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오토인코더를 이용한 비정상 거래 검출 모델의 구현 #2 - MNIST 오토 인코더 샘플

오토인코더를 이용한 비정상 거래 검출 모델의 구현 #2MNIST 오토인코더 샘플 조대협 (http://bcho.tistory.com) 신용카드 이상 거래 감지 시스템 구현에 앞서서, 먼저 오토인코더에 대한 이해를 하기 위해서 오토 인코더를 구현해보자. 오토 인코더 샘플 구현은 MNIST 데이타를 이용하여 학습하고 복원하는 코드를 만들어 보겠다. 이 코드의 원본은 Etsuji Nakai 님의 https://github.com/enakai00/autoencoder_example 코드를 사용하였다. 데이타 전처리이 예제에서는 텐서플로우에 포함된 MNIST 데이타 tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets 를 tfrecord 로 변경해서 사용한다.TFRecord에 대한 ..

딥러닝을 이용한 숫자 이미지 인식 #2/2-예측

딥러닝을 이용한 숫자 이미지 인식 #2/2 앞서 MNIST 데이타를 이용한 필기체 숫자를 인식하는 모델을 컨볼루셔널 네트워크 (CNN)을 이용하여 만들었다. 이번에는 이 모델을 이용해서 필기체 숫자 이미지를 인식하는 코드를 만들어 보자 조금 더 테스트를 쉽게 하기 위해서, 파이썬 주피터 노트북내에서 HTML 을 이용하여 마우스로 숫자를 그릴 수 있도록 하고, 그려진 이미지를 어떤 숫자인지 인식하도록 만들어 보겠다. 모델 로딩 먼저 앞의 예제에서 학습을한 모델을 로딩해보도록 하자.이 코드는 주피터 노트북에서 작성할때, 모델을 학습 시키는 코드 (http://bcho.tistory.com/1156) 와 별도의 새노트북에서 구현을 하도록 한다. 코드import tensorflow as tfimport nump..

딥러닝을 이용한 숫자 이미지 인식 #1/2-학습

딥러닝을 이용한 숫자 이미지 인식 #1/2 조대협 (http://bcho.tistory.com) 지난 글(http://bcho.tistory.com/1154 ) 을 통해서 소프트맥스 회귀를 통해서, 숫자를 인식하는 모델을 만들어서 학습 시켜 봤다.이번글에서는 소프트맥스보다 정확성이 높은 컨볼루셔널 네트워크를 이용해서 숫자 이미지를 인식하는 모델을 만들어 보겠다. 이 글의 목적은 CNN 자체의 설명이나, 수학적 이론에 대한 이해가 목적이 아니다. 최소한의 수학적 지식만 가지고, CNN 네트워크 모델을 텐서플로우로 구현하는데에 그 목적을 둔다. CNN을 이해하기 위해서는 Softmax 등의 함수를 이해하는게 좋기 때문에 가급적이면 http://bcho.tistory.com/1154 예제를 먼저 보고 이 문서..

텐서플로우 #3-숫자를 인식하는 모델을 만들어보자

텐서플로우로 모델을 만들어보자Softmax를 이용한 숫자 인식조대협 (http://bcho.tistory.com) 텐서플로우와 머신러닝에 대한 개념에 대해서 대략적으로 이해 했으면 간단한 코드를 한번 짜보자. MNIST그러면 이제 실제로 텐서플로우로 모델을 만들어서 학습을 시켜보자. 예제에 사용할 시나리오는 MNIST (Mixed National Institute of Standards and Technology database) 라는 데이타로, 손으로 쓴 숫자이다. 이 손으로 쓴 숫자 이미지를 0~9 사이의 숫자로 인식하는 예제이다. 이 예제는 텐서플로우 MNIST 튜토리얼 (https://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/beginners/) 을 기반으로 작성하였는데, 설..