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지난글리액트 네이티브 #4_ 인스타그램(Instagram) UI 무작정 따라하기 (1)리액트 네이티브 #5_ 인스타그램(Instagram) UI 무작정 따라하기 (2) Githubhttps://github.com/doorBW/INSTA-by-react-native 안녕하세요. 문범우입니다. 지난 포스팅에서는 Home 화면에 피드를 추가하는 과정까지 진행해보았습니다. 이번 포스팅에서는 Home 화면에서 상단에 있는 스토리바를 추가해보도록 하겠습니다.해당 포스트를 통해서 나오는 결과물은 아래와 같습니다. 1. 스토리바 만들기 우리는 스토리바를 추가하기 위해 HomeTab.js 에서 작업을 진행합니다.이전 포스팅을 통해 현재 HomeTab.js의 코드는 아래와 같습니다. 123456789101112131415..

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 RNN을 이용하여 hihello를 학습시켜 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. 'hihello' 학습시키기 이번에는 위와 같이 우리가 hihello 라는 문자열을 주었을 때, 각 문자에 대해 다음 문자를 예측해보도록 학습시킬 것 입니다. 이 문제가 간단해보일 수 있지만, 좀 더 자세히 살펴보면 h를 입력했을 때, 어쩔때는 i를, 어쩔 때는 e를 반환해야 합니다. 이는 RNN의 특성인, 이전 문자가 무엇이 나왔는지 알아야 값을 제대로 출력할 수 있습니다. 2. RNN basic 정리 그..

지난글리액트 네이티브 #4_ 인스타그램(Instagram) UI 무작정 따라하기 (1) Githubhttps://github.com/doorBW/INSTA-by-react-native 안녕하세요. 문범우입니다.지난 포스팅에서는 인스타그램을 만들기 위해 기본적인 네비게이션 구성을 하고 각 화면으로 넘어가는 단계까지 진행하였습니다. 이번 포스팅에서는 메인화면에 피드를 추가해보는 과정을 진행해보도록 하겠습니다.이번 포스팅을 통한 결과물은 다음과 같습니다. 1. CardComponent 추가하기. 먼저 각 피드가 될, 새로운 js 파일을 만듭니다.저는 Components 폴더 내부에 CardComponent.js 라는 이름으로 파일을 만들었습니다. 그리고 CardComponent.js 의 내용으로는 기본 틀만 ..

Githubhttps://github.com/doorBW/INSTA-by-react-native 안녕하세요. 문범우입니다.오랜만에 리액트 네이티브에 대해 포스팅하게 되었습니다.이전 포스트까지 해서 리액트 네이티브 환경구성하고, 기본적인 flex에 대해서 알아보았는데, 이후에 어떤 것을 하면서 연습하면 좋을지를 고민하느라 늦어지게 되었습니다.그리고 결정을 내린건 인스타그램 UI를 만들어보기로 하였습니다.저도 공부를 시작하고 있는 터라.. 처음부터 완벽하게 하지는 못하겠더라구요.그래서 마침 유튜브에 좋은 강의가 올라와있길래 이를 참고하면서 포스팅을 진행해보도록 하겠습니다. https://www.youtube.com/watch?v=cgg1HidN4mQ&t=5s 위의 링크를 들어가보시면 인스타그램 UI 따라하기..

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 텐서플로우를 이용한 기본적인 RNN모델에 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. RNN 우리가 이전, 이론에서 알아보았듯이 RNN 모델에서는 아웃풋이 다시금 영향을 주게 됩니다.위에서 왼쪽과 같은 것을 cell이라고 표현하는데, 즉 cell의 아웃풋이 다시 cell에 영향을 주게 됩니다. 그리고 이것이 기존의 Neural Network과 큰 다른점 입니다.그런데, 이것을 실제로 어떻게 구현할까요?생각보다 의외로, 텐서플로우에서 쉽게 구현이 가능합니다. 텐서플로우에서 RNN을 구..

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..