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목록2024/09/14 (7)
클라이언트/ 서버/ 엔지니어 " 게임 개발자"를 향한 매일의 공부일지
이번 실습은 객체 탐지를 부분이다. 이 부분은 수업 영상이 없어서 혼자서 자료를 찾아보며 공부하는 중이다. 객체 탐지 기능 가져오기객체를 탐지하는 것이 무엇인지 잘 모르겠어서 자료를 한번 찾아보았다. 객체 탐지란 무엇인가?객체 탐지(Object Detection)는 이미지나 비디오 내에서 다양한 물체(객체)를 찾고, 그 물체가 무엇인지 분류한 뒤, 그 물체가 이미지에서 어디에 위치하고 있는지를 정확하게 예측하는 기술이다. 즉, 이미지에서 특정한 물체가 어디에 있는지 위치를 표시해주고, 그 물체가 무엇인지 알려주는 작업을 의미한다. 객체 탐지의 사용 사례자율주행 자동차도로 위의 차량, 보행자, 신호등 같은 객체를 탐지하여 안전한 운행을 돕는 기술보안 및 감시 시스템CCTV 영상에서 침입자를 탐지하거나..
이어서 허깅페이스로 모델을 가져와서 한글을 번역하는 실습 등을 진행해보려고 한다. 지금 인터넷 환경이 조금 불안정해서 코랩을 사용하는데 불편함이 있지만 그래도 이런 부분을 감수하며 공부를 진행해보려고 한다. 허깅페이스 사용하기 두번째 실습 1. 번역하는 모델 가져와서 사용하기먼저 허깅페이스에 들어가서 translate 메뉴를 선택하고 거기서 한글을 영어로 번역하는 모델을 가져온다. ko-en이라고 검색하면 된다. 이 모델을 사용해보려고 한다. 이 모델을 사용하게 된다. 그리고 구글 코랩에 와서 조금 전처럼 모델 이름을 작성해준다. 처음에는 이 코드를 실행할 때 오류가 떴는데, 그 이유는 파이프라인으로 임포트를 하지 않았기 때문이다. 매번 프로젝트를 다시 실행하게 되면 맨 처음 코드는 반드..
주피터 노트북 대신 코랩이라는 인터넷 환경에서 사용해보려고 한다. 딥러닝은 GPU 자원이 좋아야 빠르고 정확하게 돌아간다. 코랩은 클라우드 상에 띄어져있는 주피터 노트북을 사용해 훨씬 더 높은 자원을 사용할 수 있도록 한다. 용량이 많아지면 스토리지나 좋은 GPU 자원을 사용하기 위해 추가금을 내야 한다. 또 인터넷이 안 되면 사용할 수 없는 단점도 있다. 하지만 단점보다는 장점이 많은 서비스이므로 한번 사용해보기로 하자. 1. 구글 코랩 사용하기 코랩은 노트북 환경에서 한번 사용한 적이 있어서 그런지 그때 사용했던 기록이 모두 남아있었다. 웹은 보통 리눅스 기반으로 되어 있는데, 코랩의 장점은 모델링할 때 환경구축하는 시간을 단축시켜준다는 것이다. 구글 드라이브에 들어가면 코랩 노트북이라는 폴더가 있는..
영화 리뷰를 분석하는 또 다른 실습 예제를 진행해보려고 한다. 이번 실습은 선생님이 자세한 설명을 해주지 않고 파일부터 생성해서 솔직히 뭘 하는 건지 잘 모르겠다.아무튼 영화 리뷰를 분석하는 또 다른 예제인 것 같다. 수업이 어느 정도 진행되면서 이 예제가 무엇인지 이제야 알게 되었다. 영화 리뷰를 모아놓은 것을 분석하는 실습이다. 영화 리뷰 텍스트 분석 실습해보기1. 말뭉치 만들기 라벨에서 Role을 target으로 지정해준다. 라벨의 feature로 되어 있으면 0과 1로써 0이면 긍정, 1이면 부정인 데이터로 처리된다. 우리는 이것을 정답 데이터인 target으로 지정한 것이다.이것을 Corpus로 설정해 말뭉치로 전달했다. 이를 Corpus Viewer로 확인해보았다. 2. 워드 클라..
늦었지만 새벽 루틴도 실천했고 이제 다시 아침 공부를 시작해볼 것이다. 오늘은 아침을 먹지 않을 것이고(먹는 날은 별로 없지만) 점심 때까지 열심히 공부해보자. 조금 전에 승차권 예매도 했고 이제 아침 공부를 하는 일만 남아있다. 이번에는 조금 전에 학습했던 텍스트 마이닝을 실습하는 시간을 갖기로 하자. 텍스트 분류하는 실습해보기영화 인사이드 아웃2의 영화 리뷰를 가져와서 이 리뷰에 대한 평점을 분석해볼 것이다. 먼저 텍스트 패키지를 설치해준다. 그런 다음 Corpus 파일을 하나 만들고 영화 리뷰를 다음과 같이 작성한다. 10개의 리뷰를 작성하는데 긍정과 부정이 모두 섞이도록 한다. 1. 영화 리뷰 데이터 가져와서 분석하기 Corpus Viewer에도 연결해주는데 1에서 10까지 내용이 잘 보이는지 확..
이번에는 텍스트 마이닝이라고 해서 텍스트를 분류하는 방법에 대해서 알아보고 실습도 함께 진행해볼 것이다. 먼저 텍스트 마이닝이란 무엇인지 살펴보기로 하자.모두 한번 들었던 수업이지만 처음 들었을 때는 무슨 말인지 거의 이해하지 못했다. 오늘 다시 들어보니 무척 신기했고 이런 식으로 데이터를 분류한다는 것을 알게 되었다. 텍스트 마이닝이란 무엇인가? 자연어는 컴퓨터가 알아들을 수 없는데 이를 알아들을 수 있도록 변경하는 작업을 거쳐야 한다. 이런 식으로 활용된다. 텍스트 마이닝을 하는 과정 이번에 실습해볼 것은 감성 분석이다. 텍스트 마이닝을 위해서는 전처리 과정이 필요하다. 한국어는 형태로 단위로 분석을 하는 편이다. 1. 텍스트 데이터 수집 2. 텍스트 전처리..
수업 시간에 만들었던 작업을 그래도 붙여 넣어 학습일지를 쓰는 것보다 처음부터 다시 해보는 게 더 도움이 되는 것 같다. 사실 이렇게 하면 시간이 많이 걸릴까봐서 하지 않으려 했는데 조금 전에 오류가 생겨서 새로 파일을 만들어서 하나하나 따라서 해보니 더 잘 기억이 되었다. 이번 실습부터는 모든 예제를 혼자서 직접 따라해보려고 한다. 이번에는 이미지 관련 실습이다. 이미지 분류 실습 - 사진 추출 및 유사도 검사이미지를 사용하기 위해서는 먼저 이미지를 처리하는 패키지를 설치해주어야 한다. option에서 add를 클릭한 후 image를 검색해서 다음과 같은 설치를 진행한다. 처음에는 잘 되지 않아서 정말 여러 번 시도한 끝에 마침내 해결했다. 텍스트와 이미지 데이터는 컴퓨터가 인지하는 것과 사람이 인지하..