[SKT AI Fellowship 3기][8 & 9 주차] Phm Bearing Data Challenge 수상 솔루션 분석 & 구현된 모델 TEST 8주차는 백신 휴가 & 중간 발표 이전에 에너지를 충전 할 휴식의 시간이였습니다. (연구실 업무를 집중적으로 했습니다.) 8 & 9 주차는 1. 수상 솔루션 전처리 2. 전처리된 데이터 모델 실험 3. 8월 중간발표 목차 검토 모델은 "USAD" "TADGAN" "GANomaly" "DAGMM" 으로 실험을 했었습니다. 구체적인 목표는 아래의 글에서 확인 하실 수 있습니다:) https://devocean.sk.com/blog/techBoardDetail.do?ID=163213&searchData=AI+Fellowship&page=&subIndex=&idList=%5B163217%2C+163221%2C+163222%2C+163224%2C+163225%2C+163213%2C+163197%2C+163205%.. 2021. 8. 6. [ABOUT] 석사 1학기 마무리 & 여름 방학 계획 빠르다면 빨랐고 느리다면 느렸던 한 학기가 벌써 끝이 나고 있습니다. 생각보다 수업들이 힘들었고 과제가 정말 많았습니다. 3과목을 들었는데 2과목은 거의 매주 과제가 있었던 것 같습니다.. 입학을 하고 2월에 세웠던 1학기 목표를 보면서 1학기 생활에 대한 피드백을 해보려고 합니다. https://titanumm.tistory.com/119?category=957662 [ABOUT] 연세대학교 산업공학과 석사 1학기 목표 생각보다 석사 생활이 짧기 때문에 학기별로 목표를 뚜렷히 하는 것이 좋을 것 같다. 나는 석사 생활동안 논문 작성(제조 데이터 관련), 수상(캐글,Dacon), 자격증 (ADSP, ADP, 빅데이터 기사) 등을 목 titanumm.tistory.com 사실 1학기의 목표는 논문보다는 공.. 2021. 6. 6. [NLP] 파이썬으로 backpropagation 구현하기 (with different hidden layers) Data Load and Split¶ In [1]: import numpy as np data = np.loadtxt("training.txt") test_data = np.loadtxt("test.txt") print(data.shape) #shuffling the data np.random.shuffle(data) #spliting Data train_x = data[:,0:2] train_y = data[:,-1] print("train_x shape:"+str(train_x.shape)) print("train_y shape:"+str(train_y.shape)) val_x = test_data[:,0:2] val_y = test_data[:,-1] print("val_x shape:"+str(v.. 2021. 3. 31. [NLP] 파이썬으로 backpropagation 구현하기 (without bias) NLP를 본격적으로 공부하기 전에, 딥러닝의 기본을 공부 할 수 있는 BACKPROPAGATION 을 구현해 보았다. 시그모이드 function을 활성화 함수로 활용하였고, SGD로 W1,W2 파라미터들을 업데이트 했다 8-hidden-layer 로 구성되어있다. Data Load and Split¶ In [1]: import numpy as np data = np.loadtxt("training.txt") print(data.shape) #shuffling the data np.random.shuffle(data) #spliting Data train_x = data[:,0:2] train_y = data[:,-1] print("train_x shape:"+str(train_x.shape)) print.. 2021. 3. 31. [핸즈온 머신러닝2][리뷰] Chapter 2 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지 (데이터 전처리 부분) CHAPTER 씩 공부를 하면서 복습 겸 나중에 참고 할 수 있도록 정리를 해보려고 합니다. 1. OS, 데이터 다운로드 , 압축, 풀기 데이터를 분석할때 다운로드를 해서 파일에 저장하고 그냥 read_csv 등으로 읽어오는 경우가 많았다. 매번 다운로드 폴더를 지정하고 압축을 풀어줘야하는 번거로움이 발생한다. 또한, 다른 컴퓨터로 옮겨서 작업할때 경로 등의 문제로 셋팅에 신경을 써줘야 하지만 이렇게 파이썬에서 제공하는 함수들을 이용하면 앞으로도 편리 할 것 같다. import os import tarfile # 압축 파일과 관련 import urllib # url로 접근 시 활용 DOWNLOAD_ROOT = "https://raw.githubusercontent.com/rickiepark/handson.. 2021. 1. 9. [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] ① 주제 선정하기 딥러닝을 처음 공부하면서 가장 많이 다뤘던 CNN을 활용한 프로젝트를 진행 해보고 싶었다. 이미지 분류에서 좋은 성능을 보인다는 CNN을 어떤 산업 혹은 어디에 적용시키면 좋을 지 많이 생각해 보았다. "이미지 분류" 는 앞을 볼 수 있는 평범한 우리 보다 앞을 볼 수 없는 시각장애인들에게 도움이 될 것이라고 생각했다. 시각 장애인들의 불편함을 위주로 검색한 결과 대중교통을 이용할 때, 특히 버스를 이용할 때 가장 큰 불편함을 느끼는 것을 파악할 수 있었디. 시각장애인이 버스 정류장에서 비슷한 버스들을 여러대가 동시에 오는 상황에서 , 어떤 버스를 어느 타이밍에 타야하는지 정확히 파악하는 것은 정말 어려운 일이였던 것이다. 이러한 버스 정류장에서 시각 장애인들이 겪는 불편함을 해소해보고자 CNN을 활용한.. 2020. 7. 11. 이전 1 다음
