1-10 Moon Decision Boundary Classification: SVC vs TensorFlow Cubic Moon data는 데이터의 기하학적인 특성으로 인해 특히 고난이도의 클러스트링 알고리듬이 필요하다. K-means 나 Agglomerative 클러스트링 기법으로도 처리가 안되며 DBSCAN 클러스트링이나 SVC 알고리듬이 대안이다. 이에 더하여 필자가 제안한 다항식 기법을 추가로 하되 기존의 2차식 모양(직선, .. 머신러닝 2020.01.13
1-9 Circle Decision Boundary Classification: SVC vs TensorFlow Sklearn의 datasets에서 지원하는 make_circle 루틴을 사용하여 원형의 hyperplane 즉 Decision Boundary 가 원형인 비선형 예제를 다루어 보자. 헤더 영역에서 sklearn.datasets를 불러들이면 make_circles 루틴 사용이 가능하다. Make_circles 루틴에서 noise 는 내부 원에 해당하는 데이터와 외곽 원에 속한 데이터를 .. 머신러닝 2020.01.13
1-8 TensorFlow Softmax Classification에서 Hypothesis Contour 작도 XOR 데이터나 Iris Flowers 데이터 Classification에서 샘플들과 Hyperplane이 함께 표시되도록 Sklearn에서 지원하는 plot_decision_regions 루틴을 사용하여 작도하였으나 이 루틴을 TensorFlow 코드와 연동하여 사용하기 위해서는 코드의 일부를 TensorFlow 코드에 맞춰서 수정할 필요가 있다. Sklearn 이 지원하는.. 머신러닝 2020.01.12
1-7 Scikit SVC vs TensorFlow Softmax Classification For Iris Flowers Dataset Sklearn의 SVC는 hyperplane 경계에서 데이터가 혼합되어 있는 경우 중요 파라메터인 γ 와 C 값을 조절하여 Overfitting 조절이 가능하다. 따라서 SVC 예제에서처럼 Iris Flowers 데이터를 대상으로 다항식 기법을 적용한 TesnsorFlow 코드를 사용하여 결과를 비교해 보기로 하자. SVC루틴을 사용하여 결과.. 머신러닝 2020.01.12
1-6 활성화 함수 Softmax에 의한 XOR 예제 TensorFlow 코딩 Sigmoid 활성화 함수 대신 Softmax를 사용하여 XOR 예제를 TensorFlow 로 코딩 처리해 보자. Sigmoid 활성화 함수를 사용할 때 생성된 입력 좌표 점들의 수를 pts 라 할 때 해당하는 라벨 데이터의 shape 값이 (pts, 1)이지만 Softmax를 사용할 때는 (pts, 2)인 점이 달라진다. 아래의 코드는 Sigmoid 활성화 함수.. 머신러닝 2020.01.10
1-5 Sklearn SVC(Support Vector Classification) XOR 예제 TensorFlow 코딩 XOR 로직 문제는 1969년 MIT AI 랩 교수였던 Minsky 교수의 공저인 Perceptron 저서에서 하나의 레이어만 가지고는 Rosenblatt의 퍼셉트론에 의한 머신러닝이 불가능하다고 지적했던 고전적인 문제로서 이미 뉴럴 네트워크(Neural Network)의 출현을 암시했었다. 물론 지금이야 누구나 다 Backpropagation 알.. 머신러닝 2020.01.09
PyTorch MNIST CPU 코딩 TensorFlow를 사용하는 MNIST 예제 즉 수기숫자 판독 문제는 머신러닝 학습의 핵심이라고 해도 지나치지 않다. PyTorch 사용법을 배워나가는데 있어서도 마찬가지라 할 수 있을 것이다. CPU 코딩이라 함은 GPU 가 없는 윈도우즈 10에 설치된 아나콘다에서 CPU 로 실행함을 뜻한다. GPU 로 실행하려면 c.. PyTorch 2019.12.07
Image Detection Recognition 스마트폰 앱 Intel Neural Compute Stick 2 와 같이 USB에 인터페이싱 하여 이미지를 Detection(검출) 한다든지 또는 NVIDIA 의 Jetson Nano 처럼 이미지 Detection을 위해 아예 GPU가 부착되어 있는 Nano 보드를 들 수 있을 것이다. 한편 기존의 안드로이드 스마트 폰의 카메라를 활용한 Detection 앱도 검색어 object detection machin.. 머신러닝 2019.11.29
Jetson Zoo 의 TensorFlow 설치 머신 러닝 알고리듬을 배우려는 파이선 코딩 초보자들이 가지게 될 확률이 높은 의문점들을 하나하나 찾아내어 실제 풀어보고 결과를 확인해볼 수 있는 머신 러닝! 학습용 코드는 블로그 url 주소에 수록되어 있음. 인터넷 교보문고에서 450페이지19900원에 판매중입니다. 일단 시작하세요. 길이 보입니다. _______________________________________________________________________________________________________________ Jetson Nano 보드에서 머신 러닝을 해보기 위해서 Jetson Zoo를 살펴보기로 하자. Jetson Zoo에서 머신러닝 리스트를 살펴보면 가장 익숙한 TensorFlow가 첫번째로 리스팅 되어 있음을 .. Jetson Nano 2019.11.09
6-29 RNN과 CNN을 결합한 Hybrid 알고리듬에 의한 MNIST 머신러닝 지난해 겨울 텐서플로우 OpenCV 출간 이후 7개월 만에 2권에 해당하는 “Scikit PyTorch 머신러닝”을 출간하게 되었다. 각권이 450 페이지이므로 합 900 페이지에 달하는 내용이라 무슨 머신러닝을 공부하는데 분량이 왜 이렇게 많은가? 하고 의문을 가질 수도 있겠으나 그 내용이 튜토리얼성에 .. 머신러닝 2019.09.22
