쑤쑤_CS 기록장

Chapter 8. * confusion matrix 란? 가로축 predict, 세로축 target 숫자를 채움 target O중 predict O로 된 것이 - 개임을 의미한다. 이를 통해 F1, precision 등을 구할 수 있다. 이때, 값이 낮으면 문제되는 부분이다. 문제있는게 뭐지?를 찾아가는 시나리도 이다. * 어떻게 찾아가는가? worst predictions는 왜 잘 못찾았을까? 등을 찾아가는 과정이 중요하다 * class가 imbalance 되어있을 땐, 이를 고려하기 ex) class A와 B가 있을 때, 대부분 A 인 경우 해당 class가 무엇일지 결정할 때 불균형을 고려하여 A일 확률이 더 높음을 고려한다. 이는 질병 진단 등의 상황에서도 사용된다. Chapter 9. * bo..

이전 단원에서는 how to train your own models using CreateML and Turi Create에 대해서 배웠다. 이것은 코드를 많이 쓸 필요 없이 사용자에게 편리한 툴 이다. 하지만 이 단점은 사용자에게 많은 control over the training process 권한이 없다. 당신이 뭘 하고 있는지 알고 싶고, ML에서 얻고싶은게 많다면 더 강력한 툴을 사용해야 한다. 이번 단원에서는 대중적인 deep learning tool인 Keras를 사용하여 snacks classifier를 학습하자. Keras는 실제 performs the actual computations하는 backend에서 작동한다. 가장 유명한 TensorFlow를 이용해서 이를 적용해보자. Tens..

5단원 에서는 SqueezeNet base model 을 이용해서 snack classifier를 train하고, 그 결과를 evaluate 하기 위한 다른 방법을 알아본다. use the SqueezeNet base model to train the snacks classifier, then explore more ways to evaluate its results. * Getting started 지난 단원의 turienv 환경을 계속 사용한다. Jupyter notebook, snacks dataset 를 이용한다. * Transfer learning with SqueezeNet cells 들을 하나 하나 수행한다. 그 결과, 지난 단원과 비교해서 feature extraction 이 빠르다. Th..

* classifier란? A classifier is a machine learning model that takes an input of some kind, in this case an image, and determines what sort of “thing” that input represents. Image clssifier는 어떤 카테고리, 클래스에 이미지가 속하는지를 알려준다. * Binary란? classifier가 objects를 두 개의 클래스로 구분한다. 예를 들어 사진 -> Binary Image Classifiet - > cat / dog 이렇게 이미지를 cat이나 dog로 분류를 진행한다. 단지 두가지로 분류하는게 의미없어 보일 수 있지만 다양한 분야에서 사용된다. 의학계의 경우..

Section I: Machine Learning with Images section 1 에서는 machin learing with Images를 다룹니다. 이미지를 활용하여 ML을 진행하는 과정입니다. 이때 machine learning 의 경우 python을 이용해서 코드를 작성합니다. 우리의 목표는 "how to use machine learning techniques to solve problems using images"의 방법을 아는 것 입니다. 챕터1에서 공부한 내용의 목차는 아래와 같습니다. 코드 실습 없이 machine learning의 이론적인 부분을 다룹니다. * What is machine learning? * Learning without explicit programming * ..

안녕하세요! 이번 방학에는 인공지능과 iOS 에 관련하여 공부를 하고, 그 과정을 중간중간 블로그에 기록하려 합니다. iOS 개발과 인공지능에 대한 본격적인 공부가 처음인 점을 고려하여 너무 어렵지 않게 글을 작성하겠습니다. 지금부터 같이 공부 화이팅 해봐요!! 저는 교재 2.4.0 버전을 사용합니다. * 사용하는 교재 : Machine Learning bu Tutorials second edition Bdginning Machine Learning for Apple and iOS * 목차 책의 목차는 다음과 같습니다. Section I: Machine Learning with Images ................... 19 Chapter 1: Machine Learning, iOS & You ....