전체 글 썸네일형 리스트형 WIL5 KPT 회고 Keep (좋았던 점, 유지했으면 하는 부분) CNN 모델을 직접 학습시키면서 구조를 이해할 수 있던 점 DB설계와 API설계를 제대로 작성한 것 세부목표와 진행일정을 구체적으로 정해서 최종목표까지 단계별로 진행할 수 있던 점 머신러닝 강의를 들으면서 팀리뷰를 진행한 부분 모르는 부분이 있으면 팀원들과 같이 공유하고 해결해나간 점 Problem (아쉬웠던점, 진행하면서 겪은 문제점) 모델 학습에 있어서 이해도가 부족했거나 미세조정을 제대로 하지 못한 것 블루프린트, POSTMAN을 사용해보지 못한 것 javascript 작성할때 jquery를 많이 사용함 핵심기능에 중점을 많이둬서 추가기능은 많이 구현하지 못했다. Try (다음 프로젝트를 위해 해야할 노력) Flask 블루프린트, POSTM.. 더보기 TIL 21 오늘은 우리팀 일정이 CNN모델 학습시키기였기에 오늘 우리프로젝트 관련된 마블 캐릭터 얼굴 데이터를 이용하여 CNN 학습모델을 만들었다. gpu연결설정에서 오류가날정도로 많이 진행을했는데 제대로 진행해보지는 못해봤던거같다 중간중간 간과했던부분들이 자료로 나타내기에 많이 부족했던거같다. 그래도 어떻게든 해볼려고 노력했던부분은 그래도 잘은 모르지만 결과를 나타낼수있게 해볼려고노력했던거같다. 더 열심히 노력해야겠다! https://www.kaggle.com/code/pouyaaskari/marvel-heroes-classification Marvel Heroes classification Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using .. 더보기 TIL 20 (05,18~05.19) 이번에 함꼐하게된팀과 딥러닝 학습모델 프로젝트관련해서 진행을 하게되었다 이번에 처음 기획다운 기획을 해본거같고 뭔가 더 체계적이고 구체화시켰던부분들이 많았던거같다. 어찌보면 이런 방향성을 잡아주고 제시하면서 이런부분에 있어서 경험이 더 많기에 이런부분에 대해서 잡아줄수있는 역할을해주는 그런팀장님의 모습을 보면 늘 대단하다고 느낀다. 나도 이런부분에있어서 어떻게보면 능력의 극대화를 이루고싶은데 나는 약간 슬로우스타터의 느낌이있고 뭔가 자체적으로 학습속도나 이런 부분에있어서 솔직하게 느린편이고 어떻게보면 충분하게 인지를 하고 넘어가야 무언가를 손을 대보고 시작을 할수있는 그런 상황이었던것도 이번 프로젝트를 진행하면서 느꼈던거같다. 그래도 불분명했던부분을 팀장님께서 잘 잡아주시고 또 팀원들또한 그런부분에있어서.. 더보기 TIL19 CNN 여러가지 레이어 tensorflow.keras 모델 로드, layer의 input과 dense 전에는 이 두개만했었는데 뒤에 Conv2D, MaxPooling2D,Flatten,Dropout 나머지는 다 똑같은데 tensorflow keras에서 imageDataGenerator를 사용하여 Data agumentation을 할것이다. j=9랑 z=25는 빠졌기때문에 전처리도 똑같다 27455개 이미지 데이터 세로크기 x_train label을 뺴야되고 reshape convolution 연산을 할려면 2차원으로 할거라 3차원데이터로 만들어줘야된다. (-1, 28, 28, 1) -1은 배치사이즈 데이터셋 크기가되고 28 크기의 이미지 뒤에는 1 그레이 스케일 이미지 reshape Cnn쓸때 다른점 .. 더보기 TIL18 오전 튜터님 퀴즈 1.sigmoid 0~1사이의 값을 출력한다 그걸 2.정답이0인경우 정답이 1인경우는 우상향한그래프 선형회귀 mean squared error: 두 점 사이의 오차값을 측정 (분류로볼수있다)논리회귀 binary_crossentropy:서로 다른 확률분포사이의 오차값을 측정 3.소프트맥스 함수 값은 확률값 (0~1) 다항논리함수 softmax 결과값에 가중치를 확률로 바꿔주는애 sofmax로 나온 결과값 합이 1이 되어야한다. 표준화는 전처리과정 x라는 input값을 가공할때 4.One hot encoding이 번호 1이되고 나머지가 해당하는 y값만큼의 특정한 번호의 y값에 배열이된다 길이 23 5.학습할때는 x_data_scaled= scaler.fit_transform(x_data) .. 더보기 value error 이진회귀함수중 onehotencoder를 사용하면 이런 문제가생긴다. y data를 encoding 해줘서 결국 이작업을 하면 오류가뜨는 원인이된거였다. 그니까 지금 위 코드를 사용했기 (None,2)로 된거고 저 작업을 안했어야 (None,1)로 제대로 작업이 됐을것이다. 요런식으로 잘 돌아가는것을 볼수있다^^ 더보기 WIL4 이번주는 수욜까지 김삼이일팀 소속으로 프로젝트를 진행하였고 수요일 저녁부터는 새로운팀에 합류하게되었다. 4조로 왔고 전담해주시던 매니저님과 튜터님도 바뀌었다. 전에 있던 팀원들도 참 좋았지만 새로운 팀원은 아직 초반이긴하지만 모두 성격들도 좋으시고 열심히할려고하시는 그런 분위기가 어느정도 잡혀있는거같다. 팀장님은 개인적인 시간을 중요시여기지만 나는 오히려 그렇게 자유로운분위기이기에 더 좋은거같다. 부족함이 느껴지면 부족함을 보충할수있도록 스스로 할애할수있는시간을 주말에 채워주는거고 그래서 나도 금요일에 못했던 정리적인부분들을 주말에 보충해서한거같다. 이번 WIL은 딱히 형식을 갖추지않았고 이렇게 느꼈던점들을 이야기할려고한다. 아직까지 머신러닝에 대해서 알아간지 한 4일정도됐지만 지금느낀점으로는 이게 어떤.. 더보기 TIL 17 다항 논리 회귀 다항 논리 회귀를 할떈 항상 OneHotEncoding을 해줘야된다. 상식 : df.head() default Value:5 => 자료 찾아봄~~ 위에 저거 (header)명칭이 안나와있어서 이런 경우에는 일일히 다 정해줘야된다. header의 내용을 채워준다. name은 와인의 종류 입력값은 name제외한 모든 칼럼 출력값은 name이 될것이다. 3개의 종류로 나눠짐 개수는 3가지로 분류됨 비어있는행을 확인해봤더니 모두 괜찮게나옴 좋은값이다~ name칼럼을 제외하면 모두 input값이기 때문에 name 칼럼만 드랍을 해주는 명령어를 쓴다. 이거를 datatype 32bit =>float32 이걸로 바꿔줘야 소수점으로 인식이 가능하다. x,y 데이터 나누기 표준화를 StandardScaler()를 이용한.. 더보기 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 11 다음
