미래연구소

미래연구소기계공학과를 전공하였지만 평소 프로그래밍에 관심을 느껴 찾아보다 파이썬을 이용한 데이터 분석을 배우게 되었고 이어 요즈음 핫하디 핫한 '인공지능'에 흥미를 느끼게 되어 공부를 시작하게 되었다.한 달 전부터 대기를 걸어두고 기다리던 인공지능 스터디 '미래연구소'

미래연구소커리큘럼에 따라 오늘은 vectorization (벡터화)와 numpy에 대해 공부해 보았다.먼저 벡터화란 보통 파이썬에서 for문을 쓰게 되면 코딩의 문장(양)도 많아지고 속도 또한 느려지게 된다.이를 위해 파이썬의 numpy 라이브러리를 이용하여 np.do

미래연구소지난 주에 배운 내용을 짚고 넘어간다.Logistic Regression - Binary Cross EntropyGradient DescentBackward PropagationVectorizationhttps://blog.kakaocdn.net/dn

미래연구소먼저 3주차의 과제를 리뷰해본다.주어진 이미지 데이터들이 고양이인지 아닌지를 판별하는 모델링 과정을 코딩하는 과제가 주어졌었다.이미지 데이터는 64 x 64를 3채널(RGB)로써 \* 3 이되어 12288의 shape을 가지게 되었고이를 고양이인지 아닌지를 판

미래연구소4주차 과제리뷰를 해보자.이번에는 2 layer NN ( hidden layer + output layer )을 모델링 한다.planar data classificationset layerinitialize the model's parametersforward

미래연구소5주차 과제 리뷰를 해본다과제의 내용은 keras.dataset인 mnist 데이터를 가지고 train_test_split을 해보는거와 add메서드를 이용한 Sequential modeling이다과제의 내용에 이어서data를 딥러닝 모델 안에 넣고 잘 trai

미래연구소6주차 과제는 Deep learning Tutorial, Prevent overfit으로 오버피팅을 방지해보는 과제를 해보았다.데이터는 10개의 범주(category)와 70000개의 흑백 이미지로 구성된 패션 MNIST 데이터셋을 사용한다.One - hot

미래연구소7주차 과제에서는 Normalization, Standardization, Initialization, optimization을 하는 법을 배운다.Dataset으로는 클리블랜드의 심장병 재단에서 제공한 작은 데이터셋을 쓰며 환자의 심장별 발병 여부를 예측해본다

미래연구소 이제 9주차 부터 진행할 프로젝트를 위한 Python 라이브러리인 Matplotlib과 pandas를 배워보았다.이들은 주로 데이터 분석과 시각화를 위한 라이브러리로 쓰인다.사용방식에 3가지가 있다.State-machinepylabstate-machine p

미래연구소 한달간 프로젝트를 진행한다.원래는 개인/팀 별로 프로젝트를 진행하지만 코로나19상황 악화로 개인별로 진행을 한다 ㅜ...나의 프로젝트는 Dacon에서 진행하는 '컴퓨터 비전 학습 경진대회'의 MNIST데이터를 이용하여 글자에 숨겨진 숫자 이미지 예측을 해본다

미래연구소저번 주는 튜터님들께 프로젝트의 방향과 조언을 듣는 튜터링 시간을 가졌는데이번 주는 강의와 실습으로 이루어졌다.이번 11주차 내용은Hyperparameter TuningLearning Rate DecayEarly StoppingTransfer LearningN

https://www.dacon.io/competitions/official/235626/overview/받은 튜터링: pesudo labeling: ensemble modeling: k-fold modeling()https://blog.kakaocd