반응형 Coding/AI27 Teachable machine으로 이미지 인식 어플만들기 안녕하세요 이미지를 인식하기 위해서는 관련 알고리즘으로 학습을 한뒤 tflite 파일로 변환시킨후 안드로이드 코드에 적용시켜야 됩니다. 하지만 구글에서는 간단한 이미지 인식 앱을 만들려고 저런 번거로운 작업을 노코드로 해주는 사이트가 있습니다. 바로 Teachable machine 이라는 사이트 입니다. https://teachablemachine.withgoogle.com/ (Teachable machine 사이트) Teachable machine 해당 사이트를 접속하면 시작하기 버튼이 있는데 이를 눌러줍시다. 그다음 이미지 프로젝트가 있는데 이를 눌러줍시다. 휴대폰 안드로이드 어플에 적용 시킬것이므로 표준 이미지 모델을 눌러주세요 그럼 다음과 같은 화면이 나옵니다. 이미지 샘플을 추가할수있고 2개의 .. 2023. 11. 2. 자연어 처리3 - 텍스트를 읽고 긍정 부정 예측 안녕하세요 자연어 처리를 하기위해서는 먼저 문장을 단어 단위로 토큰화하고 그 토큰화 된 단어를 임베딩 해줍니다. 해당내용은 아래 포스팅을 참고해주세요 https://ruminz.tistory.com/287 (자연어 처리1 - 문장의 토큰화) https://ruminz.tistory.com/288 (자연어 처리2 - 단어의 원핫 인코딩 임베딩) 텍스트를 읽고 긍정 부정을 예측하기 위해서는 앞서 토큰화랑 원핫 인코딩 임베딩을 거쳐 학습을 진행시켜주어야 됩니다. 텍스트를 읽고 긍정 부정 예측하기 이글이 긍정인지 부정인지 예측하기 위해서는 먼저 영화 간단한 리뷰를 불러오겠습니다. from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow... 2023. 11. 2. 자연어 처리2 - 단어의 원핫 인코딩 임베딩 코드 안녕하세요 앞서 자연어 처리1에서 문장의 토큰화를 해야된다고 포스팅 하였습니다. https://ruminz.tistory.com/287 (자연어 처리1- 문장의 토큰화) 하지만 단순히 단어의 출현 빈도만 가지고는 해당 단어가 어디에 왔는지 순서는 어떠했는지 알수가 없습니다. 이러한 관계 정보를 담기 위해서는 단어의 원핫 인코딩을 진행해야 됩니다. 단어의 원-핫 인코딩 예를들어 '오랫동안 꿈꾸는 이는 그 꿈을 닮아간다' 라는 문장이 있을때 각 단어를 모두 0으로 바꾸어 주고 원하는 단어만 1로 바꾸어 주는것이 단어의 원-핫 인코딩 입니다. 먼저 앞서 예시를 든 문장의 단어 인덱스 값을 출력해보겠습니다. 코랩으로 들어가서 아래와 같이 코드를 작성하고 실행해주세요 from tensorflow.keras.pre.. 2023. 11. 2. 자연어 처리1 - 문장의 토큰화 안녕하세요 작년에 챗 GPT가 정식으로 서비스하였습니다. 챗 GPT는 어떠한 원리로 작동하는지 챗 GPT에 물어보면 답변은 다음과 같이 자연어 처리로 작동한다고 답변을 합니다. 자연어 처리에 대해 알아봅시다. 자연어 처리 자연어란 사람들이 일상적으로 의사소통하고 정보를 교환하기 위해 사용되는 언어를 가리킵니다. 사람들이 평소에 쓰는 텍스트나 음성을 뜻하는데 챗 GPT를 비롯하여 애플의 시리, 구글의 어시스턴트, 네이버의 클로바 또한 이 자연어 처리를 통해 답변을 해줍니다. 하지만 사람들이 평소에 쓰는 말은 패턴 즉 규칙이 없습니다. 따라서 학습을 시키기가 굉장히 어려웠는데 딥러닝이 나오면서 자연어 처리 연구가 굉장히 활발해졌습니다. 그럼 자연어 처리가 어떠한 과정으로 처리 되는지 같이 알아봅시다. 텍스트.. 2023. 10. 29. CNN 맥스풀링 드롭아웃 플래튼이란 무엇인가 안녕하세요 저번에 CNN에 대해 포스팅을 하였습니다. CNN은 이미지 딥러닝 처리기법중 하나입니다. 기존 이미지 처리 코드에서 CNN을 도입하면 정확도와 학습시간을 크게 단축시킬수있습니다. 하지만 CNN을 씀에도 여전히 그결과가 크거나 복잡할수있는데요 이때 맥스풀링,드롭아웃,플래튼을써서 다시 한번 축소를 시켜야 됩니다. 이 과정을 풀링이라고 합니다. 맥스 풀링 예를들어 다음과 같은 이미지가 있다고 해봅시다. 맥스 풀링을 적용하면 다음과 같이 4 구역으로 나눔니다. 그 다음 각 구역에서 가장 큰값을 추출합니다. 이 과정을 거쳐 불필요한 정보를 간추립니다. 맥스 풀링을 파이썬 코드로 나타내면 다음과 같습니다. model.add(MaxPooling2D(pool_size(2,2))) pool_size를 통해 풀.. 2023. 10. 27. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음
