반응형 파이썬5 [딥러닝 with 파이썬] U-Net 모델 구현하기 (Semantic Segmentation) [본 포스팅은 Medium의 "Semantic Segmentation in Self-driving Cars" 포스팅과 아래 블로그를 참조하여 작성하였습니다] https://blog.jovian.com/semantic-segmentation-in-self-driving-cars-3cb89aa08e9b Semantic Segmentation in Self-driving Cars A bare-bones intro to distinguish objects in a road scene with Autonomous Vehicles using PyTorch 🔥 blog.jovian.com https://velog.io/@jarvis_geun/U-Net-%EC%8B%A4%EC%8A%B5 U-Net 실습 이번 포스팅에서.. 2023. 10. 28. [딥러닝 with Python] SRGAN이란? / Super Resolution GAN (2/2) / 파이썬으로 코딩 [이번 포스팅은 "Must Have 텐초의 파이토치 딥러닝 특강" 의 내용을 참조하여 작성하였습니다] 이번에는 지난 시간에 알아본 SRGAN의 개념을 파이썬 코딩을 통해서 구현해보도록 하겠습니다. 이번 모델 구현 간에는 CelebA라는 데이터셋을 활용할 건데요 1. Celeb A 데이터 셋이란? - Celeb A 데이터 셋은 Celebrity Attributes의 약자로, 해당 데이터 셋은 유명인사들의 얼굴 이미지를 수집하고 주석(annotation)된 정보를 포함하고 있습니다. 이는 약 20만개 이상의 얼굴 이미지(10,177명의 개별인물)가 있으며, 다양한 인물, 표정, 포즈, 조명 조건 등을 포함해 다양한 상황에서 촬영된 이미지를 제공하고 있습니다. 또한, 각 얼굴 이미지에 대해 라벨링 되어 있으며.. 2023. 10. 6. [머신러닝 with Python] 선형회귀(Linear Regression) / 최소제곱법(Least Square Methods) (1) 이번에는 머신러닝의 기본 중 기본인 선형회귀에 대해서 알아보겠습니다. 여기서 "선형"(Linear)은 말 그대로 선의 형태로 결과를 도출함을 의미하며 회귀(Regression)은 특정 상태로 돌아가는 것을 의미합니다. (이는 연어가 다시 태어난 곳으로 돌아가는 것을 회귀라 말하는 것과 큰 범주에서 같은 의미라 보시면 되겠습니다.) 1. 선형회귀(Linear Regression)란? - 선형회귀는 머신러닝과 통계학에서 가장 기본적인 회귀분석 방법 중 하나로, 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 직선의 형태로 나타내는 것을 의미합니다. - 선형 회귀는 독립 변수가 1개인 경우를 단순선형회귀(Simple Linear Regression), 2개 이상인 경우를 다중선형회귀(Multiple)라고 부릅니다. - 이.. 2023. 9. 18. [머신러닝 with Python] 앙상블(Ensemble) 학습 (4) / XGBoost 이번에 알아볼 앙상블 학습은 부스팅(Boosting) 기법 중 대표적인 방법인 XGBoost 입니다. XGBoost는 트리 기반의 앙상블 학습에서 가장 각광받고 있는 알고리즘 중 하나입니다. 유명한 캐글 경연 대회(Kaggle Contest)에서 상위를 차지한 많은 데이터 과학자가 XGBoost를 이용하면서 널리 알려졌습니다. 이는, 일반적으로 다른 머신러닝보다 뛰어난 예측 성능을 가지고 있는데요 1. XGBoost란? - XGBoost는 eXtreme Gradient Boosting의 약어로, 머신러닝과 데이터 분석에서 널리 사용되는 강력한 앙상블 학습 방법 중 하나입니다. - 특히, 트리 기반의 앙상블 학습 방법 중 하나로서 그 성능과 효율성으로 유명합니다. - XGBoost는 지난 포스팅에서 알아본.. 2023. 9. 13. 이전 1 2 다음 반응형
