머신러닝 & 딥러닝22 22. 포켓몬 분류 1. 포켓몬 분류Train: https://www.kaggle.com/datasets/thedagger/pokemon-generation-oneValidation: https://www.kaggle.com/hlrhegemony/pokemon-image-dataset Pokemon Generation OneGotta train 'em all!www.kaggle.com Complete Pokemon Image Dataset2,500+ clean labeled images, all official art, for Generations 1 through 8.www.kaggle.com# 데이터셋 다운로드import osos.environ['KAGGLE_USERNAME'] = 'kwak0318 'os.enviro.. 2024. 6. 17. 21. 전이 학습 1. 에일리언 vs 프레데터 데이터셋https://www.kaggle.com/datasets/pmigdal/alien-vs-predator-images케글 로그인 -> 우측 상단의 계정을 클릭 -> Your Profile -> 중앙에 Account를 클릭 -> API 항목에 Create New API Token -> kaggle.json이 다운로드 됨{"username":"Your username","key":"Your KeyApi"}import osos.environ['KAGGLE_USERNAME'] = 'kwak0318 'os.environ['KAGGLE_KEY'] = 'dcb13dc724efcf65a915a5d5e8b1d44e'!kaggle datasets download -d pmigdal/ali.. 2024. 6. 17. 20. 간단한 CNN 모델 만들기 import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optim# 배치크기 * 채널 * 너비 * 높이inputs = torch.Tensor(1,1,28,28)print(inputs.shape)첫번째 Conv2D# Conv2d(입력 데이터가 1개, 출력되는 피쳐의 수 32개, 마스크가 3*3짜리(기울기), padding='same': 테두리를 채워서 크기를 유지)conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=3, padding='same')out = conv1(inputs)print(out.shape)# 우선 CNN 레이어를 설정하는 과정에서 컨볼루션 연산을 수행합니다.# 여기서 kernel_siz.. 2024. 6. 17. 19. CNN 기초 1. CNN(Convolutional Neural Network)합성곱 인공 신경망(레이어 앞에 또 다른 알고리즘이 붙은 경우)전통적인 뉴럴 네트워크에 컨볼루셔널 레이어를 붙인 형태컨볼루셔널 레이어를 통해 입력 받은 이미지에 대한 특정(Feature)을 추출하게 되고, 추출한 특징을 기반으로 기존의 뉴럴 네트워크에 이용하여 분류컨볼루셔널 레이어는 일반적인 딥러닝에 좌표를 부여받아 입력해줌으로서 좀 더 효율적인 영상 데이터 분석이 가능하게 해줌 1-1. CNN을 사용하는 이유이미지를 분류할 때 DNN(Deep Nerual Network)의 문제점일반적인 DNN은 1차원 형태의 데이터를 사용해야 함2차원 이상의 데이터가 입력되는 경우 flatten 시켜서 한 줄로 데이터를 변환 후 넣어야 함이미지의 공간적/.. 2024. 6. 13. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음
