조대협의 블로그

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 #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 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..

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..

수포자를 위한 딥러닝 #2 - 선형회귀분석을 통한 머신러닝의 기본 개념 이해 조대협 (http://bcho.tistory.com) Linear Regression을 통한 머신 러닝의 개념 이해거리에 따른 택시 요금 문제머신러닝이란 무엇일까? 개념 이해를 돕기 위해서 선형 회귀 (Linear Regression)이라는 머신러닝 모델을 보자. 먼저 선형 회귀 (Linear regression)이 무엇인지 부터 이해를 해야 하는데, 쉽게 설명하자면 결과값 (output value)이 있고 그 결과값을 결정할 것이라고 추정되는 입력값 (input value)과 결과 값의 연관관계를 찾는 것이고 이를 선형 관계를 통해 찾는 방법이 선형 회귀 (Linear regression)이다. 예를 들어서 설명해보자, 택시 ..

수포자를 위한 딥러닝#1 - 머신러닝의 개요조대협(http://bcho.tistory.com)들어가기에 앞서서 몇년전부터 빅데이타와 머신러닝이 유행하면서 이분야를 공부해야겠다고 생각을 하고 코세라의 Andrew.NG 교수님의 강의도 듣고, 통계학 책도 보고, 수학적인 지식이 부족해서 고등학교 수학 참고서도 봤지만, 도저히 답이 나오지 않는다. 머신 러닝에 사용되는 알고리즘은 복잡도가 높고 일반적인 수학 지식으로 이해조차 어려운데, 실제 운영 시스템에 적용할 수 있는 수준의 알고리즘은 석박사급의 전문가적인 지식이 아니면 쉽게 만들 수 없는 것으로 보였다. 예를 들어 인공지능망(뉴럴네트워크:Neural Network) 알고리즘에 대한 원리는 이해할 수 있지만, 실제로 서비스에 사용되는 알고르즘을 보니 보통 ..