2022/08 14

[딥러닝실습] 이미지 분류(CNN) I-이미지 데이터 이해하기

CNN이란 CNN 은 Convolution Neural Network의 약자로 이미지를 인식하는 분류기입니다. CNN의 구조는 다음과 같습니다. 위의 이미지는 32*32의 이미지 데이터를 LeNet 모델로 처리하는 이미지입니다. 1) C1 레이어 : 32*32 이미지를 6개의 5*5 필터와 컨볼루션 연산을 이용해 6장의 28*28 특징맵을 만듭니다. 2) S2 레이어 : 6장의 28 * 28 특성 맵에 대해 서브샘플링을 진행한다. 결과적으로 28 * 28 사이즈의 특성맵이 14*14 사이즈의 특성맵으로 축소된다. 2*2 필터를 stride2로 설정해서 서브샘플링해주기 때문이다. 사용하는 서브샘플링 방법은 평균풀링(average pooling) 이다. 3) C3 레이어 : 6장의 14*14 특성맵에 6개의..

강의자료/머신러닝 2022.08.19 (3)

[북스포일러] 데싸노트의 실전에서 통하는 머신러닝

오늘 살펴볼 책은 골든래빗 출판사에서 출판한 "데싸노트의 실전에서 통하는 머신러닝"입니다. 이 책의 구성을 먼저 살펴 보겠습니다. 1단계 배경지식 익히기 한눈에 살펴보는 머신러닝 - 인공지능,머신러닝,딥러닝의 개념을 살펴보고 가장 많이 사용하는 머신러닝 알고리즘 10개의 성능을 비교해 봅니다. 파이썬 기초 익히기 - 머신러닝을 처음 도전하는 분들을 위해 머신러닝에서 사용하는 기본적인 파이썬을 살펴 봅니다. 판다스와 넘파이 - 머신러닝을 사용하기 위해서는 필수 요소인 판다스와 넘파이 다루는 법을 살펴 봅니다. 2단계 답을 알려줘야 학습하는 지도학습 알고리즘 선형회귀 : 보험료를 예측하는 문제를 실습하면서 머신러닝의 가장 기본적인 모델인 선형회귀 모델을 다루어 보고 머신러닝의 개념을 이해합니다. 로지스틱회귀..

기타/도서리뷰 2022.08.18 (12)

[아두이노]3.아두이노 디지털 핀 사용하기

1. 아두이노 디지털 신호 입출력 아두이노 우노 보드는 0번부터 13번까지 총 14개의 디지털 핀을 통해 디지털 신호를 출력하거나 입력 받을 수 있습니다. 여기서 디지털 신호란 0(LOW) 또는 1(HIGH) 두가지 신호로 구분됩니다. 2. 아두이노로 LED제어하기 아두이노로 디지털핀을 활용하여 LED를 제어하는 방법을 실습해 보도록 하겠습니다. 1. 회로연결 LED의 짧은 핀은 GND 에 연결 하고 8번 디지털 핀을 + 에 연결하는데 중간에 저항값 220옴 짜리를 하나 추가 하자. 여기서 저항을 세로의 형태를 가로로 눕히는 방법은 R을 누르면 회전을 한다. 2. 다음과 같이 코딩을 하자. // C++ code // void setup() { pinMode(8, OUTPUT); } void loop() ..

2022 SSF소프트웨어 나눔축제

선린 인터넷 고등학교에서 주최하는 소프트웨어 나눔 축제 안내입니다. ssf는 선린인터넷고등학교 소프트웨어 나눔 축제, SSF는 2018년부터 개최된 선린인터넷고등학교의 최대 축제 중 하나입니다. 먼저 소프트웨어를 경험한 사람들이 미래 세대에게 소프트웨어에 대한 경험을 나누고, 다양한 소프트웨어를 직접 만들고 체험해볼 수 있는 행사입니다. 축제에는 수도권에 거주하는 모든 중학생들이 신청할 수 있으며, 학생들은 게임 개발, 웹 및 서버 개발 등 다양한 소프트웨어 분야에 대해 체험해볼 수 있습니다. 캠프목록 일정 참가신청 https://swfestival.kr/?fbclid=IwAR06Uvapgj4IxICg-fC_jbKwD6qPUQJbeyQBuOg_uHJ1hwuF-KANsYZ5Y6Y#application 20..

미래IT산업 2022.08.16 (8)

[딥러닝실습] pandas와 tensorflow를 이용한 보스턴 집값 예측

오늘은 딥러닝 실습시 가장 많이 사용하는 사이킷런에서 제공하는 보스턴 집값을 이용하여 예측하는 모델을 만들어 보도록 하겠습니다. 실습과정 지도학습의 실습과정은 다음과 같습니다. 1. 과거의 데이터를 준비합니다.(과거의 데이터에서 원인과 결과 즉 독립변수와 종속변수를 찾아 냅니다.) 2. 모델의 구조를 만듭니다. (레모네이드 판매량이 온도에 따라 달라지는데 이때 온도를 독립변수, 판매량을 종속변수로 하는 모델을 만들어 봅니다.) 3. 데이터로 모델을 학습합니다. 4. 모델을 이용합니다. 실습 도구 https://colab.research.google.com/ 실습은 코랩을 이용해서 진행하겠습니다. 과거 데이터 준비 #보스턴 주택 데이터셋 from sklearn import datasets 보스턴 = dat..

강의자료/머신러닝 2022.08.12 (11)

[인공지능수학] 표준편차

표준편차를 알기 전에 평균,기댓값,분산 의 의미를 먼저 이해 합니다. 1. 기댓값 기댓값(expected value)는 '나올 것이라고 예상하는 값' 입니다. x가 확률변수이고 P(x)인 사건이 벌어질 때, 예상할 수 있는 결과값이 기댓값입니다. 이것은 어떤 확률적 사건에 대한 평균의 의미로 생각할 수 있습니다. 이 것을 공식으로 다음과 같이 표현 합니다. 예를 들어 1~6까지 있는 주사위를 던졌을 때 나오는 기댓값은 다음과 같습니다. 1이 나올 확률 1/6 2가 나올 확률 1/6 3이 나올 확률 1/6 4가 나올 확률 1/6 5가 나올 확률 1/6 6이 나올 확률 1/6 따라서 E[x]=1*1/6 + 2 * 1/6 + 3*1/6 + 4*1/6 + 5*1/6 + 6 *1/6 = 3.5 가 됩니다. 2. ..

[예스24리뷰어] 미치도록 기발한 수학 천재들

프로그래밍을 하다 보면 그 근원이 수학에 있음을 느끼고 있습니다. 수학이 중요한 것은 알지만 수학을 깨닫는 길은 참으로 멀고도 힘이 드는 것 같아요~ 이 책은 고대의 수학자들이 왜 이러한 수학적인 원리를 깨닫고 공식을 만들어 냈는지 수학자들의 삶을 뒤돌아 보면서 스토리텔링 식으로 그 원리를 깨닫게 해 주는 책이네요~ 다음과 같은 내용들을 포함하고 있습니다. 그 유명한 피타고라스 정리, 기하학의 가장 기본이 되는 공식으로 중학생이 되면 바로 만나는 공식이죠^^ 똑똑한 학생들이라면 초등학생때 부터도 이 공식은 바로 외워서 사용하는 공식인데요~ 이러한 공식이 피타고라스가 처음 찾아 낸 것이 아닌 고대 이집트의 바빌론 사람들이 주먹 구구식으로 일상 생활 속에서 사용하던 원리를 피타고라스가 그 원리를 정의하고 공..

기타/도서리뷰 2022.08.09 (6)

[인천대학교]2023학년도 초등 심화과정 과학영재 선발 안내

오늘은 인천대학교 과학영재교육원에서 과학영재 모집 요강에 대해 살펴 보겠습니다. 학생들의 적성을 찾기 위해서는 학생들이 많은 것을 보고 배워 보는 것이 중요할 것 같은 생각이 드는데요~ 혹시 우리 아이가 과학에 소질이 있는 것은 아닐까 궁금해 하신다면 도전해 보시는 것도 좋을 것 같아요^^ 인천 대학교 과학영재교육원에서는 지역의 우수한 과학영재를 발굴하여 교육하고자 다음과 같은 교육대상자를 모집하고 있습니다. 지원 자격은 현재 인천광역시 소재 4학년 재학중인 학생으로 단위학교 영재학급,재능대학교 영재교육원,인천대학교 사이버 영재교육원 및 온라인 선교육과정 이수 후 창의 디자인 캠프 수료 예정자가 지원 할 수 있어요~ 따라서 올해 3학년 이고 4학년때 과학영재교육원에 지원 하고 싶다면 소속학교의 단위학교 ..

기타/영재원소식 2022.08.08 (9)

[딥러닝실습] 히든레이어 생성 실습

2021.12.03 - [강의실/머신러닝] - 01-5. 퍼셉트론이란? 01-5. 퍼셉트론이란? 인공지능의 역사를 보면 1950년대 퍼셉트론을 제시 후 이 이론을 바탕으로 1960년대 제1전성기를 맞이하게 되는데요~ 이 퍼셉트론은 향후 다층 퍼셉트론으로 다시 돌아 오면서 제2전성기를 맞이 wondangcom.com 퍼셉트론에서 단층퍼셉트론이 진화를 해서 다층퍼셉트론이 나오게 되는데요~ 여러개의 은닉층을 두어 다층퍼셉트론을 만들었다고 확인을 했습니다. 오늘은 여러개의 은닉층을 만드는 방법에 대해 살펴 보도록 하겠습니다. 보스턴 집값을 예측하는 모델의 구성은 다음과 같은 형태를 가지고 있었습니다. 13개의 독립변수를 가지고 하나의 종속변수를 만드는 단층레이어 모델로 실습을 진행했습니다. 이것을 위와 같은 다..

강의자료/머신러닝 2022.08.05 (13)