류지 프로젝트

1. Alien vs Predator 데이터셋Alien vs Predator 데이터셋은 컴퓨터 비전과 이미지 분류 모델을 학습시키기 위해 제공되는 소규모 데이터셋입니다. 이 데이터셋은 영화 속 캐릭터인 에일리언(Alien)과 프레데터(Predator)의 이미지로 구성되어 있습니다. 이 데이터를 통해 이 두 클래스를 분류하는 이미지 분류 모델을 학습시킬 수 있습니다.!kaggle datasets download -d pmigdal/alien-vs-predator-images !unzip -q alien-vs-predator-images.zip 2. Alexnet 모델을 활용한 Alien vs Predator 분류import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim a..

1. AlexnetAlexNet은 2012년 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)에서 우승한 딥러닝 모델로, 딥러닝의 대중화를 이끈 중요한 합성곱 신경망(CNN)입니다. 이 모델은 8개의 레이어(5개의 합성곱 레이어와 3개의 완전 연결 레이어)로 구성되어 있으며, ReLU 활성화 함수, 드롭아웃(dropout), 데이터 증강(data augmentation) 등을 사용해 과적합을 방지하고 학습 성능을 향상시켰습니다. AlexNet은 대규모 데이터셋과 GPU 병렬 연산을 활용해 1,000개의 클래스 분류 문제에서 top-1, top-5 error rates가 각각 37.5%, 17.5%로 뛰어난 성능을 보여, 컴퓨터 비전에서 딥러닝이 표준 ..

1. 딥러닝 모델 서빙딥러닝 모델 서빙(DL Model Serving)은 학습된 머신러닝 모델을 실시간 또는 비실시간으로 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 배포하고, 입력 데이터에 대한 예측을 제공하는 프로세스를 말합니다. 이를 위해 모델은 주로 REST API, gRPC, 혹은 WebSocket 같은 네트워크 인터페이스를 통해 호출될 수 있는 상태로 배포됩니다. 모델 서빙 시스템은 입력 데이터를 전처리하고 모델에 전달한 후, 출력 결과를 후처리하여 클라이언트에 반환하는 과정을 자동화하며, 일반적으로 안정성, 확장성, 낮은 지연 시간을 보장하도록 설계됩니다.  2. 손글씨 도형 분류하기 shape_classifier.py 로 저장import torchimport torch.nn as nnimport to..

1. 손글씨 도형그림판으로 그린 손글씨 이미지 총 300개의 이미지를 다운로드 받습니다. import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoaderimport matplotlib.pyplot as plt %cd /content/drive/MyDrive/본인의 구글드라이브 경로/ !unzip -qq "/content/drive/MyDrive/본인의 구글드라이브 경로/shape.zip" transform = transforms.Compose([ transform..

1. CNNCNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)은 주로 이미지나 비정형 데이터의 패턴을 학습하고 분석하는 데 사용되는 딥러닝 모델입니다. CNN은 이미지의 공간적 구조를 효율적으로 처리하기 위해 합성곱 계층(convolutional layer)을 사용하며, 이 계층은 필터(커널)를 통해 입력 데이터에서 중요한 특징(에지, 모양 등)을 추출합니다. 이어서 풀링 계층(pooling layer)을 통해 차원을 축소하고 계산 효율을 높이며, 마지막으로 완전 연결 계층(fully connected layer)을 사용해 특정 클래스나 값을 예측합니다. CNN은 이미지 분류, 객체 탐지, 영상 처리 등 다양한 분야에서 높은 성능을 발휘하며, 이미지의 공간적 관계를 보존하면서 학..

1. Multi-class Weather DatasetMulti-class Weather Dataset은 다양한 기상 조건을 포함하는 이미지 데이터셋으로, 주로 기계 학습 및 딥러닝 모델을 학습하거나 평가하는 데 사용됩니다. 이 데이터셋은 맑음, 비, 눈, 흐림과 같은 여러 날씨 유형으로 라벨이 지정된 다중 클래스 분류 문제를 다룹니다. 각 클래스는 다양한 시간대, 계절, 지역에서 촬영된 이미지를 포함하여 현실 세계의 다양성을 반영하도록 설계되었습니다. 이를 통해 모델은 날씨 조건을 정확히 분류하고, 기상 관측, 자동화된 날씨 보고, 혹은 자율주행 차량의 환경 인식 시스템과 같은 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다. !kaggle datasets download pratik2901/multiclas..

1. 생물학적 뉴런생물학적 뉴런은 신경계를 구성하는 기본 단위로, 정보를 수집, 처리, 전달하는 기능을 담당합니다. 뉴런은 크게 세 가지 주요 부분으로 나뉩니다: 수상돌기(dendrite), 세포체(cell body), 축삭(axon)입니다. 수상돌기는 다른 뉴런이나 외부 자극으로부터 신호를 받아들이는 역할을 하며, 세포체는 이 신호를 처리하고 통합합니다. 처리된 신호는 축삭을 통해 다음 뉴런이나 근육, 혹은 샘과 같은 다른 조직으로 전달됩니다. 축삭의 끝에는 시냅스(synapse)가 있어 화학적 신호 또는 전기적 신호를 통해 다른 세포와 연결됩니다. 뉴런은 이러한 작용을 통해 신경계가 복잡한 정보를 효율적으로 처리하고 전달할 수 있도록 돕습니다.  2. 인공 신경망인공 신경망(Artificial Neu..

1. 손 글씨 숫자 데이터셋손글씨 숫자 데이터셋은 0부터 9까지의 숫자를 손글씨로 쓴 흑백 이미지로 구성되어 있으며, 각 이미지는 8x8 픽셀 크기의 64차원 벡터로 표현됩니다. 각 픽셀 값은 0(흰색)에서 16(검은색)까지의 명암값을 가집니다. 이 데이터는 총 1797개의 샘플로 이루어져 있으며, 각 샘플에는 숫자 클래스(0~9)가 레이블로 붙어 있습니다. 주로 분류 알고리즘을 학습시키거나 데이터 시각화, 차원 축소 기법 등을 실험하는 데 사용됩니다. import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_digitsfrom sklear..

1. 논리 회귀논리 회귀(Logistic Regression)는 주어진 입력 데이터를 기반으로 두 가지 이상의 범주로 분류하는 지도 학습 알고리즘입니다. 주로 이진 분류 문제에 사용되며, 입력 변수의 선형 결합을 통해 특정 사건이 발생할 확률을 예측합니다. 이 알고리즘은 시그모이드(Sigmoid) 함수 또는 로지스틱 함수라는 비선형 함수를 사용하여 예측값을 0과 1 사이의 확률로 변환합니다. 모델의 결과는 일반적으로 특정 임계값(예: 0.5)을 기준으로 두 범주 중 하나로 분류됩니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 판별하거나 환자의 병 진단 여부를 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 논리 회귀는 계산이 비교적 간단하고 해석이 용이하여 머신러닝에서 널리 사용되는 알고리즘입니다. ※ 시그모이드 함수시..

1. 선형 회귀 분석선형 회귀 분석(Linear Regression)은 주어진 데이터에서 입력 변수(독립 변수)와 출력 변수(종속 변수) 사이의 관계를 직선(또는 다차원에서는 평면)으로 설명하고, 새로운 입력 값에 대한 출력을 예측하는 통계 및 머신러닝 기법입니다. 예를 들어, 공부 시간(입력 변수)과 시험 점수(출력 변수) 사이의 관계를 분석해 "공부 시간이 늘어날수록 시험 점수가 증가한다"는 패턴을 찾아냅니다. 이 과정에서 선형 회귀는 "Y = W X + b"라는 수식(기울기 W와 절편 b)으로 데이터를 표현하며, 최적의 기울기와 절편을 찾기 위해 비용 함수(Cost Function)를 최소화하는 경사 하강법(Gradient Descent) 등의 알고리즘을 사용합니다. 최종적으로 선형 회귀 모델은 주..