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안녕하세요. 이번 포스팅에서는 Neural Network에서도 가장 재밌고, 꽃이라고 하는 Recurrent Neural Network(RNN)에 대해서 알아보도록 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. Sequence(or Series) Data 우리가 사용하는 데이터들 중에서는 sequence data들이 매우 많이 있습니다.예를 들어, 우리가 이야기하는 자연어에서도 단순히 하나의 단어에 대해서만 이해해서 전체적인 이해를 할 수 있는 것이 아니라, 그전에 이야기했던 단어들을 모두 이해해야 합니다. 이러한 데이터를 sequence da..

안녕하세요. 문범우입니다! 어느덧 날씨가 더워지는 5월!대학생들에게 5월에 빼놓을 수 없는 행사 중 하나는 대학 축제죠?그래서 우리 서울시립대학교 멋쟁이사자처럼에서는 축제 안내사이트를 제작해보았습니다. 먼저, 완성된 사이트는 아래 주소를 클릭하시면 됩니다.! http://uos.likelion.org 웹으로 보시는 분들은 이게뭐지..? 할 수도 있어요 :'(간단하게 정보를 제공받고, 확인하기 위해 모바일에서 보았을 때 이쁘도록 제작되었기 때문에 모바일로 확인하시는 것을 추천드립니다! 해당 사이트를 개발하면서, 저는 전체적인 기획 및 총괄, 백엔드 구성, 행사화면 제작을 담당하였습니다.초기에 개발에 참여하고자 인원들을 신청받고, 개발 목표와 의도, 범위 등을 설정하였습니다.이에 대한 전체적인 내용은 아래,..

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 TensorFlow에서 CNN을 이용하여 MNIST를 99%로 예측해보도록 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. 기본 구조 이번 실습에서 우리가 진행해볼 구조는 위의 그림과 같습니다.Convolution layer와 pooling layer가 두번 반복된 구조를 통해 나온 결과를 Fully-Connected layer를 통해 10개의 숫자들 중에서 예측합니다. 2. Layer 1 1234567891011121314151617181920import tensorflow as tfimport mat..

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 Tensorflow에서 CNN을 다루는 기본적인 내용에 대해서 알아보도록 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. CNN CNN은 이미지 분류나 텍스트 분류 등 다양한 분야에서 굉장히 좋은 성능을 내고 있습니다. 이에 대한 이론적인 내용은 ML&DL 카테고리에서 다루었습니다.CNN에서는 크게 3가지로 나눠볼 수 있는데, 첫번째로는 입력되는 이미지, 입력되는 벡터와 같은 것을 convoultion을 통해 filter를 사용하는 방법. 그리고 뽑아낸 값에 대해 데이터를 작게 만드는 subsamplin..

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 파이썬에서 사용되는 언더스코어(_)에 대해서 정리해보고자 합니다.언더바라고도 읽는, ' _ ' 와 같은 표시를 언더스코어라고 하는데 이것이 파이썬에서는 보다 특별한 의미를 가지고 사용되는 경우가 있습니다. 어떤 의미로 어떻게 사용되는지 하나씩 알아보도록 하겠습니다.1. 값을 무시하고 싶은 경우 제일 먼저 알아볼 경우는 값을 무시하고 싶은 경우입니다. 물론 쓰레기 변수를 만들어서 사용해도 되겠지만 언더스코어를 사용하는 경우 더 깔끔하고, 코드를 확인할 때 사용하지 않는 값임을 나타내기 때문에 보다 직관적일 수 있다고 생각합니다.사실상, 값을 무시하는 경우가 언제 필요할까? 라는 생각이 드시는 분도 있겠지만 간단하게는 아래와 같은 코드에서 값을 무시할 경우가 생깁니..

안녕하세요. 문범우입니다. 지난 포스팅에서 CNN에 대해서 알아보았습니다.이번 포스팅에서는 이어서, CNN에서의 pooling과 나머지 것들에 대해서 알아보도록 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. Pooling Convolution Neural Network의 전체적인 구조를 위의 그림과 같이 확인해보면, Convolution과 RELU가 붙어져 있으며 중간에 한번씩 POOL을 하게 됩니다. 이때 진행되는 POOL이라는 것이 무엇인가 알아보도록 하겠습니다. pooling이라는 것을 먼저 간단히 생각해본다면, sampling이라고 생각..

안녕하세요. 문범우입니다.이번포스팅에서는 Convolutional Neural Networks에 대해 알아보도록 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. Convolutional Neural Networks 이번 포스팅에서 사용되는 슬라이드는 대부분 위의 사진에 나와 있는 주소에서 가져오게 되었습니다. 우리가 알아볼 Convolutional Neural Networks의 기본적인 개념은 고양이 실험에서 시작되었습니다. 고양이에게 어떤 이미지를 보여줬더니, 그림을 읽어들이는 뉴런들이 동시에 동작하는 것이 아니라, 특정 그림의 특정 부분에 대..

[해당 리뷰는 길벗출판사에서 서적을 지원받고 작성되었습니다.] 딥러닝의 처음을 함께 시작해줄 책 작업환경 설정부터 텐서플로우 기초까지,딥러닝 기초를 다지고 싶은 분 안녕하세요. 문범우입니다.이번에 소개해드리고자 하는 도서는 길벗출판사에서 출간한, '모두의 딥러닝'이라는 책 입니다. 최근에 개발자들 사이에서도 머신러닝, 딥러닝은 매우 중요하고 뜨거운 분야가 되고 있습니다.저도 아직 초보개발자이지만 딥러닝과 데이터분석에 대해서 공부하고자 이것저것 알아보며 학습중인데, 이러한 분들에게 매우 적극적으로 추천드리고 싶은 책입니다. '모두의 딥러닝'에서 제가 매력적으로 느낀 점들은 아래와 같습니다. 적당한 그림과 사진을 이용한 시각적 효과 보기 좋은 떡이 먹기도 좋다고 하잖아요? 저는 실제로 어떤 책을 고를 때 그..