Machine Learning , AI, Arduino Coding

__________________________________________________________________________________________________________________________Commercial 파이선 코딩을 배우는 초보자도 머신 러닝에 한번 도전해 보자. 머신 러닝을 배우려는 초보자들이 가지게 될 의문점들을 쪽집게로 찾아내어 실제 내용과 결과를 확인해볼 수 있도록 완..

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머신 러닝을 위한 환경으로서 윈도우즈에 아나콘다를 설치하여 사용하고 있으나 또 다른 방법론이 있는바 구글의 컬래버러터리(“Colaboratory”) 이다. 머신 러닝을 실행시킬 수 있는 구글 NDRIVE 속의 특이한 Backend로서 쥬피터 노트북으로 보면 될 것이다. 노트북 스타일의 소프트웨어로는 ..

2개의 LD(Linear Discriminant)가 결정되고 이에 따라 작도가 이루어졌다. LDA기법에서의 Classification 이란 결정된 LD 축을 따른 분포를 고려하는 것이다. 아래 그림을 보면 eigenvalue 의 큰 값에 해당하는 LD1 축을 따라서 Classification 이 가능하다는 것을 알 수 있다. 즉 eigenvalue 가 가장 클 때에 가장 in..

RC 카 USB 케이블이 연결된 상태에서 다음의 테스트를 해보자. 무지능형 자율주행 코드를 조금 수정하도록 한다. 라이브러리와 최대속도 초기화까지는 동일하며 추가로 문자 즉 char 를 선언한다. Setup() 에서 통신속도 초기화 설정 후 Stop() 을 실행한다. loop() 문에서 Serial.avaliable() 명령에 의해 버퍼에 도착한 정보 유무를 확인하자. (※ ASCII 문자 정보 확인 가능) 코드 작업 시작전에 모터 제어를 위한 라이브러리가 설치되어 있는지 확인 후 없으면 다운받아 설치하고 메뉴 스케치의 라이브러리 포함하기에서 Adafruit-Shield-ibrary-master 의 경로를 반드시 등록해두자. USB 케이블 연결 상태에서 문자박스를 사용해 바퀴별로 바퀴 회전을 확인해 보자..

이어서 LDA+Classifier 기법 적용 결과를 살펴보기로 한다. 이 Fisher 교수의 LDA 기법은 머신 러닝의 발달사에 있어 앞으로 큰 도약을 위한 징검다리 역할을 할 듯싶다. 이미 붓꽃 데이터에 대한 퍼셉트론 Classification 에 서 볼 수 있었듯이 학습 후 테스트 시에 93% 의 정확도를 보여주고 있다. 이..

2025년 이후 미래의 취업 전쟁에서 연봉10억 이상을 꿈꾸십니까? 그렇다면 파이선 코딩을 배우는 초보자라도 바로 이 머신 러닝에 독학으로 한번 도전해 보세요. 왜냐구요? 그다지 어렵지 않으니까요! 인공 지능을 배우려는 파이선 코딩 초보자들이 가지게 될 확률이 높은 의문점들을 하나..

2025년 이후 미래의 취업 전쟁에서 연봉10억 이상을 꿈꾸십니까? 그렇다면 파이선 코딩을 배우는 초보자라도 바로 이 머신 러닝에 독학으로 한번 도전해 보세요. 왜냐구요? 그다지 어렵지 않으니까요! 인공 지능을 배우려는 파이선 코딩 초보자들이 가지게 될 확률이 높은 의문점들을 하나..

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Rollout 이란 시제작한 비행기나 차를 처음 공식적으로 운전하는 행사를 뜻한다. RC카에서 USB케이블을 제거하고 9V 건전지를 어댑터에 연결하여 바닥에서 주행시켜보자. 프로그램 주행이 가능한 RC카를 제작 완료한 다음 단계에서는 RC카를 USB 케이블로 연결한 상태에서 즉 PC에서 5V 전원을 ..