분류 전체보기72 KT aivle AI트랙 8주차 후기 CV : 시각지능 딥러닝미니프로젝트 4차CV 시각지능 딥러닝 강의에서 다양한 파트로 나눠 학습을 진행했습니다. 여러 코드를 작성하며 이미지 분류에 대해 일주일간 지속해서 사진 데이터를 수집해서 roboflow로 이미지 분류를 진행하기도 하고 이미지 분류를 얼마나 잘하는지에 대한 모델의 평가를 진행했습니다.데이터 로딩 및 전처리MNIST 데이터셋 로딩: Keras 라이브러리를 통해 손쉽게 MNIST 데이터를 로드데이터 확인: 무작위로 선택한 이미지를 시각화하여 데이터 확인데이터 리셰이핑: CNN 모델에 입력하기 위해 이미지 데이터를 적절한 형태로 변환합니다. 이 과정에는 채널 차원 추가가 포함됩니다.모델 구축컨볼루션 레이어 설계: 여러 개의 컨볼루션 레이어와 풀링 레이어를 쌓아 깊은 네트워크를 구성합니다... 2024. 4. 30. KT aivle AI 트랙 7주차 후기 미니프로젝트 3차CV: 시각지능 딥러닝 미니프로젝트 3차미니프로젝트 3차는 스마트폰 센서 데이터 기반 모션 분류 모델로 정적 및 동적 활동을 분류 머신러닝, 딥러닝을 활용하여 프로젝트를 진행하는 과정이었습니다. EDA 1. 환경 설정라이브러리: 데이터 조작을 위한 Pandas, 수치 연산을 위한 Numpy, 시각화를 위한 Matplotlib 및 Seaborn과 같은 필요한 라이브러리import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns2 . 데이터 로딩데이터 로드: 여러 축을 통한 가속도 및 자이로스코픽 데이터를 포함하는 데이터 프레임으로 센서 데이터를 로드data = pd.read_csv.. 2024. 4. 30. KT AIVLE AI트랙 교육후기 (4~5주차) 4주~5주 교육 진행 과정 후기에 대해 작성해 봤습니다. 교육 전 마음가짐 머신러닝과 딥러닝은 AI/BIG data에서 기초 지식을 명확하게 잡기 위해 가장 중요하다고 생각하고 있습니다. 그래서 더욱 집중해서 강의를 들어야겠다고 생각하고 임했습니다. 머신러닝 강의와 딥러닝 강의는 그동안 공부했던 부분과 일치하는 내용, 부분이 많이 포함되어 있었습니다. 그만큼 중요한 개념이기도 하고 강의를 들으면서 개념에 대해서 되짚어가며 확실히 짚고 기억에 남길 수 있었습니다. ML 머신러닝 데이터 분석 과정에서는 여러 모델의 성능을 시각화를 통해 확인하게 됩니다. 이를 통해 성능이 가장 좋을 것으로 예상되는 모델을 선택하여 튜닝 과정을 진행합니다. 이때, Random Search와 Grid Search와 같은 방법을 .. 2024. 3. 24. KT aivle AI 트랙 교육후기(1~3주차) 1주~3주 교육 진행 과정 후기에 대해 작성해 봤습니다. IT프로젝트 관리도구(GIT) Python 프로그래밍 & 라이브러리 데이터 처리 데이터 분석 및 의미 찾기 미니프로젝트 1차 웹크롤링 GIT, Python library GIT 드디어 1일 차로 에이블스쿨이 정말 시작되는 날이었습니다. 첫 수업으로 GIT을 시작했는데 평소에 GIT에 대해 공부해야 되는데 해야 되는데 하면서도 배우지 못했었는데 이번 기회로 배울 기회가 생겨서 너무 좋았습니다. 심지어 강사님은 생활코딩 이고잉 강사님...!! 이였습니다. 코딩 공부하는 사람이라면 모두가 알 법한 엄청난 분이 에이블스쿨에서 GIT 강의를 하시다니 엄청난 기회였습니다. 첫날은 Git을 이용한 프로젝트 관리에 대해 배웠습니다. Git 저장소(Reposito.. 2024. 3. 24. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 18 다음
