내용정리

Installing Anaconda - https://www.continuum.io/downloads (WIN / MAC / Linux 등 자신의 OS에 적절한 형태로 설치해주면 됨) - 이미 파이썬이 설치되어 있는 경우, 아나콘다와 함께 제공이 됨. #> conda list 를 입력하면 설치된 모든 패키지들을 볼 수 있다. 윈도우상에서는 anaconda와 함께 몇가지들이 같이 설치되는데, - Anaconda Navigator : GUI, environments 와 패키지들을 관리하는데 사용됨 - Anaconda Prompt : 말그대로 prompt 명령어를 입력할 수 있는 command line interface - Spyder : IDE, scientific development에 관련된 패키지들이 ..

Anaconda - Anaconda를 사용하면 Data Science 작업에 자주 사용하는 패키지를 간단하게 설치할 수 있다. - 또한 여러 프로젝트에서 작업 할 때마다 그에만 적용 되는 가상 환경을 만들 수 있다. - Anaconda를 사용하면 work-flow를 단순화하고, 패키지의 복잡성 및 Python간의 잦은 버전 충돌 등의 많은 문제를 해결할 수 있다. - Anaconda는 conda, Python 및 150 개가 넘는 scientific packages와 그 하위패키지가 함께 제공되는 소프트웨어다. - conda는 패키지 및 environment manager다. - Anaconda는 Python에서 가장 일반적인 data science package가 포함되어 있으므로 용량이 큰 편이다. ..

Anaconda - 타인과 같이 협업하여 일을 하다보면 각기 다른 버전의 작업환경을 요구받는 경우가 생기게되고, - 이 때마다 내 환경을 재 설치해야 할지도 모르는 상황을 마주하게되는데, - 이 문제를 해결하기위해 우리는 '가상환경' 이라는걸 사용한다. - 이 가상환경에 해당하는 것이 virtualenv 같은것인데, 라이브러리로 관리된다. - virtual environment는 각기 다른 프로젝트마다 사용할 라이브러리를 분리시켜주기 떄문에 충돌을 피할 수 있다. - Anaconda는 data science에 두각을 나타내는데, - Conda 라는 패키지와 environment manager를 사용할 수 있게 한다. - 보통 매번 프로젝트를 새로 시작(생성)할 때마다 새로운 environment를 생성한..

Flappy Bird - Flappy Bird를 딥러닝을 이용하여 학습한 플레이를 확인 할 수 있다. - 직접 학습을 시킬수도 있지만, 우선은 학습된 모델로 확인해보자. - 플레이어에게 게임의 룰을 알려주지 않아도 스스로 시행착오(trial and error)를 거쳐 - 학습하며 게임을 진행해나감을 확인할 수 있다. 우리는 이사람(https://github.com/yenchenlin/DeepLearningFlappyBird)의 깃 repository를 이용해볼것임 하는법 : #> conda create --name=flappybird python=3.5 // flappybird의 환경변수 생성#> activate flappybird // conda 환경 입력#> conda install -c menpo ..

자율주행차 : 카메라와 센서를 통해 사물을 인식하게하고, 그것을 바탕으로 주행 결정을 내린다.그에 있어 Deep Learning은 자율주행차에 있어 가장 중요한 역할을 하는 tool 중 하나이다. 딥러닝을 사용하면 - 자동차에게 운전을 하도록 가르칠 수 있고 - 해당 도로 환경에서의 적절한 운전을 시킬 수 있다. - 예를들면, 주변에 사람들 또는 다른 차들로 둘러 싸여 있는지 등 - 또는 고속도로에서, 자동차가 고속으로 운전할 때의 적절한 운전법 등 딥러닝이 해결할수있는 문제 중 하나는 교통체증 상황에서의 적절한 운전법이다. Neural Network는 말 그대로 우리의 뇌의 정보 처리과정을 느슨하게(loosely) 컴퓨터화 하여 복원시킨 것이다.이 신경망 네트워크는 사람과 동일하게 시행착오(trial ..

Example of Deep Learning Style Transfer - 딥러닝 모델로 구축 할 수있는 작업의 예로, Style Transfer가 있다. - Style Transfer를 통해 유명한 그림을 찍고, 자신의 스타일로 자신의 이미지를 재현 할 수 있다 - 네트워크는 그 그림의 기본 기술을 배우고, 그 그림을 자체적으로 적용하는 방법을 파악한다. - 이 모델은 유명한 그림의 스타일에 대한 교육(학습)을 받았으며, - 이러한 스타일을 다른 이미지 및 비디오로 전송할 수 있다. - 직접 시도해 보려면 fast-style-transfer GitHub repo에서 코드를 찾으면 된다. - git을 사용하여 저장소를 복제하거나 전체를 Zip 아카이브로 다운로드하여 압축을 풀면 된다. - https://..

딥러닝? - 현재 컴퓨터 분야에서 가장 핫한 주제 - 자율주행차, 언어번역, 예술분야 등 접목분야가 점점 늘어나고 그 가능성 또한 무한 - 과거엔 SF영화에나 나올법한 기술(개념)이었으나, 너무나 실현가능하다. - 예를들면 안면인식, Amazon사의 Alexa(인간의 언어를 인지 및 해석) 등 그 가능성이 무한하다. 신경망(Neural Networks) - 파이썬을 사용하여 간단한 신경망을 만드는 법을 배운다. - 그라디언트 디센트 (gradient descent) 및 역 전파 (backpropagation)와 같은 네트워크 교육에 사용되는 알고리즘을 다룸. - 또한 신경 네트워크(신경망)를 훈련, 평가하는 중요한 기술인 모델 평가 및 유효성 검사(model evaluation and validation..