Deep Learning10 데이터 사이언스 스쿨 - 딥러닝 요즘 "데이터 사이언스 스쿨" 사이트에서 딥러닝 강의를 보고있다. 동영상 강의는 아니지만 텍스트로 명료하고 자연스럽게 설명이 잘 되어 있다. 패스트 캠퍼스에서 오프라인 강의를 하고 있는 분이라는 정보가 있다. 딥러닝을 공부하고 싶은 분들에게 추천하고 싶은 곳이라 URL을 남겨 놓는다. https://datascienceschool.net/view-notebook/661128713b654edc928ecb455a826b1d/ Data Science School Data Science School is an open space! datascienceschool.net [목차] 1. 딥러닝 환경 구축 2. 신경망 기초와 케라스 사용법 3. 텐서플로 저수준 API 사용법 4. 파이토치 사용법 5. 신경망 성능 개.. 2019. 11. 12. if(kakao) dev 2019 - README.ocr 정리 if(kakao) dev 2019(카카오 개발자 컨퍼런스) 내용 중 README.ocr 발표 내용 정리 친구가 정말 좋은 정보를 알려주어서 자세히 보게 되었다! (멋진 녀석!) 직접 참여하진 못했지만, 모든 발표 자료들이 open(!) 되어있다. 카카오 사랑해요! > https://if.kakao.com/2019/program if kakao 개발자 컨퍼런스 2019 세상은 전부 개발거리, if kakao 2019 - if.kakao.com if.kakao.com 읽어보고 도움이 많이 된 OCR 발표 자료를 개인적으로 요약 정리하려고 한다. 발표해주신 박선규님 감사합니다! (※ if(kakao) dev 2019의 아래 발표 자료와 영상에서 인용하였음을 밝힙니다.) [Day2, R5, 12:00-12:45.. 2019. 10. 26. Kaggle - Denoising Dirty Documents Kaggle에 있는 "Denoising Dirty Documents" 프로젝트를 시작했다. (Pytorch로 진행) > https://www.kaggle.com/c/denoising-dirty-documents 컨셉은, OCR(Optical Character Recognition)을 돕는 이미지 Noise 제거 컨셉이다. 커피 자국이나, 그을린 자국, 구겨짐 등이 Train data로 주어진다. 그리고, 스캔본처럼 깨끗하게 가공된 Train_cleaned 데이터도 주어진다. 아래의 images는 Train data, labels는 Train_cleaned를 imshow한 결과이다. 위의 144 개 Training set와, 추가로 72 개의 Test set이 주어진다. 상하 & 좌우 반전(확률 0.6)으.. 2019. 10. 15. GAN(Generative Adversarial Nets)을 파악해보자! Ian J. Goodfellow(유명하신 좋은 친구님)의 GAN 논문 > https://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdf 가장 이해하기 쉬운 설명은 역시 예시이다. 좋은 친구님이 설명을 위해 예시로 들었던 내용이 기가 막힌다. "위조범(G)이 위조 지폐(Fake)를 만들고, 형사(D)가 지폐(Real)와 위조 지폐(Fake)를 구분하도록 경쟁적으로 훈련시키면, D가 구분 못할 정도로 G가 Fake를 잘 만들어낸다." 라는 예시이다. 이제 Abstract를 살펴보자. 영어 실력은 부족하지만 최대한 해석을 해보았다. [Abstract] We propose a new framework for estimating generative model.. 2019. 10. 15. 딥러닝 전문가와의 대화 혼자 딥러닝을 공부하는 나와 비슷한 루트를 겪은 형이 있다. 그 형이 자리를 마련해 주어서, 형이 다니는 회사의 AI 연구소장님과 대화를 나눌 수 있는 좋은 기회가 있었다. 음료를 사주시면서, 서로 간단히 소개를 마치고 현재 공부하고 있는 상태를 말씀드렸다. 컴퓨터 비전을 하기 위해서 이론적으로 이해하면서 논문 구현을 구현도 해보고, 딥러닝의 기본을 여러 책과 블로그, 코드로 공부하고 있다고 말씀 드렸다. 그러자 질문을 하셨다. "컴퓨터 비전 AI가 왜 하고 싶은거죠?" "시각적으로 피드백도 잘 와서 이해도 잘 되요, 게다가 재밌어요." 대답했다. 그 다음 질문을 하시는데, 나는 아무 말도 할 수가 없었다... "그럼 그걸 통해서 이루고 싶은 궁극적인 목표는 무엇이죠?" "음........." 말을 이어.. 2019. 10. 15. Kaggle 입문기 아무 소속도 아닌 나에게, 딥러닝을 공부하기 가장 좋은 방법은 Kaggle을 이용하는 방법이라고 생각한다. Dataset도 없고, 프로젝트 주제도 없고, 딥러닝을 해보고 싶다면 일단 Kaggle을 경험해보는 것이 좋을 것이라고 판단했다. 처음에는, 방식이 되게 복잡할 것이라고 생각하고 조금 겁을 먹었다. 그런데 생각보다 Kaggle 활용 방식 자체는 그렇게 어렵지 않았다. csv 파일을 통해서 데이터를 입력을 받아서 내가 만든 모델을 test 하고 그 결과 csv파일을 submission하면, 알아서 score를 내준다. 그 score를 이용하여 경쟁하는 방식이다. 먼저 Kaggle 사용 방법을 먼저 터득하기 위해 Tutorial을 진행하기로 했다. Kaggle 홈페이지에서 Competitions에 들어.. 2019. 10. 15. 개인 Github 주소 개인 Github 주소입니다. 딥러닝 기초, Pytorch, Kaggle, 졸업 논문이 정리되어있습니다. https://github.com/wlstyql 2019. 10. 15. Deep Learning from scratch 5장 : backpropagation Deep Learning from scratch 5장 : backpropagation 직접 정리한 요약본 slideshare https://www.slideshare.net/JinSooKim80/deep-learning-from-scratch-5-backpropagation (2019.10.27) slideshare의 화질이 좋지 않아서, pdf로 공유 2019. 10. 15. Deep Learning from scratch 4장 : neural network learning Deep Learning from scratch 4장 : neural network learning 직접 정리한 요약본 slideshare https://www.slideshare.net/JinSooKim80/deep-learning-from-scratch-4-neural-network-learning (2019.10.27) slideshare의 화질이 좋지 않아서, pdf로 공유 2019. 10. 15. 이전 1 2 다음 728x90
