2018/04 26

리액트 네이티브 #1_ 리액트 네이티브 개발 환경 구성하기

안녕하세요.해당 카테고리에서는 리액트 네이티브(React Native)를 이용한 모바일 어플리케이션 만들기에 대한 내용을 이야기해볼까 합니다.과거에 약간 해보다가 다른 공부를 하느라 놓게 되었는데, 최근 모바일 어플리케이션을 개발해야 할 일이 생겨서 다시 공부하게 되었습니다. 무엇보다 리액트 네이티브는 iOS와 Android 어플을 동시개발할 수 있다는 점 때문에 유명하기도 하고, 인기가 좋기도 합니다.facebook에서 개발하였고, 실제로 facebook iOS어플리케이션을 비롯해, 인스타그램, 에어비앤비, 우버 등이 리액트 네이티브를 이용해 어플리케이션을 제작한 것으로 알고 있습니다. 리액트 네이티브에 대한 자세한 점은 직접 구현해보면서 체험하는 걸로 내려놓고.. :) 이번 포스팅에서는 그 시작으로,..

React_native 2018.04.13

딥러닝(DeepLearning) #2_ XOR using Neural Nets(NN)

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 XOR문제에 대한 이야기를 해보도록 하겠습니다. * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'을 바탕으로 제작되었습니다.관련한 상세 내용은 아래 링크를 참고해주세요.https://hunkim.github.io/ml/ 1. XOR 문제의 개요 지난 포스팅에서 딥러닝에 대한 개념과 그 동안의 역사에 대해서 알아보며, XOR문제가 매우 까다로운 문제로 다가왔음을 알아보았습니다. 그럼 그 골치덩이 문제를 어떻게 풀 수 있을까요? 먼저, 그때에 그 문제에 부딪혔던 이유 중 하나는, XOR문제가 단순히 하나의 모델로는 풀이가 불가능하다라는 증명 및 사실들 때문이었습니다. 그렇다면, 하나의 모델이 아닌 2개, 3개, 다수의 모델을 이용하면 어떨까요? ..

LikeLion at UOS #7_ 로또 번호 생성 페이지 만들기

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅은 4월 12일 서울시립대학교 멋쟁이사자처럼 수업에 대한 내용입니다. 지난 포스팅을 시작으로 Ruby on Rails를 시작했습니다.따라서 이번 포스팅의 내용은 다음과 같은 순서로 진행됩니다. - 지난 내용 복습- Array 개념- Range- Lotto 번호 생성 페이지 만들기- 이미지 넣기 1. 지난 내용 복습 지난 포스팅에서는 먼저 MVC 패턴과,ruby on rails가 무엇인지 알아보았습니다.우리가 앞으로 다루게 될 ruby on rails 는 백엔드(backend) 작업으로써, ruby 언어를 이용한 프레임워크입니다.백엔드를 다루다보면 사소한 문법실수나 기타 실수때문에 아예 웹페이지가 뜨지 않을때도 많습니다. 따라서 하나하나 꼼꼼히 살펴보고, 에러가 발생했을..

LikeLion 2018.04.12

텐서플로우(Tensor Flow) #11_ TensorFlow Manipulation

안녕하세요.이번 포스팅에서는 텐서플로우(tensorflow)를 다루는 방법에 대해서 이야기해보도록 하겠습니다.우리가 그 동안 TensorFlow를 이용해 몇가지 실습을 진행해보았지만 뒤로 갈수록 TensorFlow에 대한 복잡도가 커질 것 입니다.따라서 이번 포스팅에서는 TensorFlow를 더 잘 다루기 위해 공부해보도록 합니다. * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'을 바탕으로 제작되었습니다.관련한 상세 내용은 아래 링크를 참고해주세요.https://hunkim.github.io/ml/ 1. Simple ID array and slicing 첫번째로 알아볼 내용은 1차원 배열입니다. 1t = np.array([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.])cs 위와 ..

딥러닝(DeepLearning) #1_ 딥러닝의 시작

안녕하세요. 문범우입니다. 이번 포스팅에서는 딥러닝의 기본 개념으로써 딥러닝의 시작과 XOR문제, 그리고 '딥'의 출현에 대해서 이야기 해보도록 하겠습니다. * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'을 바탕으로 제작되었습니다.관련한 상세 내용은 아래 링크를 참고해주세요.https://hunkim.github.io/ml/ 1. 딥러닝의 시작 많은 과학자들은 인간이 고민하고 어려워 하는 문제들에 대해서 기계가 해결시켜주기를 바랬습니다.그리고 그 시작으로 먼저 인간의 뇌를 분석하기 시작했습니다. 그리고 분석된 뇌에 대해서 수학적으로 식을 세우고, 풀어냈습니다. 이를 간단히 하여 위와 같은 그림으로 나타내게 되었습니다.지난 포스팅들에서도 확인했던 그림들입니다.그리고 이러한 구조를 직접..

텐서플로우(Tensor Flow) #10_ MNIST data

안녕하세요. 문범우입니다.오늘 포스팅에서는 실전데이터를 이용해서 모델을 만들어 보도록 하겠습니다. * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'을 바탕으로 제작되었습니다.관련한 상세 내용은 아래 링크를 참고해주세요.https://hunkim.github.io/ml/ 1. MNIST data 오늘 우리가 사용해볼 데이터는 위의 그림과 같은 MNIST dataset 입니다.보시면 아시듯이 손으로 쓴 숫자들 입니다.이 데이터들은 아래 주소에서 손쉽게 다운받을 수 있습니다. http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 위의 사이트에서 4개의 알집을 모두 다운받았습니다.그럼 각 데이터가 어떤 형태를 가지고 있는지 좀 더 자세히 알아보도록 하겠습니다. MNIST의 데이터들은 ..

텐서플로우(Tensor Flow) #9_ Learning rate, Evaluation

안녕하세요. 문범우입니다. 이번 포스팅에서는 우리가 만든 모델에 대한 Learning rate 를 설정하는 방법과 evaluation을 해보는 과정을 진행해보도록 하겠습니다. * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'을 바탕으로 제작되었습니다.관련한 상세 내용은 아래 링크를 참고해주세요.https://hunkim.github.io/ml/ 1. Training and Test data sets 이번에 알아볼 내용은 우리가 가진 데이타셋을 training 과 test로 나눠보는 것입니다.이전까지의 실습에서는 이런 구분 없이 우리가 가진 모든 데이터를 통해 traning을 하고 test를 했는데, 엄밀히 말해서 이는 틀린 방법입니다. 이제부터는 반드시 데이타셋을 나눠서 진행합니다.즉..

LikeLion at UOS #6_ Cloud9으로 Ruby on Rails 시작하기

안녕하세요. 문범우입니다.4월 2일에 페이지 제작 실습(2)를 포스팅을 한 이후에 오랜만에 정리하는 것 같네요.그 동안 서울시립대학교 멋쟁이사자처럼에서는 수업을 진행했으나, 새로운 걸 배우기 보다 그 동안 배웠던 내용을 토대로 특정 웹페이지들을 선정하여 그대로 만들어보고, 더 나아가 새롭게 JQuery를 적용해 보는 등의 수업을 진행하였습니다. 이전의 포스팅들에서 모두 다루었던 내용들이기 때문에 따로 포스팅은 하지 않았습니다. 그리고 4월 8일 일요일수업에서는 Ruby on Rails 수업을 시작하였습니다.아직은 local(자신의 컴퓨터) 자체 환경에서 진행하지 않고, Cloud9 이라는 서비스를 이용하여 진행합니다.따라서 해당 포스팅은 아래와 같은 순서로 진행될 예정입니다. - Ruby on Rails..

LikeLion 2018.04.09

머신러닝(ML) #10_ Learning and test data sets

안녕하세요.이번 포스팅에서는 머신러닝 모델이 얼마나 잘 동작하는지 알아보는 방법에 대해서 이야기하겠습니다. * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'을 바탕으로 제작되었습니다.관련한 상세 내용은 아래 링크를 참고해주세요.https://hunkim.github.io/ml/ 1. Performance evaluation 우리는 지난 포스팅들을 통해, 머신러닝 모델을 만들고 데이터를 통해 학습을 시켰습니다.그런데 그 모델이 얼마나 훌륭한가, 얼마나 성공적으로 예측할 수 있을까를 어떻게 평가할 수 있을까요?우리가 만든 모델에 A라는 데이터를 통해서 훈련을 시켰는데 그 A를 토대로 그대로 평가한다면 어떨까요?당연히, 100%의 예측률을 보일 것입니다.예를 들면, 여러분들이 시험공부를 할..

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