[모두의연구소 X sba 아카데미] 아이펠 기본과정 여다솔 퍼실이의 추가자료
[F-30] Edge detector와 Convolution 연산
- 여러 번 CNN을 설명하며 convolution에 대해 설명했는데요, 오늘은 특히 Edge detector로서의 컨볼루션 연산과 필터에 대해서도 설명을 드렸습니다. 혹시 궁금하신 분이 있을까봐 edge detector를 직접! 컨볼루션 연산을 수행해보았습니다. 엣지 검출기 각각 결과물 확인하기
- 하지만 이러한 필터를 통한 컨볼루션 연산은 전통적인 이미지 처리 방식이고, cnn에서는
Back Propagation
으로 인한 파라미터 업데이트가 이루어진다고 말씀드렸습니다! 필터를 통한 컨볼루션 연산은 필터링(filtering)이라고 불리고, 주로 이미지 처리(Image processing)에서 사용된답니다.
[F-28] CNN based pre-trained model : VGG, ResNet 실습
- VGG, GoogLeNet, AlexNet, ResNet 등은 2010년 이후 ImageNet Challenge에서 등장한 CNN 기반의 모델이라고 설명드렸습니다. 이처럼 이미 만들어진 네트워크들이 다양하게 공개되어 있는데요, 이를
pre-trained model
이라고 합니다. Pre-trained model은keras
등을 이용하여 import하여 사용할 수 있습니다. 이 중VGG16
와ResNet-50
을 직접 구현하여 연습해봅시다. - 이러한 Deep Network들은 용어 그대로 Deep하며 파라미터 또한 굉장히 많습니다. 이를 CPU로 학습시키려면 시간이 무지 오래 걸려요...!
Tensorflow-gpu
를 사용 가능한지 체크해보세요!
[F-18] Pillow와 OpenCV로 이미지 처리하기
OpenCV
를 이용하여 노트북 웹캠으로 비디오를 읽어오고 실시간으로 처리하여 출력해 보았습니다. OpenCV 코드 설명을 확인해보세요.(바로가기)- OpenCV를 이용하여
Histogram
을 그려보았습니다. 그런데, 히스토그램이란 무엇일까요?- 히스토그램이란?
- 히스토그램을 직접(!!) 구현해보면 그 구조를 좀 더 명확히 이해할 수 있습니다. 라이브러리 없이 히스토그램을 계산하는 코드를 확인해 볼까요?
[F-13], [F-14] Kaggle 시작하기(바로가기)
- EDA와 데이터 전처리를 진행해 보았습니다. 그러나 해당 노드의 데이터만 가지고는 손에 익숙해지지가 않죠! 직접 캐글에서 여러 데이터를 분석하고 전처리하여 모델에 학습시켜 봅시다. 그 전에, 캐글이 무엇인지, 어떻게 쓰는지 알아볼까요??
- 데이터 사이언스 competition 플랫폼 :
Kaggle
이란? - Kaggle 대회 참가하기
- 데이터 사이언스 competition 플랫폼 :
[F-14], [F-13], [E-2], [F-9] Machine Learning Process (바로가기)
- [F-9]에서 머신러닝 라이브러리
sklearn
, [F-12]에서 데이터를 시각화하기 위한matplotlib
과seaborn
라이브러리를 배운 후, [E-2]에서 아이리스 데이터를 이용한 머신러닝 과정을 실습하였습니다. 이후 [F-13]에서 캐글 포켓몬 데이터를 이용한 EDA, [F-14]에서Normalization
,One-hot Encoding
등 데이터 전처리 방법을 구체적으로 살펴보았습니다. 머신러닝에 대해 어렴풋이 감이 오시나요?? 순서대로 복습해봅시다.sklearn
Toy dataset인 wine data를 가지고 sklearn의 데이터 표현법을 살펴봅시다.- dataFrame 형태인 iris 데이터를 가지고 classification을 진행해봅시다. 진행 순서를 잘 기억해주세요.
- sklearn을 통해 다양한 모델을 사용할 수 있습니다. iris 데이터에는 어떤 모델이 가장 성능이 좋을까요?
- 라이브러리에서 제공되는 toy dataset은 잘 정제된 데이터셋입니다. 조금 더 날것의 데이터를 가지고 전처리를 진행해 봅시다.(코드 추가 예정입니다!)
[F-13] EDA with Pokemon data(바로가기)
- 노드의 진행 과정에 따라 등장하는 여러
Pandas
메소드들을 정리하고 분석해 보았습니다.reset_index()
,isna()
,isnull()
,unique()
등- 설명을 따로 드리진 않았지만
iloc
과head()
,tail()
이라는 메소드가 등장합니다. iloc
과loc
은 어떤 차이점이 있을까요?
- 정규표현식, pandas 조건문 사용하기, pandas Series와 dataframe을 살펴보았습니다.
[F-13] 노드는 굉장히 길고 코드가 많습니다. 실습 코드를 한 번씩 정리해보세요! 이런식으로요!
- [F-6] Numpy 실습
- [F-9] Sklearn으로 연습하는 Machine Learning Pipeline
- [E-2] Confusion matrix 연습
- [F-13] 포켓몬 데이터로 연습하는 EDA와 Pandas 메소드
- [F-18] OpenCV로 웹캠 읽어오기, 히스토그램 그리기
- [F-28] VGG, ResNet 구현하기
- [F-30] Edge detector : Convolution filtering
- [F-3] 파이썬 문법 정리
- [F-3] 파이썬 문법 활용 -> 깜퀴 함께풀기
- [E-2] 머신러닝 프로세스 복습