딥러닝 45

머신러닝 모델 개발 삽질기

머신러닝 모델 개발 삽질 경험기 조대협 (http://bcho.tistory.com) 딥러닝을 공부하고 CNN 모델을 기반으로 무언가를 만들어보겠다는 생각에, 해외 유명 연예인 얼굴 사진을 가져다가 분류하는 얼굴 인식 모델을 만들어 보기로 하였다.아직도 진행중이지만, 많은 시행 착오를 겪었는데 같은 시행 착오를 겪지 않고 경험을 공유하기 위해서 겪었던 시행 착오들을 정리해 본다.학습 데이타 확보 및 분류먼저 학습용 데이타를 수집 하는 것이 가장 문제 였다. 인터넷에서 사진을 모아서 학습 데이타로 사용해도 되겠지만, 아무래도 저작권 및 초상권 문제가 있고, 일일이 사진을 하나씩 받아서 수집하거나 또는 별도의 수집기를 만드는 것도 부담이 되었다.그래서 찾은 것이 pubfig라는 셀럽 얼굴 데이타인데 http..

텐서플로우-배치 처리에 대해서 이해하자

텐서플로우 배치 처리 조대협 (http://bcho.tistory.com) 텐서플로우에서 파일에서 데이타를 읽은 후에, 배치처리로 placeholder에서 읽는 예제를 설명한다.텐서의 shape 의 차원과 세션의 실행 시점등이 헷갈려서 시행착오가 많았기 때문에 글로 정리해놓는다.큐와 파일처리에 대한 기본적인 내용은 아래글http://bcho.tistory.com/1163http://bcho.tistory.com/1165를 참고하기 바란다.데이타 포맷읽어 드릴 데이타 포맷은 다음과 같다. 비행기 노선 정보에 대한 데이타로 “년도,항공사 코드, 편명"을 기록한 CSV 파일이다.2014,VX,1212014,WN,18732014,WN,2787배치 처리 코드이 데이타를 텐서 플로우에서 읽어서 배치로 place h..

연예인 얼굴 인식 서비스를 만들어보자 #2-CSV에 있는 이미지 목록을 텐서로 읽어보자

연예인 얼굴 인식 서비스를 만들어보자 #2 CSV 목록에 있는 이미지 데이타를 읽어보자 조대협 (http://bcho.tistory.com) 앞의 글(http://bcho.tistory.com/1166) 에서는 얼굴 인식 데이타를 확보하고, 전처리를 통해서 96x96 사이즈로 만드는 것을 살펴보았다.그러면, 이 전처리가 끝난 데이타를 텐서플로우에서 학습용으로 쓰기 위해서 데이타를 읽어 들이는 것을 살펴보겠다. 파일에서 학습데이타를 읽는 방법과 큐에 대한 설명은 아래 두 글을 참고하기 바란다.http://bcho.tistory.com/1165http://bcho.tistory.com/1163파일 포맷파일 포맷은 다음과 같다/Users/terrycho/traning_datav2/training/007BIL_..

연예인 얼굴 인식 서비스를 만들어보자 #1 - 학습 데이타 준비하기

연예인 얼굴 인식 서비스를 만들어보자 #1 - 학습데이타 준비하기 조대협 (http://bcho.tistory.com) CNN 에 대한 이론 공부와 텐서 플로우에 대한 기본 이해를 끝내서 실제로 모델을 만들어보기로 하였다.CNN을 이용한 이미지 인식중 대중적인 주제로 얼굴 인식 (Face recognition)을 주제로 잡아서, 이 모델을 만들기로 하고 아직 실력이 미흡하여 호주팀에서 일하고 있는 동료인 Win woo 라는 동료에게 모델과 튜토리얼 개발을 부탁하였다. 이제 부터 연재하는 연예인 얼굴 인식 서비스는 Win woo 가 만든 코드를 기반으로 하여 설명한다. (코드 원본 주소 : https://github.com/wwoo/tf_face )얼굴 데이타를 내려 받자먼저 얼굴 인식 모델을 만들려면, ..

텐서플로우 - 파일에서 학습데이타를 읽어보자#2 (Reader와 Decoder)

텐서플로우 - 파일에서 학습데이타를 읽어보자#2 CSV 파일을 읽어보자 조대협 (http://bcho.tistory.com) 이 글은 http://bcho.tistory.com/1163 의 두번째 글이다. 앞의 글을 먼저 읽고 읽기를 권장한다.앞의 글에서는 트레이닝 파일명의 목록을 읽어서 큐에 넣고, 파일명을 하나씩 읽어오는 처리 방법에 대해서 알아보았다. 이번 글에서는 그 파일들에 있는 데이타를 읽어서 파싱한 후, 실제 트레이닝 세션에 학습용 데이타로 불러들이는 방법을 설명하도록 한다.파일에서 데이타 읽기 (Reader)finename_queue에 파일명이 저장되었으면, 이 파일들을 하나씩 읽어서 처리하는 방법을 알아본다.파일에서 데이타를 읽어오는 컴포넌트를 Reader라고 한다. 이 Reader들은 ..

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..

텐서플로우 #2 - 행렬과 텐서플로우

텐서플로우 #2 - 행렬과 텐서플로우 조대협 (http://bcho.tistory.com) 머신러닝은 거의 모든 연산을 행렬을 활용한다. 텐서플로우도 이 행렬을 기반으로 하고, 이 행렬의 차원을 shape 라는 개념으로 표현하는데, 행렬에 대한 기본적이 개념이 없으면 헷갈리기 좋다. 그래서 이 글에서는 간략하게 행렬의 기본 개념과 텐서플로우내에서 표현 방법에 대해서 알아보도록 한다. 행렬의 기본 개념 훝어보기행과 열행렬의 가장 기본 개념은 행렬이다. mxn 행렬이 있을때, m은 행, n은 열을 나타내며, 행은 세로의 줄수, 열은 가로줄 수 를 나타낸다. 아래는 3x4 (3행4열) 행렬이다. 곱셈 곱셈은 앞의 행렬에서 행과, 뒤의 행렬의 열을 순차적으로 곱해준다.아래 그림을 보면 쉽게 이해가 될것이다. 이..

텐서플로우-#1 자료형의 이해

텐서플로우-#1 자료형의 이해 조대협 (http://bcho.tistory.com) 딥러닝에 대한 대략적인 개념을 익히고 실제로 코딩을 해보려고 하니, 모 하나를 할때 마다 탁탁 막힌다. 파이썬이니 괜찮겠지 했는데, (사실 파이썬도 다 까먹어서 헷갈린다.) 이건 라이브러리로 도배가 되어 있다.당연히 텐서플로우 프레임웍은 이해를 해야 하고, 데이타를 정재하고 시각화 하는데, numpy,pandas와 같은 추가적인 프레임웍에 대한 이해가 필요하다. node.js 시작했을때도 자바스크립트 때문에 많이 헤매고 몇달이 지난후에야 어느정도 이해하게 되었는데, 역시나 차근차근 기초 부터 살펴봐야 하지 않나 싶다. 텐서 플로우에 대해 공부한 내용들을 하나씩 정리할 예정인데, 이 컨텐츠들은 유투브의 이찬우님의 강의를 기..