전체 글345 [Go] Configure VSCode Currently, I am using VSCode. I've used it since the beta. So I develop most of the language with VSCode. This post describes the configuring development environment of Go in VSCode. Extension First, install an extension for Go. If you search Go in the VSCode extension, you will see the two kinds of extensions. Go is a stable version as an LTS, and Go Nightly is a preview version under developme.. 2020. 11. 28. [DL] Image Classification using ResNet with CIFAR-10 Dataset on Keras ResNet에서는 Residual Block이라는 구조를 사용하여 복잡한 특징을 추출합니다. Residual Block Convolutional Block은 보통 위와 같은 구조를 갖습니다. 반면 Residual Block은 위와 같이 우회 경로가 추가됩니다. Convolutional Layer에서 학습이 필요하지 않은 부분은 이 Shortcut Connection(우회경로)을 통해 전달이 되어 더 깊은 레이어를 쌓아서 학습을 시킬 수 있습니다. 결과적으로 더 좋은 성능을 끌어낼 수 있는 것입니다. Residual Block에는 그림에서 보듯이 Plain Architecture와 Bottleneck Architecture라는 2개의 구조가 있습니다. 숫자는 논문에서 언급된 최소 사이즈이며, 당연히 더 많.. 2020. 11. 15. [DL] Image Classification using CNN with CIFAR-10 Dataset on Keras 이미지 분류에 주로 사용되는 CNN의 기본 개념을 이해하고 CIFAR-10 데이터세트에 적용을 해보겠습니다. CIFAR-10도 유명한 데이터세트이죠. 10 종류의 이미지와 정답 레이블이 들어있습니다. 즉, 우리의 목표는 CNN을 통해 이 10가지 종류의 이미지들을 적절하게 분류해 내는 것입니다. 부족한 설명은 이전 포스팅을 참고하시면 도움이 될 겁니다. 2020/11/10 - [DeepLearning] - Classifying Handwriting with Keras 2020/11/14 - [DeepLearning] - Regression about Boston House Prices with Keras Input Dataset Getting Dataset 케라스에 이미 들어있기 때문에 손쉽게 가져올 수.. 2020. 11. 15. [DL] Regression about Boston House Prices with Keras 회귀는 특징이 있는 여러 데이터들을 기반으로 수치를 예측하는 것입니다. 여기서 사용할 또 하나의 유명 데이터세트인 보스턴 집값 데이터를 예로 들자면, 이런이런 특징이 있는 집들의 가격이 이거니까 학습해! 라고 한 후, 요렇게 학습된 모델에 이런이런 특징이 있는 집은 가격이 얼마일까? 라고 물으면 기존 집들과 비교해 봤을 때 얼마쯤 하겠네~ 라고 답을 하는 것이죠. 그럼 이것을 Keras를 사용하여 DNN을 만들어서 해봅시다. Input Dataset Getting Dataset 역시 케라스에는 이미 포함이 되어 있어 쉽게 가져올 수 있습니다. from keras.datasets import boston_housing (train_data, train_labels), (test_data, test_labe.. 2020. 11. 14. [DL] Classifying Handwriting with Keras 딥러닝을 배우면 처음으로 항상 하는 MNIST 손글씨 데이터세트를 분류하는 것을 해보겠습니다. ㅎㅎ Keras를 사용해서 DNN 모델로 구현을 해보겠습니다. Input Dataset Getting Dataset Keras를 사용하면 유명한 데이터세트는 이미 다 포함이 되어 있어 쉽게 가져다 쓸 수 있습니다. from keras.datasets import mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() Analyzing Dataset 이제 이 데이터세트가 어떻게 생겼는지 한 번 살펴볼까요? print(train_images.shape, train_labels.shape) # (60000, 28, 28) (.. 2020. 11. 10. [Excel] AND Function AND 함수는 논리적 AND 연산을 하는 함수입니다. 흔히들 아시는 다음 연산이죠. ㅎㅎ A B Result False False False False True False True False False True True True AND(logical1, [logical2], ...) logical에 논리식을 적어주면 됩니다. 하나만 적을 경우 해당 논리식의 결과가 바로 반환됩니다. Usage 요렇게 단일 결과는 바로 반환이 됩니다. 하나라도 FALSE인 결과가 포함되어 있다면 결과는 FALSE이죠. 모든 결과가 TRUE일 경우에만 TRUE이죠. 2020. 11. 10. [Excel] MAX Function MAX 함수는 주어진 값들 중 가장 큰 값을 찾아준다. MAX(number1, [number2], ...) number에 대상이 되는 값들을 넣어준다. Usage 2020. 11. 9. [Excel] SEARCH Function SEARCH 함수는 주어진 문자열에서 원하는 문자열의 위치를 찾을 때 사용하는 함수이다. SEARCH(find_text, within_text, [start_num] find_text에는 찾을 문자열을 입력한다. whthin_text에는 대상이 되는 문자열을 입력한다. start_num은 시작 위치를 지정해줄 수 있지만, 생략하면 처음부터 찾는다. Usage 하나의 문자를 입력해도 된다. 결과는 가장 처음 만나는 문자이다. 여러 문자를 입력할 경우에도 일치하는 문자열 중 가장 첫번째 위치가 반환된다. 시작 위치를 지정해주면 해당 위치 뒤쪽에서 찾는다. 2020. 11. 9. [Excel] SUM Function SUM 함수는 주어진 범위 내의 모든 숫자 값의 합을 구해줍니다. SUM(number1, [number2], ...) number에 합계를 구할 숫자들을 넣어줍니다. Usage 모든 사람들의 나이의 합계를 구하는 예제 입니다. 2020. 11. 7. 이전 1 ··· 26 27 28 29 30 31 32 ··· 39 다음
