[딥러닝 기초] Kaggle 연습 문제 Melbourne house pricing 예제를 통해서 전체 과정에 골격을 공부 할 수 있다. 1. 데이터 로딩 # Path of the file to read iowa_file_path = '../input/home-data-for-ml-course/train.csv' # Fill in the line below to read the file into a variable home_data home_data = pd.read_csv(iowa_file_path) pd.read_csv와 path 설정하는 것에 익숙해지자 2. 데이터 살펴보는 방법 home_data.describe() home_data.info() home_data.head() home_data.columns #columns OUTPUT Index(['Id', 'MSSubClass'.. 2020. 8. 4. [Bus Classification] Step 1 종료 (전문 PDF 첨부) 1학기 졸업논문으로 제출했다. 논문의 형식을 지키려고 노력했지만, 쉽지 않은 부분들이 있었고 2학기에 이어서 거리측정과 OCR방식의 버스 번호 구별을 통해서 실제 시각장애인들에게 도움이 되는 신경망을 만들어 보겠다. 2020. 7. 12. [Bus Classification] ⑤ 결과 및 향후 연구 방향 결과에 말했지만, 실제로 사용되기에는 부족한 점이 많다. 시즌2처럼 2학기에는 거리+버스 번호판 인식등을 활용하여 시각장애인들에게 도움이 될만한 정보들을 제공하는 것을 목표로 해보겠다. 2020. 7. 12. [Bus Classification] ③ 실험 1 busornot (binary classification) Busornot 실험은 버스가 왔는지 안왔는지를 구별하는 실험이다. 거리에 대한 정보는 빠져있으며, 약 5000장 정도의 데이터를 test validation train으로 나눠서 진행했다. 95%정도의 결과물은 사람이 구별했을 때 더 좋은 성능을 기록할 수 있기에 좋은 수치는 아니라고 생각한다. 2020. 7. 12. [Bus Classification] ② Background knowledge 소규모 데이터를 잘 활용하기 위해, dataa rgumentation, feature extraction, imagenet을 통해 사전 훈련된 신경망 등을 활용하여 성능을 높여보려고 한다. 2020. 7. 11. [케라스 실습] MNIST CNN신경망 다뤄보기 여기 내용까지 지난번에 했던 과제를 올리느라 png파일 입니다. 다음 부터는 코드를 쉽게 볼 수 있도록 정리하려고 노력해보겠습니다. 2020. 7. 4. 이전 1 다음
