AIFFEL Basic 여다솔방

[모두의연구소 X sba 아카데미] 아이펠 기본과정 여다솔 퍼실이의 추가자료

오늘의 자료

11/28 토요일

[F-30] Edge detector와 Convolution 연산

• 여러 번 CNN을 설명하며 convolution에 대해 설명했는데요, 오늘은 특히 Edge detector로서의 컨볼루션 연산과 필터에 대해서도 설명을 드렸습니다. 혹시 궁금하신 분이 있을까봐 edge detector를 직접! 컨볼루션 연산을 수행해보았습니다. 엣지 검출기 각각 결과물 확인하기
• 하지만 이러한 필터를 통한 컨볼루션 연산은 전통적인 이미지 처리 방식이고, cnn에서는 Back Propagation으로 인한 파라미터 업데이트가 이루어진다고 말씀드렸습니다! 필터를 통한 컨볼루션 연산은 필터링(filtering)이라고 불리고, 주로 이미지 처리(Image processing)에서 사용된답니다.

지난 자료들

11/25 수요일

[F-28] CNN based pre-trained model : VGG, ResNet 실습

• VGG, GoogLeNet, AlexNet, ResNet 등은 2010년 이후 ImageNet Challenge에서 등장한 CNN 기반의 모델이라고 설명드렸습니다. 이처럼 이미 만들어진 네트워크들이 다양하게 공개되어 있는데요, 이를 pre-trained model이라고 합니다. Pre-trained model은 keras 등을 이용하여 import하여 사용할 수 있습니다. 이 중 VGG16와 ResNet-50을 직접 구현하여 연습해봅시다.
• 이러한 Deep Network들은 용어 그대로 Deep하며 파라미터 또한 굉장히 많습니다. 이를 CPU로 학습시키려면 시간이 무지 오래 걸려요...! Tensorflow-gpu를 사용 가능한지 체크해보세요!

10/28 수요일

[F-18] Pillow와 OpenCV로 이미지 처리하기

• OpenCV를 이용하여 노트북 웹캠으로 비디오를 읽어오고 실시간으로 처리하여 출력해 보았습니다. OpenCV 코드 설명을 확인해보세요.(바로가기)
• OpenCV를 이용하여 Histogram을 그려보았습니다. 그런데, 히스토그램이란 무엇일까요?
  • 히스토그램이란?
  • 히스토그램을 직접(!!) 구현해보면 그 구조를 좀 더 명확히 이해할 수 있습니다. 라이브러리 없이 히스토그램을 계산하는 코드를 확인해 볼까요?

10/20 화요일

[F-13], [F-14] Kaggle 시작하기(바로가기)

• EDA와 데이터 전처리를 진행해 보았습니다. 그러나 해당 노드의 데이터만 가지고는 손에 익숙해지지가 않죠! 직접 캐글에서 여러 데이터를 분석하고 전처리하여 모델에 학습시켜 봅시다. 그 전에, 캐글이 무엇인지, 어떻게 쓰는지 알아볼까요??
  • 데이터 사이언스 competition 플랫폼 : Kaggle이란?
  • Kaggle 대회 참가하기

10/17 토요일

[F-14], [F-13], [E-2], [F-9] Machine Learning Process (바로가기)

• [F-9]에서 머신러닝 라이브러리 sklearn, [F-12]에서 데이터를 시각화하기 위한 matplotlib과 seaborn 라이브러리를 배운 후, [E-2]에서 아이리스 데이터를 이용한 머신러닝 과정을 실습하였습니다. 이후 [F-13]에서 캐글 포켓몬 데이터를 이용한 EDA, [F-14]에서 Normalization, One-hot Encoding 등 데이터 전처리 방법을 구체적으로 살펴보았습니다. 머신러닝에 대해 어렴풋이 감이 오시나요?? 순서대로 복습해봅시다.
  • sklearn Toy dataset인 wine data를 가지고 sklearn의 데이터 표현법을 살펴봅시다.
  • dataFrame 형태인 iris 데이터를 가지고 classification을 진행해봅시다. 진행 순서를 잘 기억해주세요.
  • sklearn을 통해 다양한 모델을 사용할 수 있습니다. iris 데이터에는 어떤 모델이 가장 성능이 좋을까요?
  • 라이브러리에서 제공되는 toy dataset은 잘 정제된 데이터셋입니다. 조금 더 날것의 데이터를 가지고 전처리를 진행해 봅시다.(코드 추가 예정입니다!)

10/16 금요일

[F-13] EDA with Pokemon data(바로가기)

• 노드의 진행 과정에 따라 등장하는 여러 Pandas 메소드들을 정리하고 분석해 보았습니다.
  • reset_index(), isna(), isnull(), unique() 등
  • 설명을 따로 드리진 않았지만 iloc과 head(), tail()이라는 메소드가 등장합니다.
  • iloc과 loc은 어떤 차이점이 있을까요?
• 정규표현식, pandas 조건문 사용하기, pandas Series와 dataframe을 살펴보았습니다.

[F-13] 노드는 굉장히 길고 코드가 많습니다. 실습 코드를 한 번씩 정리해보세요! 이런식으로요!

실습자료 List

• [F-6] Numpy 실습
• [F-9] Sklearn으로 연습하는 Machine Learning Pipeline
• [E-2] Confusion matrix 연습
• [F-13] 포켓몬 데이터로 연습하는 EDA와 Pandas 메소드
• [F-18] OpenCV로 웹캠 읽어오기, 히스토그램 그리기
• [F-28] VGG, ResNet 구현하기
• [F-30] Edge detector : Convolution filtering

복습자료

• [F-3] 파이썬 문법 정리
• [F-3] 파이썬 문법 활용 -> 깜퀴 함께풀기
• [E-2] 머신러닝 프로세스 복습