( 이번의 포스팅은 유튜버 Neo Wizard 교수님의 강의를 보고 정리한 개념입니다 ) 딥러닝 CNN 은 사진을 가지고 딥러닝을 할 때 사용하는 기술입니다 그중 가장 핵심인 컨볼루션 개념에 대해서 보고 공부한 것을 적어보려고 합니다 요번 포스팅을 보시면 딥러닝 CNN의 커널인 컨볼루션의 개념을 아실 수 있을 것입니다 밑에 컨볼루션의 수학적 정의를 적어보려고 합니다 괴물 같은 식인데 보고 뒤로 나가지 마세요 엄청 쉽습니다 자 위에 식을 보니 적분을 해야할 것 같고 함수를 곱해야 할것 같은 식이 나오는데요 사실 컨볼루션의 개념을 수학적 정으로만 가지고 한다면 세상 어느 사람도 100 이해하기 힘들 것이라고 봅니다 아주 간단하게 2번은 어떤 변화를 줄 수 있는 값 2번 안에 있는 t는 움직이는 변화 ( 시간..

인공지능이 학습하는 방법에 대해서 말해보려고 합니다 사실 인공지능이 어떻게 학습하는지 알아야지만 인공지능에 대한 모델에 대해서 배울수있는데요 위에 사진은 동물의 뉴런과 인공지능에 뉴런입니다 동물은 어떤 고통 또는 어떤 아픔들을 느낄떄 머릿속에 있는 식경 세포 가있는데 시냅스를 타고 세포체로 가 축삭 돌기에 대해서 출력합니다 여기서 간단히 출력하는 기준은 들어오는 아픔 촉각 후각 미각 등 여러 반응들이 신경세포로 들어오게 되면 시넵스를타고 수상돌기 즉 세포체에 들어오는데요 세포체는 시냅스에서 타고 들어온 모든 촉각 후각 미각 청각 등 우리의 감촉들이 들어오게 됩니다 세포체 안에는 일정량의 출력 조건이 있습니다 만약 세포체의 출력 조건이 10 이라면 시냅스를 타고 들어온 감촉들이 1 , 2, 3 이 들어왔다..

안녕하세요 오늘은 파이썬 인공지능 Python K-Means라는 비지도 학습에 대해서 알아보려고 합니다 일단 K-Means 가 뭐지 라고 생각 드실 수 있는데 아예 모르시는 분들은 이내용을 한번 읽어 보시고 밑에 를 읽어보시면 좋을것 같습니다 (알면 뛰어넘어가 주세요 ~~!) K-Means이라는 것은 항상 인공지능 또는 머신러닝 딥러닝에는 문제와 문제의 대한 결과를 학습시키는 것 입니다 하지만 문제의 대한 결과가 없을떄는 문제끼리 분류하여 만약 또 새로운 문제가 들어왔을 때 어딘에 데이터 집단이 속하지는 분석하는 결과입니다 Mean이라는 것은 평균을 뜻하는데요 즉 같은 갑들의 평균을 구하여 집단을 만든다고 생각하시면 됩니다 자이제 간단하게 하나하나 보면서 설명하겠습니다 1 데이터 만들기 from skle..

안녕하세요 오늘은 show 인스타 카메라처럼 파이썬에서 동영상 사진 등 여러 이미지 필터 처리를 해보려고 하는데요 시작하기 전에 앞서서 Python의 모듈인 cv2를 다운로드해야 하는데요 Python cmd 또는 명령 프롬포트를 사용하여 pip install opencv - python 을 하여 cv2 모듈을 다운로드해야 합니다 자 사용하기 위해서는 모듈을 import 해주어야 겠죠 ? 모듈을 위해 말처럼 다운로드했다면 import cv2 를 하면 오류가 나지 않을 것입니다 자 이제 모듈까지 import 해줬다면 전부 다 한 것입니다 자 이제 img를 불러오는 법하고 img를 화면에 표시하는 방법 등 여러 가지를 소개하겠습니다 1 Python cv2 모듈로 img 불러오기 첫번쨰로는 img의 경로를 알아..

안녕하세요 저번에는 파이썬 1 차 함수를 통해 머신 러닝 하는 방법에 대해서 알아봤는데요 사실 1차함수로만 하는 것은 문제가 있습니다 아주 본질적인 것은 1차 함수와 2차 함수의 그래프로 회귀 분석 즉 머신러닝을 하는 것인데요 하지만 1 차 함수의 기울기 음수이면 밑으로 뻗는 2 사분면이 위로 올라가고 4사 반면에 밑으로 향하는 하양 선을 볼 수 있을 것인데요 그러면 어떤 값을 넣듯 음수로 값이 나오는 현상을 생각해 볼 수 있을 것입니다 점점 값들을 커져가는데 음수로 나오면 이게 점점 더 줄 때마다 손해를 본다는 것인지... 그래서 머신러닝 2차 함수로 예측할 수 있는 방법이 있습니다 그것을 지금부터 소개해보겠습니다. 요런 2차 산점도가 있다는 가정을 해보겠습니다 이렇게 머신러닝으로 학습을 시키면 1차식..

저번 글부터는 Python에서 빅데이터를 시각화하는 방법에 대해서 말헀었는데요 빅데이터 가 엄청 많고 거기에 공식화할 수 있는 방법이 없다면 굉장히 힘든 데요 어떤 것이 어떤 것에 대해서 영향을 미치는지 알기 힘들고 분석하기 힘듭니다 그래서 오늘은 sklearn 모듈에 대해서 소개해보겠습니다 sklearn 은 서부 언어로 배웠다 라는 뜻입니다 sklearn의 뜻과 머신러닝 뜻은 일치합니다 즉 컴퓨터도 자기 자신이 학습하는 것을 머신 러닝이라고 하는데요 사실 학습한다는 게 거창한 것이 아닙니다 우리가 알 수 없는 내부 블랙박스로 컴퓨터가 이것에 맞는 식을 만드는 것입니다 오늘은 sklearn 중에 즉 머신 러닝 중에 linear_model (선형 모델) 을배워보겠습니다 선형 모델이 뭐지?라고 생각하면 그냥..