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1) Linear Regression (선형 회귀) Linear Regression이란? 변수 사이의 선형적인 관계를 모델링 한 것으로 주어진 데이터를 training시켜 가장 적합한 직선을 찾아내는 것을 목표로 한다. 우선 간단하게 데이터를 구성하여 알아보자. 공부시간에 따라 받을 수 있는 성적을 예측하여 구성해보았다. (물론 실제로 공부시간만이 아닌 여러 변수가 존재한다.) 공부시간 성적 1 15 2 25 3 30 4 45 5 55 6 70 7 80 8 85 9 95 위의 데이터를 토대로 그래프로 나타내보았다. 다음처럼 데이터들은 직선상에 정확히 위치 하지는 않지만 선형적인 구조를 가지는 것을 알수있다. 2) Hypothesis (가설) 다음과 같이 3개의 선이 있을 경우, 3개의 직선중에 어떤 선이..
1) Tensorflow 설치 Tensorflow 설치는 다음을 참고해주길 바란다. 2017/07/27 - [머신러닝/Tensorflow - Models] - Install tensorflow-gpu 2) Session 기본적으로 tensorflow 문법은 다음과 같이 작성된다. 이와 같이 문자열이나 상수들은 Tensor라는 배열에 담기며, Session을 통해 tensorflow를 구동시키고 run함수를 사용하여 호출시킬 수 있다. Session이 끝나면 sess.close()를 통해 닫아주는 것이 좋다. 또한 Seesion함수는 with구문을 사용하여 세션구동 및 닫기가 가능하다. 3) Placeholder Placeholder는 다양한 데이터를 입력 받아 처리 할 수 있도록 하는 함수로 다음과 같이..
1) Exporting the Tensorflow GraphTraining후, 생성된 model.ckpt-{CEHCKPOINT_NUMBER}.* 파일들을 inference_graph로 변환하여 학습된 모델을 평가해보자.# models/object_detection/ python export_inference_graph.py \ --input_type image_tensor \ --pipeline_config_path training/ssd_mobilenet_v1_pets.config \ --trained_checkpoint_prefix training/model.ckpt-{CHECKPOINT_NUMBER} \ --output_directory inference_graph_fish 스크립트 실행 후, 다음..
1) Using pre-trained models사전 훈련 된 모델 다운로드 후, 압축풀기wget http://download.tensorflow.org/models/object_detection/ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017.tar.gz다운로드 받은 모델은 Object-Detection에 위치하면 된다. 구성파일 다운로드wget https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/models/master/object_detection/samples/configs/ssd_mobilenet_v1_pets.config다운로드받은 구성 파일은 Object-Detection/training/ 디렉토리에 위치하면 된다.또한 구성 파일을 다음과 같이 수정해주..
SUMMARYTensorflow Object Detection API를 사용하여 training 및 test를 하기 위한 own dataset를 만드는 방법 1) Preparing image files우선 다음과 같은 구조로 디렉토리를 만들고,Object-Detection └ images├ train└ test 학습시키고 싶은 이미지를 images 디렉토리에 담은 후, train과 test 디렉토리에 9 : 1 비율로 나눠 paste 한다. 2) Labeling images이미지에서 object의 경계상자와 레이블을 지정해줘야하는데 LabelImg를 사용하여 각 이미지에 대해 xml파일로 만들 수 있다.LabelImg 설치 후, 실행을 하게 되면 w키를 통해 경계상자를 다음과 같이 만들고 ctrl+s를 ..
summary자동차 차종 분류를 위해 자동차 이미지들을 TFRecord 형식으로 변환하는 방법에 대해 진행TFRecord : 바이너리 파일 형식으로 텐서플로우에서 data 저장 및 입·출력을 위해 사용 1) Preparing image files분류 하고 싶은 이미지를 다음과 같이 cars5디렉토리 안의 cars5_photos디렉토리에 label 별로 저장 2) slim디렉토리의 *.py파일 수정앞서 준비된 이미지를 TFRecord 형식으로 변환하기 전에 2017/08/14 - [머신러닝/Tensorflow] - (Tensorflow-Slim) Tutorial 앞선 글에서 Flowers Dataset을 TFRecord로 변환 하기 위해 사용했던 파일의 코드를 수정하면서 진행 ① download_and_c..
TensorFlow-Slim : image classification library 1) Installation and setup다음과 같이 slimProject 디렉토리를 하나 만들어 텐서플로우 models을 다운로드$ mkdir slimPoject$ cd slimProject$ git clone https://github.com/tensorflow/models/이후 models디렉토리에서 slim디렉토리를 확인 2) Preparing the datasetsDatasetTraining Set SizeTesting Set SizeNumber of ClassesCommentsFlowers250025005Various sizes (source: Flickr)Cifar1060k10k1032x32 colorMN..
HTK - Hidden Markov Model Toolkit - Speech Recognition Toolkit 1. Download HTK 2. Compile & InstallHTK-3.4.1 알집풀기cmd >cd htkmkdir bin.win32 Run VCVARS32 (환경변수 설정) :C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\binVisual studio의 VCVARS32.bat 파일 더블클릭또는 cmd > cd htk 경로에서 VCVAR32 입력 Build the HTK Tools :cd HTKLib nmake /f htk_htklib_nt.mkf all cd .. cd HTKTools nmake /f htk_htktools_nt.mkf ..
summaryGoogle Cloud ML을 사용하여 data traing 및 pet detection하는 방법에 대해 진행 ▶ Setting up a Project on Google Cloud1. Create a GCP project참고 : https://cloud.google.com/resource-manager/docs/creating-managing-projects 2. Install the Google Cloud SDK① 환경변수 설정export CLOUD_SDK_REPO="cloud-sdk-$(lsb_release -c -s)"② Cloud SDK 배포 URI를 패키지 소스로 추가echo "deb http://packages.cloud.google.com/apt $CLOUD_SDK_REPO ma..
▶ Preparationsgit을 통해 tensorflow models을 다운로드$ git clone https://github.com/tensorflow/models ▶ Dependencies# For CPU pip install tensorflow # For GPU pip install tensorflow-gpu Using apt-getsudo apt-get install protobuf-compiler python-pil python-lxml pip install jupyter pip install matplotlib Using pippip install pillow pip install lxml pip install jupyter pip install matplotlib ▶ Protobuf Com..