적 페이지 vs 정적 페이지 1) 정적 페이지 - 이미 준비되어 있는 웹문서를 사용자(client)에게 제공 - 언제 접속해도 동일한 리소스를 제공하는 웹사이트 - BeautifulSoup 라이브러리를 이용하여 웹문서 수집 2) 동적 페이지 - 사용자(client)의 요청을 받은 시점에서 웹문서를 사용자에게 제공 - 사용자의 요청에 따라서 서로 다른 리소스를 제공하는 웹사이트 - Selenium 라이브러리를 이용하여 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 28.
DAY68. Tensorflow CNN model (2)ImageGenerator Cats vs Dogs image classifier - image data generator 이용 : 학습 데이터셋 만들기 from tensorflow.keras import Sequential #keras model from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPool2D #Convolution layer from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten #Affine layer 공급 image 크기 img_h = 150 #height img_w = 150 #width input_shape = (img_h, img_w, 3) 1. CNN Model layer print('model create') model = Seque.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 27.
DAY67. Tensorflow CNN model mnist cnnbasic MNIST + CNN basic 합성곱층 : 특징맵(feature map) - 이미지 특징 추출 폴링층 : 픽셀 축소(다운샘플링) - 이미지 특징 강조 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist # image dataset import matplotlib.pyplot as plt # image 시각화 import numpy as np 1. image dataset load (x_train, y_train), (x_test,y_test) = mnist.load_data() x_train.shape #(60000, 28, 28) - (size, h, w) print(x_train[0]) 2. 정수형 ->.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 24.
DAY66. Tensorflow Keras model (2)Overfitting solution karas mnist history * keras mnist batch참고 History : 훈련과 검증과정에서 발생하는 손실값/정확도 결과 기억 기능 from tensorflow.keras.datasets import mnist #mnist load from tensorflow.keras.utils import to_categorical #Y변수 : encoding from tensorflow.keras import Sequential #keras model 생성 from tensorflow.keras.layers import Dense #DNN layer 구축 import matplotlib.pyplot as plt #시각화 도구 keras 내부 w,b변수 seed 적용 import tensorflo.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 23.
DAY65. Tensorflow Keras model (1)dnn model keras binary - Keras model : 이항분류기 X변수 : 정규화(0~1) Y변수 : one hot encoding(2진수) from sklearn.datasets import load_iris #dataset from sklearn.model_selection import train_test_split #split from sklearn.preprocessing import minmax_scale #X변수 : 정규화(0~1) from tensorflow.keras.utils import to_categorical #Y변수 : encoding from tensorflow.keras import Sequential #keras model 생성 from tensorflow.keras.layer.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 22.
DAY64. Tensorflow Classification (Sigmoid, Softmax) index 반환 함수 argmin : 축 별 최소 값의 index 반환 argmax : 축 별 최대 값의 index 반환 unique : 중복 제거 결과 index 반환 kNN classifier kNN 분류기 특징 - 알려지지 않은 범주를 대상으로 가장 유사한 범주로 분류 - 기존 범주가 존재해야 함 - 식료품(과일, 채소, 단백질 등) - 학습하지 않음 : 게으른 학습 kNN classifier 알고리즘 * X : 기존 분류집단 Y : 새로운 분류대상 1. tensorflow Euclidean 거래 계산식 distance = tf.sqrt( tf.reduce_sum( tf.square(X-Y) ), axis=1)) 2.오차가 최소인 index 반환 (Euclidean 거리계산식) pred = tf.a.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 21.
DAY63. Tensorflow LinearRegression (3)keras dnn Linear Regression 신경망 Keras DNN model(Linear Regression 신경망) Hidden layer : 2개(뉴런 2개) model = Sequential() #hidden layer1 : shape = [2, 2] model.add(Dense(2, input_shape=(2,), activation = 'relu')) # 1층(hidden1) #hidden layer2 : shape = [2, 2] model.add(Dense(2, activation = 'relu')) # 2층(hidden2) #output layer : shape = [2, 1] model.add(Dense(units=1)) #출력층(output) keras model High Level API : .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 20.
DAY62. Tensorflow LinearRegression (2)회귀모델 선형회귀(Linear Regression) 개요 회귀분석(Regression Analysis) 특정 변수(독립변수)가 다른 변수(종속변수)에 어떠한 영향을 미치는가 (인과관계 분석) ex) 가격은 제품 만족도에 영향을 미치는가? -> 한 변수의 값으로 다른 변수의 값 예언 상관관계분석 : 변수 간의 관련성 분석 회귀분석 : 변수 간의 인과관계 분석 ‘통계분석의 꽃’ ➔ 가장 강력하고, 많이 이용 종속변수에 영향을 미치는 변수를 규명(변수 선형 관계 분석) 독립변수와 종속변수의 관련성 강도 독립변수의 변화에 따른 종속변수 변화 예측 회귀 방정식(Y=a+βX → Y:종속변수, a:상수, β:회귀계수, X:독립변수) 을 도출하여 회귀선 추정 독립변수와 종속변수가 모두 등간척도 또는 비율척도 구성 회귀 방정식 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 17.
DAY61. Tensorflow LinearRegression (1)function basic (기본함수) Tensorflow 기본함수 상수 생성 함수 tf.constant(value, dtype, shape) : 지정한 값(value)으로 상수 생성 tf.zeros(shape, dtype) : 모양과 타입으로 모든 원소가 0으로 생성 tf.ones(shape, dtype) : 모양과 타입으로 모든 원소가 1로 생성 tf.identity(input) : 내용과 모양이 동일한 상수 생성 tf.fill(shape, value) : 주어진 scalar값으로 초기화된 상수 생성 tf.linspace(start, stop, num) : start~stop 범위에서 num수 만큼 생성 tf.range(start, limit, delta) : 시작, 종료, 증감 으로 상수 생성 수학관련 함수 : tf.math.함수() t.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 16.
DAY60. Tensorflow Basic (1)설치, 기본 Tensorflow 개요 Google 머신 러닝 인텔리전스 연구소의 브레인 팀 개발 머신 러닝과 딥 뉴럴 네트워크 연구 목적 주요 기능 다차원 배열(Tensor) 정의, 최적화, 효율적 산술 연산 딥 뉴럴 네트워크와 머신 러닝 프로그래밍 지원 메모리와 데이터 자동 관리, GPU 가속 기능 제공 (텐서플로 자동 CPU, GPU 자원 할당) 빅데이터 처리를 위한 대규모 병렬 컴퓨팅 지원 CPU vs GPU CPU : 직렬 처리에 최적화된 몇 개의 코어로 구성 GPU : 병렬 처리용으로 설계된 수 천 개의 보다 소형, 효율적인 코어 * 애플리케이션의 연산집약적인 부분을 GPU로 넘기고 나머지 코드만 CPU 처리 Tensorflow 개발 환경 가상환경 사용 이유 * 가상환경 : 가상의 Python 개발환경 의미.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 15.

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