조대협의 블로그

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_..

텐서플로우 - 파일에서 학습데이타를 읽어보자#1 조대협 (http://bcho.tistory.com) 텐서플로우를 학습하면서 실제 모델을 만들어보려고 하니 생각보다 데이타 처리에 대한 부분에서 많은 노하우가 필요하다는 것을 알게되었다. MNIST와 같은 예제는 데이타가 다 이쁘게 정리되어서 학습 하기 좋은 형태로 되어 있지만, 실제로 내 모델을 만들고 학습을 하기 위해서는 데이타에 대한 정재와 분류 작업등이 많이 필요하다. 이번글에서는 학습에 필요한 데이타를 파일에서 읽을때 필요한 큐에 대한 개념에 대해서 알아보도록 한다. 피딩 (Feeding) 개념 복습 텐서플로우에서 모델을 학습 시킬때, 학습 데이타를 모델에 적용하는 방법은 일반적으로 피딩 (feeding)이라는 방법을 사용한다. 메모리상의 어떤 변..

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..

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-#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..

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..

수포자를 위한 딥러닝 #3 - 텐서플로우로 선형회귀 학습을 구현해보자 조대협 (http://bcho.tistory.com) 앞에서 살펴본 선형 회귀(Linear regression) 머신 러닝 모델을 실제 프로그래밍 코드를 만들어서 학습을 시켜보자. 여러가지 언어를 사용할 수 있지만, 이 글에서는 텐서플로우를 기반으로 설명한다. 텐서플로우 개발 환경 셋업텐서 플로우 개발 환경을 설정하는 방법은 여러가지가 있지만, 구글 클라우드의 데이타랩 (datalab)환경을 사용하기로 한다. 텐서플로우 환경을 설정하려면 파이썬 설치 및 연관된 수학 라이브러리를 설치해야 하는 등 설치가 까다롭기 때문에, 구글 클라우드에서 제공하는 파이썬 노트북 (Jupyter 노트북 : http://jupyter.org/ ) 이 패키징..