CNN (3) 썸네일형 리스트형 개와 고양이 분류하기 - 2 2020/06/18 - [Computer Vision/Classification] - 개와 고양이 분류하기 - 0 2020/06/18 - [Computer Vision/Classification] - 개와 고양이 분류하기 - 1 이전 포스팅에 앞서 필자는 kaggle의 데이터셋을 믿을 수 없기에.. trash데이터를 먼저 처리하는 작업을 해야한다. 일일이 데이터를 모두 확인하기에는 매우 귀찮은 일이기도 하고, 우리는 딥러닝을 공부하는 사람이기에 딥러닝으로 이를 해결해보고자 한다. 가장먼저 해야할 일은 CNN 기본 모델을 이용하여 train데이터를 모두 검수시키는 일이다. 그럼 바로, CNN모델을 이용하여 Dogs vs Cats의 데이터셋만 훈련시켜 모델을 생성해보자. 모델의 목표는 정확도 70~80%를 .. MNIST 데이터를 이용해서 손글씨 인식하기(통합) 2020/04/24 - [Opencv] - 간단한 손글씨 인식하기 -1 2020/04/30 - [Opencv] - 간단한 손글씨 인식하기 -2 2020/04/30 - [Opencv] - 간단한 손글씨 인식하기 -3 2020/05/04 - [Computer Vision/Classification] - MNIST 데이터를 이용해서 손글씨 인식하기 이 글은 앞의 포스팅을 하나로 묶어놓은 게시글임. 머신러닝을 통해 손글씨를 인식하기 위해 Opencv의 함수들과 scikit-learn의 ML기법들을 이용해서 전처리 부터 손글씨 인식 단계까지 진행해보고자 한다. 아래와 같이 직접 적은 글씨를 MNIST데이터를 통해 훈련시킨뒤에 이미지를 전처리해서 TEST하여 정확도를 확인하는 단계까지 진행하였다. 실제 데이터 먼저.. Kaggle-Quick draw CNN연습 몇년전.. 프로그래머스에서 한창 코딩테스트 연습할 때, 프로그래머스에서 과제로 나왔었던 kaggle의 quickdraw 대회를 혼자서 이것저것 해보면서 정리해둔 Notebook의 내용이다. 머신러닝에 입문하게 되면서 혼자서 이것저것 모델도 짜보고, 전처리도 해보고 하던 중 난이도가 높지 않으며 흥미로운 주제 였기에 직접 하게 되었다. 이 때만 해도 BatchNomalization과 Dropout을 같이 쓰는 등 (파라미터 수를 어떻게 든 줄이고 싶었던 노력.. ) 모델링 경험이나 딥러닝 전체의 대한 경험이 적었던 것 같다. 이거 하느라고 꼬박 하루를 새면서 했던 기억이 있는데, 나름 그 때 당시 뿌듯해 했던 기억이 있다. 아무튼.. 이 밑으로는 실제 kaggle에 기재했던 Notebook의 내용을 그대로.. 이전 1 다음
