곰퓨타의 SW 이야기

파이토치로 시작하는 딥러닝에서 제공하는 강의, Quiz, Project를 수강하여 수료증이 발급되었다!! www.boostcourse.org/ai214 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org Basic Machine Learning(ML) 관련 지식을 익히고 DNN_Deep Neural Network로 패션 분류기를 만드는 Project A를 수행하였고, CNN_Convolutional Neural Network 로 개-고양이 분류기를 만드는 Project B를 수행하였고 RNN_Recurrent Neural Network로 기온 예측 모델을 만드는 Project C를 수행하였다. --> 프로젝트 관련, Quiz 관련 글은 비공개글로 작성하였다 !(누출하..

이는 부스트코스 강의를 들으면서 받아적었다!!! www.boostcourse.org/ai214/lecture/43779/?isDesc=false 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org Examples of sequential data -> 이미지 데이터와 다르게 길이가 미정인 데이터가 많다. * Text : "The quick brown fox jumps over the lazy dog" * Audio How do we make a batch with multiple sequence sizes? 아래 예시와 같이 size가 다른 text data가 있을 때, batch를 만드는 방법!! - padding method 가장 긴 자리에 맞추어, 다른 빈 공간..

부스트코스를 보면서 따라했다!! www.boostcourse.org/ai214/lecture/43778/?isDesc=false 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org Sequence를 입력받고 Sequence로 출력하는 것을 다룬다. Seq2Seq [RNN과 Seq2Seq의 차이] ex. seq2seq가 잘 적용된 것 : chatbot - RNN : Today's perfect weather makes me much sad.라는 문장을 보고 한 단어씩 추출하여 답을 생성한다면, 이미 위로랑은 거리가 먼 문장을 생성해낼 것이다. 끝에서 살짝 변하는 말에 대해 대응하지 못한다.(한국어는 끝까지 들어봐야 아는데,,,) - seq2seq : encoder과 d..

부스트코스 강의를 들으면서 따라 쳤다!! www.boostcourse.org/ai214/lecture/43777/?isDesc=false 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org Time series Data serial data : 일정한 시간 간격으로 이루어진 데이터 ex. 주가 데이터 Apply RNN - Many-to-one 7일까지의 데이터를 가지고 8일차의 종가 데이터를 예측하는 모델을 만들어볼 예정이다. - Data Reading import torch import torch.optim as optim import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Random seed to make results..

부스트 코스 강의를 보며 따라했다!! www.boostcourse.org/ai214/lecture/43776/?isDesc=false 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org 'longseq' example longseq introduction 아주 긴 문장이 있다면 이를 잘라서 사용하고자 한다. making sequence dataset from long sentence 하나의 window가 있다고 생각하고 옆으로 한자리씩 이동한다. Code # data setting x_data = [] y_data = [] # window를 이동하면서 data를 저장한다. for i in range(0, len(sentence) - sequence_length): x..

이는 부스트코스 강의를 보고 따라 쓴 것이다!! www.boostcourse.org/ai214/lecture/43775/?isDesc=false 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org 'Hihello' example - 'Hihello' problem 'hihello'라는 문자열을 예측해주는 프로그램을 만드는 것이다. 'h'->'i'->'h'->'e'->'l'->'l'->'o' 다음 character를 예측해주는 모델을 만드는 것이다! 진행 상태를 저장하는 rnn hidden state 역할이 중요하다. - data setting 1) character의 index를 정해서 하기 2) one hot encoding continuous 하지 않고 categ..

부스트코스 강의를 듣고 정리하였다!! www.boostcourse.org/ai214/lecture/43774/?isDesc=false 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org RNN in Pytorch rnn = torch.nn.RNN(input_size, hidden_size) # input data : 3차원 outputs, _status = rnn(input_data) Simple Example - input 단어 'hello'를 rnn에 입력하는 과정 hello 를 1-hot encoding하기(혹은 다른 word embedding 기법 사용하여 단어사전 만들기) - hidden state 외부로 값이 노출되는 값이 있고, 숨겨진 상태로 다음 seq..

부스트 코스 강의를 들으며 정리하였다!! www.boostcourse.org/ai214/lecture/43773/?isDesc=false 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org RNN ? RNN은 sequential data를 다룬다. Sequential data는 값 뿐만 아니라 data 순서도 중요한 의미를 가진다. ex) 단어 (hello : h->e->l->l->o) neural network도 position index라는 dimension을 추가하여 sequential data를 다룰 수 있다. 앞에서 전달된 값은 hidden state라고 한다. h1, h2,,, ht는 이전의 결과값도 담고 있기 때문에 순서 정보를 가지고 있다. 'hello..

이는 부스트코스 강의를 듣고 정리하였다. www.boostcourse.org/ai214/lecture/43772/?isDesc=false 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org 앞으로 뭘 하면 좋을까? Classification : 사진 분류 DenseNet, SENet, MobileNet, SqueezeNet, AutoML(NAS,NASNet_강화학습을 이용해 찾아낸다.) Object detection : 객체가 어딨는지 객체가 무엇인지까지 찾아낸다. (Latest Object Detection 을 탐색) -> 정리된 github 사이트가 있음. Object tracking : 영상을 기준으로 이전 frame과 현재 frame마다 객체를 찾아냈다면, 현..

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