Transfer Learning & Find Tuning안녕하세요.이번 시간은 학습된 모델을 우리의 도메인에 맞춰 사용할 수 있도록 변경하는법을 알아봅시다.저번 포스팅에서 개와 고양이를 분류하는 CNN 모델을 만들어보고 학습을 진행해봤는데요.ResNet50 모델의 경우 모델이 무거운데다 저희의 학습 데이터량도 많지 않고(증식을 이용하긴 했으나, 과적합될 가능성이 존재),학습시간도 모자랐었습니다. (32에폭 도는데 대략 40분정도의 ...

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사진으로 개 고양이 분류하기 - Ver. ResNet안녕하세요.저번 포스팅에서는 일반적인 CNN을 이용하여 네트워크를 구성하고, 개와 고양이 사진을 분류시키는 모델을 만들어 봤는데요.이번 시간에는 대회에서 사람보다 적은 에러율을 보였던 ResNet을 이용하여 모델을 만들어 보겠습니다. 토이 프로젝트의 튜토리얼이지만 모델 자체가 굉장히 무겁다보니 CPU로는 극악의 시간이 소요됩니다.꼭 GPU 환경을 구축하시고 진행하세요. 데스크톱으로...

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개와 고양이 분류하기이번에는 CNN(Convolutional Neural Network)를 이용하여 개와 고양이 사진을 분류하는 모델을 만들어 봅시다. 사람은 개와 고양이를 분류하기가 굉장히 쉽죠. 딱 보면 아니까요.하지만 컴퓨터 공학에서는 이걸 분류하는 문제가 해결하기 굉장히 어려운 문제였습니다.컴퓨터는 일일히 룰을 지정해가며 개와 고양이를 분류하도록 만들어야 하니까요. 그래서 최근에는 딥러닝이 이러한 문제들을 해결하면서 최근 비...

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Mnist 데이터셋을 이용한 손글씨 분류하기 : DNN, CNN지금까지 진행한 포스팅을 기반으로 딥러닝 튜토리얼 시 가장 흔하게 접할 수 있는 손글씨 분류하기를 해보겠습니다.MNIST 문제는 다중 분류 문제로써 0~9까지의 손글씨를 분류하는 문제입니다.이전 포스팅에서 사용한 선형 레이어를 이용하여 0~9의 숫자를 분류해보고, 이후에는 CNN을 이용해 정확도를 개선해보도록 하겠습니다. Dataset사용할 MNIST 데이터 세트는 텐서플로...

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Aws GPU 인스턴스를 이용해 딥러닝 환경 구축하기안녕하세요. 오늘은 아마존 웹 서비스(이하 AWS)를 이용하여 GPU 인스턴스를 이용한 딥러닝 학습환경 만들기에 대해 알아봅시다. 딥러닝이란 최근 핫해진 뉴럴넷 기반의 기계학습 기법을 말하는데요.학습 시 굉장히 많은 연산을 필요로 하여 학습에 소요되는 시간이 많이 필요합니다.단순한 연산을 많이 하기 때문에 병렬처리에 특화된 GPU를 사용하여 학습시간을 단축시킬 수 있는데요.당연히 좋은...

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선형 회귀 문제 : Linear Regression머신러닝으로 해결할 수 있는 문제 중 분류 문제들을 이전 포스팅에서 다뤄보았고,이번에는 연속된 데이터를 예측해야하는 회귀 문제를 보겠습니다. 이전의 포스팅은 데이터가 주어졌을 때 리뷰의 긍정/부정 분류, 뉴스 기사의 토픽 분류 등의 문제를 다뤘었고,회귀 문제란 데이터가 주어졌을 때 주택 가격을 예측하는것처럼 연속된 값을 예측하는걸 회귀 문제라고 합니다. 오늘은 선형 회귀 모델을 이용...

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다중 분류 문제 : Multiple class classification이전 포스팅에서 다룬 이진 분류 모델의 경우 예측할 수 있는 결과값이 긍정/부정 두가지 였습니다.하지만 뉴스의 토픽(예를들어 시사/인터넷/연예/스포츠 등)을 예측하기 위해선 이진 분류로는 토픽을 나눌 수 없습니다. 이번 포스팅에서는 2개 이상의 클래스를 가진 경우 사용할 수 있는 다중 분류 문제를 해결해보도록 하겠습니다. Dataset저희는 로이터 데이터셋을 사...

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IMDB 데이터셋을 이용한 영화 리뷰 분류 : Binary Classification머신러닝은 크게 분류와 회귀 문제로 나누어 지게 됩니다.저희는 분류 문제에서도 이진분류를 진행해볼건데요.이진분류라는건 예를들어 메일을 받았을 때 이 메일이 스팸이냐 아니냐, 말을 했을 때 욕이냐 아니냐와 같이 문제에 대해 예/아니오 형태로 구분되는 문제에 적합합니다. 이번에는 IMDB 데이터셋을 이용해 해당 리뷰가 긍정적인지 부정적인지 예측하는 이진 분...

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