Tigercow.Door

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..

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..

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..

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 정규표현식에서 사용되는 메타문자에 대한 총정리를 해보려 합니다.지난 포스팅에서 기본적인 메타문자들을 정리해보았는데, 그 내용들을 포함해서 함께 정리해보도록 하겠습니다.정규표현식에 대해 조금 더 궁금하신 분들은 아래의 포스트를 참고해주시길 바랍니다 :) 정규표현식이란? (1) 정규표현식이란? (2) 1. 백슬래시(\) 우리가 메타문자에 대해 총 정리를 하기 앞서서, 정규표현식을 사용할 때 혼란이 될 수도 있는 백슬래시(\)에 대해서 잠깐 이야기해보겠습니다.먼저 백슬래시는 보통 자판의 엔터위에 있는 버튼을 통해 입력할 수 있습니다. 우리가 정규표현식을 이용하여 TEST라는 파일에서 "\section" 이라는, 백슬래시를 포함한 문자열을 찾으려고 한다고 생각해봅시다...

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 머신러닝에서 Learning rate를 조정하는 방법, 우리의 데이터를 선 처리하는 방법, 그리고 오버피팅을 다루는 방법에 대해서 알아보겠습니다. * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'을 바탕으로 제작되었습니다.관련한 상세 내용은 아래 링크를 참고해주세요.https://hunkim.github.io/ml/ 1. Learning rate(학습률) 학습률, Learning rate 는 우리가 텐서플로우로 실습을 하면서도 직접 사용해보았습니다. 위의 그림과 같이, 우리가 Gradient descent, 즉 경사를 따라가면서 cost 를 최소화하는 단계에서 사용되었는데 쉽게말해서 경사를 얼만큼씩 이동할건지 정해주는 것이 learning r..

안녕하세요. 이번 포스팅에서는 파이썬에서 정규 표현식을 지원하는 re모듈, 정규식을 이용한 문자열 검색과 정규식 컴파일 수행시 가능한 옵션에 대해서 알아보도록 하겠습니다.지난 포스팅에서도 말씀 드렸듯, 정규표현식은 단순히 파이썬에서만 사용되는 것이 아닙니다. 기본적인 정규표현식을 익혀두시면 그 쓰임새는 무궁무진하며, 단순히 프로그래밍 언어에 따라 사용법만 약간의 차이가 있을 뿐 입니다. 1. re 모듈 파이썬에서는 정규 표현식을 사용하기 위해 re(regular expression) 모듈을 제공합니다. 파이썬이 설치될 때 함께 설치되는 라이브러리로 단순히 import 하여 사용할 수 있습니다. import re 그리고 re모듈을 이용하여 우리가 작성하는 정규표현식을 컴파일합니다.여기서 컴파일한다는 의미를..

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 Fancy Softmax Classification을 구현하겠습니다.지난 포스팅에서는, 단순히 Softmax Classification을 구현해보았는데, 이번에는 보다 더 이쁘게, 기본적으로 제공되는 croso_entropy, one_hot, reshape을 이용해서 구현해보도록 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. softmax_cross_entropy_with_logits 먼저 알아볼 것은 softmax cross entropy with logits 이란 함수입니다.그 전에 잠깐, 우리가 ..

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 Tensorflow를 통한 Softmax Classification 구현을 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. Softmax Classification 우리가 이론부분에서 알아보았던 거처럼, Softmax는 어떤 n개의 예측하고자 하는 것이 있을때 Softmax를 사용합니다. 물론 이러한 Softmax도 위의 그림에서 볼 수 있듯이, 주어진 X값에 학습할 W를 곱해서 값을 만드는 것으로 시작합니다.그리고 그러한 식의 결과로 나오는 것은 단순히 Score로써 실수값을 갖게되는데 이..

안녕하세요. 문범우입니다.해당 포스팅은 서울시립대학교 멋쟁이사자처럼, 4월 1일 수업에 대한 내용입니다. 금일 수업에서는 그동안 진행했던 내용을 바탕으로 하나의 웹페이지를 그대로 따라 구현해보는 실습을 진행하였습니다.따라서 해당 포스팅에 대한 순서는 아래와 같습니다. - 지난 시간 복습- 구현해 볼 웹 페이지 소개(HTML/CSS)- Jquery 구현 1. 복습 지난 시간에는 주로 Jquery에 대해서 알아 보았습니다.그 동안 html과 css로 구현한 웹 페이지는 정적인 형태였습니다.이에 추가적으로 배워본 Jquery는 동적인 형태의 페이지를 구현하는데 사용됩니다.예를 들어 메뉴 버튼에서 마우스를 가져간 항목의 글자가 더 찐해지거나 색상이 바뀌는 것, 무언가를 클릭했을 때 요소의 등장이나 사라짐등의 효..

안녕하세요. 이번 포스팅에서는 github을 이용하는 기초적인 방법에 대해서 알아보겠습니다. 1. Github 이란? Github이란 간단히 말해서 Git을 지원하는 서비스라고 할 수 있습니다.우리가 지난 포스팅들에서 간단하게나마 git에 대해서 알아보았는데 여기서 repository(저장소)를 웹상에 올려서 보다 시각적으로, 쉽게 관리할 수 있도록 해주는 역할도 하고 있습니다. github은 git을 지원하는 서비스 중 가장 유명하다고 볼 수 있습니다. 몇가지 특징을 알아본다면, Github에서 저장소, repository는 무제한으로 생성가능합니다.하지만 public이 아닌 private으로 만드는 것은 유료입니다.(Github Student Developer Pack을 받으면 무료입니다.) 또한, ..