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출처 : 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 https://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io 2006년과 2007년에 Breakthrough가 되는 두개의 논문이 발표됨. 2006년의 논문에서는 w의 초기값을 적절한 값으로 잘 주게 되면 훈련이 잘 된다는 내용이었으며, 2007년의 논문에서는 신경망을 여러개 아주 깊게 쌓으면 굉장히 복잡한 문제를 잘 풀 수 있다는 것을 보임.
출처 : 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 https://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io 기본적으로 동그라미 안과 같은 Cell이 있다고 가정해보자. 그러면 어떤 값이 들어오면 weight 값 w와 곱이 됨. 그 다음에 bias 값을 합함. sum의 값이 어떤 값보다 작으면 0이라는 신호를 주고, 어떤 값보다 크게 되면 1이라는 신호를 주게 되는 구조임. Backpropagation에는 큰 문제가 있는데 layer가 깊어질수록 전달이 잘 안되어서 훈련의 정확도가 떨어지는 문제임.
출처 : 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 https://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io 머신러닝 모델이 얼마나 잘 동작하는지 확인하는 방법에 대해서 살펴볼 것. 우리가 갖고 있는 Training set을 모델에 넣어서 훈련을 시킨 다음에 다시 기존의 train data를 가지고 모델에 물어보는 형식으로 점검하게 된다면 ? 아마 100%의 확률로 답을 맞추게 될 것. 이 방법은 아주 좋지 못한 방법임. 좋은 방법은 우리가 가지고 있는 데이터를 7:3의 비율로 나누어서 7은 training용으로 두고, 3은 test로 두는 것임. 그런 다음에 test는 볼 수 없다고 가정하고 나서 train data를 가지고 훈련. 훈련을 마친 이후에 tes..
출처 : 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 https://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io 머신러닝 알고리즘을 실제로 사용하는데 있어서의 몇가지 팁들을 이야기할 것. cost function을 정의하고 cost function을 최소화하는 값을 찾기 위해 사용했던 Gradient descent 알고리즘. 경사를 타고 고 내려감. 이 때 알파라는 learning rate 값을 임의로 정의해줬었음. 이 learning rate의 값을 값을 잘 정하는 것이 중요함. 만일 이 값을 크게 정한다고 가정해보자. RL은 내려가는 스텝의 크기라고 볼 수 있음. 그렇기 때문에 아래의 그림처럼 내려가는 형태임. 또, 지나치게 클 경우에는 진행하다가 바깥으로 튕..
000_face_001.BMP 001_face_001.BMP 002_face_001.BMP 003_face_001.BMP ... 위와 같은 이름들로 되어 있는 파일들을 분류하기 위해 split 을 사용했다. 처음에는 '_' 단위로 분류하고 싶어서 아래와 같이 작성했더니 오류가 뜨는 것을 확인했다. img_id, etc = filename.split('_') label, _ = etc.split('_') valueerror : too many values to unpack expected 2 이 오류 코드는 현재 2개의 값만 가능한데, 그 이상의 값을 갖고 있다는 것을 의미한다. 조금 더 찾아보니, split은 해당 단위를 기준으로 양 옆으로 쪼개는 것이라고 한다. 즉, 위의 코드에서는 '_'을 기준으로 ..
error: Source option 5 is no longer supported. Use 6 or later. error: Target option 1.5 is no longer supported. Use 1.6 or later. Source option 5 is no longer supported. Use 6 or later. Target option 1.5 is no longer supported. Use 1.6 or later.
Cannot fit requested classes in a single dex file (# methods: 112256 > 65536) 앱을 Run 시켰을 때, 위와 같은 문제가 발생했다. 앱 내에서는 참조될 수 있는 함수가 64K(65536개)인데, 만일 이 개수를 초과하게 되면 위와 같은 오류가 발생한다. 이 오류를 해결하기 위해 Multidex 라는 개념이 등장했다. Multidex는 함수가 64K(65535개)를 초과하지 않도록 dex 파일을 여러 개로 쪼갠 후, 쪼개진 dex를 읽을 수 있도록 도와준다. 해결방법 minSdkVersion이 21 이상일 경우, multidex가 기본적으로 사용 설정되기 때문에 별도의 설정을 해주지 않아도 된다. 확인해보니 프로젝트 내부의 minSdkVersio..
출처 : 하울의 코딩채널 - 인스타그램 앱 만들기 https://www.youtube.com/watch?v=in8zNRjw9xU&list=PLmdU__e_zPf_AH0m12YPbzXQYU6AW9Q82&index=2 앞 게시글에 이어 Firebase와 Android Studio 연동하는 방법을 설명하겠다. https://starrymind.tistory.com/131 [Kotlin] Android Studio와 Firebase 연동하기 (1) 출처 : 하울의 코딩채널 - 인스타그램 앱 만들기 https://www.youtube.com/watch?v=in8zNRjw9xU&list=PLmdU__e_zPf_AH0m12YPbzXQYU6AW9Q82&index=2 1. Firebase란 ? Firebase는 구글이 ..
출처 : 하울의 코딩채널 - 인스타그램 앱 만들기 https://www.youtube.com/watch?v=in8zNRjw9xU&list=PLmdU__e_zPf_AH0m12YPbzXQYU6AW9Q82&index=2 1. Firebase란 ? Firebase는 구글이 운영하고 있는 모바일, 웹 애플리케이션 개발 플랫폼이다. Firebase를 이용하면 서버를 직접 구현하지 않아도 되며, 백엔드 기능을 클라우드 서비스 형태로 제공하기 때문에 서버리스 애플리케이션을 개발할 수 있다는 장점이 있다. https://firebase.google.com/?gclid=Cj0KCQjwna2FBhDPARIsACAEc_W5XEgr9suH5A5JJk0FaRLjcxmbW7nNHJ_7s21_GT6xhmeYOkXhjTUaAkQHEA..
