이미 특이점을 뛰어 넘었던 중국의 슈퍼컴퓨팅 미중무역전쟁으로 허무하게 아작나는가? 미중간에 무역전쟁이 점차 격화되는 듯하다. 연전에 ZTE 손봐주기에에서 시작하여 최근에 화웨이를 끝장내 버릴듯한 강력한 제재를 취하더니 이제는 결국 슈퍼컴까지에 이르렀다. 슈퍼컴의 역사를 보면 1980년대에 크레이사의 슈퍼컴에서부터 시작하여 일본의 후지쯔가 뒤따른 것으로 알.. 머신러닝 2019.06.22
Convolutional Neural Network에서 Pooling 알고리듬에 의한 Edge 특징 추출(featur extraction) X자 9X9 이미지 매트릭스에 대한 Convolutional Striding 작업 후 얻어지는 7X7 이미지에서 원래 이미지의 특징이 잘 보존되는 수치 사례를 쥬피터 노트북 코딩에 의해 이미 살펴보았다. 일반적으로 CNN 알고리듬의 특징 추출은 크게 3가지 단계로 나누어진다. 첫 번째가 바로 Convolutional Striding이다... 머신러닝 2019.06.22
Convolutional Neural Network에서 특징 추출(featur extraction) 알고리듬과 Transfer Learning과의 관계 PyTorch 든 TensorFlow 든 이미지 분석을 위한 머신 러닝에서는 항상 ConvNet 이 출발점이 된다. ConvNet은 CNN(Convolutional Neural Network) 으로 흔히 불리우며 그 둘은 같은 뜻으로 사용된다, 이미지 머신 러닝을 위한 CNN 코드는 대개 10개 레이어까지 사용하는 것이 보통이다. 사용하는 레이어 수가 많으.. 머신러닝 2019.06.20
구글 Colabo에서 PyTorch CIFAR-10 이미지 머신 러닝 CIFAR-10 PyTorch 쥬피터 노트북(Jupyter Notebook)예제를 구글 Colabo에서 다루어 보자. 쥬피터 노트북에서 실행이 잘되면 Colabo에서 실행도 아무런 문제가 없을 것이지만 단 학습과 테스트를 위한 데이터 파일을 Colabo 맞춰 준비해주고 런타임에서 유형을 GPU 로 설정해주면 실행이 된다. 10개의 class .. 머신러닝 2019.06.18
PyTorch 안면 이미지 데이타 Rescale, RandomCrop, Compo TensorFlow에서 처리되는 머신 러닝 문제는 PyTorch 머신 러닝에서도 다 가능하다고 볼 수 있다. 그럼에도 불구하고 PyTorch를 출시한 이유는 무엇일까? 아마도 TensorFlow에서 취약한 부분의 보강이 충분히 이루어졌을 것으로 보인다. 특히 머신 러닝 영역에서 제대로 된 예제가 희귀한 Transfer Learnin.. 머신러닝 2019.06.17
PyTorch 안면 Landmark Data Loading and Processing 안면 데이타 처리 예제를 살펴보자. 이 예제zip 데이터를 다운 받아서 업로드하여 파이선 unzip 알고리듬으로 압축해제를 하려 하였으나 무슨 이유에선지 성공하지 못했다. 그 대안으,로 zip 파일을 압축을 푼 상태에서 많이 저장 되어 있는 jpeg 파일들을 업로딩하였더니 Sample 폴더 밑에 위.. 머신러닝 2019.06.16
PyTorch의 정체와 자동미분 알고리듬(Automatic Differentiation) 머신 러닝에서 cost 함수의 설정과 이 cost 함수의 최소값을 찾아내기 위한 경사하강법은 너무나 중요하다. TensorFlow 코딩에 있어서도 Hypothesis를 도입 후 cost 함수를 구성하고 경사하강법을 적용하는 코스로 이루어진다. 물론 learning rate 도 파라메터로 설정해야 하지만 Gradient Descent 알고리듬.. 머신러닝 2019.06.15
PyTorch의 정체와 사용법 튜토리얼 소개 TensorFlow가 구글에서 머신 러닝을 위해서 제공하는 오픈 소스 라이브러리 이듯이 PyTorch 또한 FaceBook에서 제공하는 Deep Learning을 지원하기위한 오픈소스 플랫폼이다. TensorFlow 나 PyTorch에서 Tensor 라는 용어가 나오는데 텐서는 NumPy 라이브러리에서 지원하는 어레이가 매트릭스나 벡터 변환 계.. 머신러닝 2019.06.14
Low Pass Filtering 알고리듬을 사용한 학습 데이터 생성 및 RNN 필터링 Low Pass Filtering(LPF) 을 직접 사용하는 예로서 Brokking의 오픈소스형 DIY 아두이노 Flight Controller 적용을 들 수 있다. http://www.brokking.net/ymfc-3d_v2_main.html 필자도 실제로 Brokking 의 YMFC-AL 모델 아두이노 오픈소스를 다운받아 DIY 드론을 제작하여 시험비행을 해본 경험이 있으며 동호회 전문가로부터.. 머신러닝 2019.06.12
LSTM RNN 머신 러닝에 의한 Low Pass Filtering Recurrent Neural Network기법을 사용하여 저주파 필터링 작업을 수행해 보자. 저주파 필터링을 위해 사용되는 RNN 기법은 랜덤한 증권가격 예측과 마찬가지로 Many To One 모델을 사용하기로 한다. 신호의 필터링은 통신 분야에서 이미 엄청난 응용이 이루어지고 있는 분야로서 저주파 필터링이란 .. 머신러닝 2019.06.11
