Machine Learning , AI, Arduino Coding

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 가까워 사실 그렇게 큰 부담은 없는 책이다. 물론 책 내부에 파이선 코드를 끼워 넣는 먹통 짓은 지금 세상에서는 할 필요가 없을 것이다. 해당 책의 머리말에 써둔 하이퍼링크 목차를 다운받으면 블로그를 직접 열어 볼 수 있으며 거기서 예제 코드를 다운 받을 수 있다. 1권에 해당하는 텐서플로우 OpenCV 머신러닝에서는 2017년 9월경부터 2018년 12월 사이에 머신러닝을 이해하고자 하는 필자의 열공(..

__________________________________________________________________________________________________________________________Commercial 파이선 코딩을 배우는 초보자도 머신 러닝에 한번 도전해 보자. 머신 러닝을 배우려해도 어렵게만 느껴지는 머신 러닝을 배우려는 초보자들이 가지게 될 의문점들을 쪽집게로 찾아내어 ..

Covariance항을 고려한 Softmax 공식을 사용하는 인식률계산에서 더 나아가 뉴럴 네트워크 레이어를 하나 추가한 딥 러닝의 영향을 관찰해 보자. MNIST 입력 데이타가 1X784 이므로 784X124 hidden layer를 사용하여 처리 후 activation 단계에서 hypothesis를 124X10 으로 최종 처리하여 Softmax 에 입력하자. 뉴럴..

MNIST 수시숫자 인식률 향상을 위해서 Covariance항을 고려한 Softmax 공식을 사용하도록 한다. MNIST 입력데이타가 1X784 이므로 직접 activation 단계에서 hypothesis를 784X10 으로 최종 처리하여 Softmax 에 입력하자. GradientDescentOptimizer를 사용하기로 하며 파라메터 설정은 다음과 같다. learning rate = 0.1 alph..

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 ..

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 ..

올해에 블로그에 포스팅했던 내용을 모아 교보문고에서 개인 출판 진행 중입니다. 머리말 2018년 12월 말에 “파이선 코딩 초보자를 위한 텐서플로우∙OpenCV 머신 러닝”을 출간한지 불과 반 년 만에 다시 후속 작을 출간하게 되었다. 그만큼 머신러닝이란 주제가 그만큼 강한 거의 마력 수..

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 ..

28X28 사이즈 MNIST 데이터 X를 읽어 들여 1X784 사이즈로 일차원 화된 매트릭스로 변환한 다음 마지막에 하나의 요소를 추가하여 1X785 로 만든다. 마지막 요소에는 바이아스 용으로 1을 입력해 둔다. 웨이트 매트릭스 W는 바이아스를 별도로 처리할 필요 없이 785X10으로 처리한다. 연산 결과 10 ..

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 ..