조대협의 블로그

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 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 ..

텐서보드를 이용하여 학습 과정을 시각화 해보자 조대협 (http://bcho.tistory.com) 텐서플로우로 머신러닝 모델을 만들어서 학습해보면, 각 인자에 어떤 값들이 학습이 진행되면서 어떻게 변화하는지 모니터링 하기가 어렵다. 앞의 예제들에서는 보통 콘솔에 텍스트로 loss 값이나, accuracy 값을 찍어서, 학습 상황을 봤는데, 텐서보다는 학습에 사용되는 각종 지표들이 어떻게 변화하는지 손쉽게 시각화를 해준다. 예를 들어 보면 다음 그림은 학습을 할때 마다 loss 값이 어떻게 변하는지를 보여주는 그래프이다.가로축은 학습 횟수를 세로축은 모델의 loss 값을 나타낸다. 잘 보면 두개의 그래프가 그려져 있는 것을 볼 수 있는데, 1st 그래프는 첫번째 학습, 2nd 는 두번째 학습에서 추출한 ..

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 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..

딥러닝 - 컨볼루셔널 네트워크를 이용한 이미지 인식의 개념 조대협 (http://bcho.tistory.com) 이번 글에서는 딥러닝 중에서 이미지 인식에 많이 사용되는 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 (Convolutional neural network) 이하 CNN에 대해서 알아보도록 하자. 이 글을 읽기에 앞서서 머신러닝에 대한 기본 개념이 없는 경우는 다음 글들을 참고하기 바란다. 머신러닝의 개요 http://bcho.tistory.com/1140머신러닝의 기본 원리는 http://bcho.tistory.com/1139 이산 분류의 원리에 대해서는 http://bcho.tistory.com/1142인공 신경망에 대한 개념은 http://bcho.tistory.com/1147 CNN은 전통적인 뉴럴 네트워..

딥러닝의 역사와 기본 개념조대협 (http://bcho.tistory.com)인경 신경망 알고리즘의 기본 개념 알파고나 머신러닝에서 많이 언급되는 알고리즘은 단연 딥러닝이다.이 딥러닝은 머신러닝의 하나의 종류로 인공 신경망 알고리즘의 새로운 이름이다. 인공 신경망은 사람의 두뇌가 여러개의 뉴론으로 연결되서 복잡한 연산을 수행한다는데서 영감을 받아서, 머신러닝의 연산을 여러개의 간단한 노드를 뉴론 처럼 상호 연결해서 복잡한 연산을 하겠다는 아이디어이다. 이 뉴런의 구조를 조금 더 단순하게 표현해보면 다음과 같은 모양이 된다. 뉴런은 돌기를 통해서 여러 신경 자극 (예를 들어 피부에서 촉각)을 입력 받고, 이를 세포체가 인지하여 신호로 변환해준다. 즉 신경 자극을 입력 받아서 신호라는 결과로 변환해주는 과정..