크롬 확장 프로그램을 사용하여 이미지 검색에서 이미지를 수집(다운로드)하는 방법을 다룹니다. 2024. 10. 25  최초작성   https://youtu.be/nUzA-O0ix-E

AUC - ROC Curve에 대해 다루고 있습니다. 2022. 4. 26 최초작성 2024. 4. 1 아래 링크의 원문을 바탕으로 이해한 내용을 추가하여 작성되었습니다. https://towardsdatascience.com/understanding-auc-roc-curve-68b2303cc9c5 추가로 참고한 사이트입니다. https://bioinformaticsandme.tistory.com/148 머신 러닝의 분류 문제에서 성능을 확인하거나 시각화가 필요할 때 AUC(Area Under Curve) - ROC(Receiver Operating Characteristics) Curve를 사용합니다. 혼동행렬(Confusion Matrix) TP, FP, TN, FN - 4가지 경우는 다음 두가지를 ..

텐서플로우에서 다음과 같은 간단한 MNIST 예제를 실행시켜보면 매번 학습 결과가 다른 것을 확인할 수 있습니다. 실행할때마다 일정한 학습 결과를 얻는 방법을 다룹니다. 2021. 7. 29 - 최초작성 2024. 3. 21 - RANDOM_SEED 변경, Tensorflow 2.15에서 테스트 2024. 3. 28 재현가능한 결과 보장 방법 수정 # https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 25..

onnx 파일의 shape를 확인하는 방법입니다. 2023. 11. 5 최초작성 참고 https://stackoverflow.com/questions/56734576/find-input-shape-from-onnx-file >>> import onnxruntime as ort >>> model = ort.InferenceSession("bytetrack_s.onnx", providers=['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider']) C:\Users\jeong\miniconda3\envs\bytetrack\lib\site-packages\onnxruntime\capi\onnxruntime_inference_collection.py:53: UserWarning: ..

캐글의 딥러닝 튜토리얼을 바탕으로 정리한 문서입니다. 개인적으로 추가한 내용이 있어서 원문 내용에 차이가 있습니다. Intro to Deep Learning https://www.kaggle.com/learn/intro-to-deep-learning 추가로 참고 https://mongxmongx2.tistory.com/26 https://brunch.co.kr/@mnc/8 2022. 3. 3 최초작성 2022. 3. 20 Overfitting과 Underfitting Keras는 모델을 훈련시키는 동안 train 데이터 세트를 여러번 입력으로 사용하게 됩니다. 한번 train 데이터 세트를 입력으로 사용할때마다 epoch가 1씩 증가하며 이때마다 compile 메소드로 지정한 메트릭인 훈련/검증 손실, ..

캐글의 딥러닝 튜토리얼을 바탕으로 정리한 문서입니다. 개인적으로 추가한 내용이 있어서 원문 내용과 차이가 있습니다. 이번에 다루는 내용은 수식에 대한 이해가 되면 수정할 부분이 있을 듯합니다. Intro to Deep Learning https://www.kaggle.com/learn/intro-to-deep-learning 2022. 3. 1 최초작성 레이어를 쌓아서 완전 연결 신경망( fully-connected neural network)을 만들 수 있습니다. 처음 신경망이 생성될 때에는 모든 신경망의 가중치가 보통 무작위로 설정되기 때문에 신경망은 주어진 입력으로부터 추론되어야 하는 예상 가능한 출력을 만들기 위한 정보를 아무것도 갖고 있지 않습니다. 이미지 출처 - https://www.rese..

캐글의 딥러닝 튜토리얼을 바탕으로 정리한 문서입니다. 개인적으로 추가한 내용이 있어서 원문 내용과 차이가 있습니다. Intro to Deep Learning https://www.kaggle.com/learn/intro-to-deep-learning 2022. 2. 27 최초작성 뉴런(neuron) 인공 뉴런 또는 뉴런은 신경망(neural network)의 기본 구성 요소입니다. 생물학적 뉴런에서 영감을 받아 만들어졌기 때문에 생물학적 뉴런과 구조상 유사점이 있습니다. 다음 그림은 하나의 뉴런입니다. 뉴런에 하나의 값 x가 입력되고 하나의 값 y가 출력되고 있습니다. 입력의 값이 뉴런으로 전달될때, 입력과 뉴런 사이에 연결된 에지에 있는 가중치가 곱해집니다. 입력 x는 가중치 w가 곱해져 뉴런에 전달되..

표준화 전후로 이상치(Outlier)를 제거하는 Python 예제 코드입니다. 2022. 4. 5 최초작성 이상치는 대부분의 값과 다르게 아주 작거나 아주 큰 값을 의미합니다. 평균 ± 표준편차 × 3 을 벗어나는 것을 이상치로 취급하여 제거해본 예제 코드입니다. 표준화를 적용 전후에 각각 이상치를 제거해봤습니다. 전체 코드입니다. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from collections import Counter # 5개의 특징으로 구성된 샘플 40개 생성 a = np.random.randint(1, 13, size=200).reshape(40, 5) df_raw = pd.DataFrame(a) # 0번..

상관 계수(Correlation coefficient) 중 하나인 피어슨 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient)의 개념에 대해 정리했습니다. 2022. 5. 23 최초작성 상관 계수 상관 계수는 두 변수 간의 연관성 강도를 측정합니다. 본 글에서는 상관 계수 중 하나인 피어슨 상관 계수에 대해 알아봅니다. 피어슨 상관 계수는 두 변수 간의 선형 연관 강도를 측정합니다. 피어슨 상관 계수 피어슨 상관 계수는 두 변수 간의 선형 연관 강도를 측정합니다. 상관 계수의 범위는 항상 -1과 1 사이입니다. 계수의 부호는 관계의 방향을 알려줍니다. 양수 값은 두 변수가 같은 방향으로 함께 변경됨을 의미하고 음수 값은 두 변수가 반대 방향으로 변경됨을 의미합니다. 양의 상관관계는 한 변..

상관 계수(Correlation coefficient) 중 하나인 피어슨 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient)의 개념에 대해 정리했습니다. 2022. 5. 23 최초작성 상관 계수 상관 계수는 두 변수 간의 연관성 강도를 측정합니다. 본 글에서는 상관 계수 중 하나인 피어슨 상관 계수에 대해 알아봅니다. 피어슨 상관 계수는 두 변수 간의 선형 연관 강도를 측정합니다. 피어슨 상관 계수 피어슨 상관 계수는 두 변수 간의 선형 연관 강도를 측정합니다. 상관 계수의 범위는 항상 -1과 1 사이입니다. 계수의 부호는 관계의 방향을 알려줍니다. 양수 값은 두 변수가 같은 방향으로 함께 변경됨을 의미하고 음수 값은 두 변수가 반대 방향으로 변경됨을 의미합니다. 양의 상관관계는 한 변..