728x90 Computer Science/AI & Data79 [Kaggle] Data Visualization: pd.read_csv, filepath [Kaggle] Data Visualization: pd.read_csv, filepath 포스트 난이도: HOO_Middle [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Set the Data Visualization 캐글(Kaggle)에서 데이터 시각화(Data visualization)를 구현하기 위해서는 우선적으로 기본 세팅이 필요하다. 아래의 코드는 Data visualization에 필요한 기본 세팅 코드이다. import pandas as pd pd.plot.. 2022. 2. 9. [AI | Object Detection] YOLOv5 #01: Image Detecting YOLOv5 #01: Image Detecting 포스트 난이도: HOO_Senior [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # yoloV5 yoloV5 라이브러리는 Machine learning 중에서 object detection에 특화된 라이브러리이다. 이미 이전 욜로 버전들도 object detection 분야에서 대중적으로 많이 사용되어 왔지만 이번 yoloV5를 통해 보다 더 업데이트된 라이브러리 사용이 가능해졌다. (물론 V5에 대한 시시비비가 있지만 필자.. 2022. 1. 19. [Colaboratory] YOLO Object Detection Examples: 캐글 이미지 디텍팅 #01 YOLO Object Detection Examples: 캐글 이미지 디텍팅 #01 포스트 난이도: HOO_Senior [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Object Detection YOLO 라이브러리 기반으로 object detect 사용이 가능하다. 한마디로 image detecting이 가능하기에 YOLO 라이브러리를 많이 사용한다. 이번 예제에서는 Colab 기반으로 Kaggle의 dataset을 가져와 이미지 디텍팅을 하는 방법에 대해서 살펴보려고 .. 2022. 1. 5. [AI] Colaboratory: 코랩(Colab)에서 캐글 데이터셋(Kaggle Datasets) 사용하는 방법 Colaboratory: 코랩(Colab)에서 캐글 데이터셋(Kaggle Datasets) 사용하는 방법 포스트 난이도: HOO_Middle [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Kaggle datasets 캐글(Kaggle)에서 프로젝트를 진행하거나 캐글에서 제공하는 예제를 직접 해보고 싶다면 캐글 데이터 셋을 이용하여 Machine learning을 돌려야 한다. Machine learning을 돌리기 위해서는 특정 프로젝트의 캐글 데이터셋을 활용해야 하기 때.. 2021. 12. 26. [AI] Pytorch: Colab에서 파이토치 사용하는 방법 Colab에서 파이토치 사용하는 방법 포스트 난이도: HOO_Middle [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Pytorch 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리의 신흥 강자이자 대표 격인 라이브러리 중 하나가 바로 파이토치이다. 라이브러리 사용에 있어서 편리성 때문에 신입 개발자의 경우 텐서플로우보다도 파이토치 라이브러리를 많이 사용하는 추세이다. 특히 필자와 같이 Deep learning 기반 Machine learning을 해야 한다면 파이토치와 같은 라이브러리를.. 2021. 12. 24. [AI] Colaboratory: 코랩이란? | Colab Colaboratory: 코랩이란? | Colab 포스트 난이도: HOO_Middle [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Colab Colaboratory를 줄여서 일반적으로 Colab이라고 부르며, 한국에서는 코랩이라고 한다. Colab은 구글에서 만든 연구용 서비스 제품이며, Jupyter를 기반으로 만들어진 웹용 서비스이다. Jupyter도 웹 기반 서비스이지만 Colab과 Jupyter의 큰 차이점은 Local인지의 여부이다. Colab은 google d.. 2021. 12. 17. [AI] Jupyter lab(주피터 랩)이란? | Jupyter lab과 Jupyter notebook 차이점 Jupyter lab(주피터 랩)이란? | Jupyter lab과 Jupyter notebook 차이점 포스트 난이도: HOO_Junior [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Jupyter notebook 인공지능 개발 환경 툴로 제일 많이 사용하는 것 중에 하나가 Jupyter notebook이다. Tensorflow 나 Pytorch를 사용하더라도 cmd보다는 Jupyter notebook 환경에서 개발하는 것이 개발자 입장에서는 시각적으로 더 편리하기에 J.. 2021. 12. 13. [AI] YOLOv5와 YOLOv4의 차이점 YOLOv5와 YOLOv4의 차이점 포스트 난이도: HOO_MIDDLE [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # YOLOv5 Open CV로 더 유명한 YOLO 아키텍처의 새로운 버전인 YOLOv5가 Data science 개발자들 사이에서 인기를 끌고 있다. 여러 가지 안 좋은 소문도 있지만 결과적으로는 기존에 비해 다양한 방식을 통한 업데이트로 사물 인식을 강화했다는 점은 사실이다. 물론 이 점에 있어서도 획기적인 방법을 통해 YOLO 버전을 업데이트했다는 점에서.. 2021. 12. 12. [Data Science] 데이터 사이언스란?, What is Data Science? 데이터 사이언스란? 데이터 사이언스(Data Science) 데이터 사이언스(Data Science)란 4차 산업 시대의 대표적인 프로그래밍 분야라고 볼 수 있다. 데이터 사이언스 분야의 확장은 결과적으로 데이터 경제 시대가 출현하게 된 원인 중 하나이다. 데이터 사이언스란 다양한 데이터로부터 목적 또는 목표에 따라서 원하는 정보를 찾아내는 통합된 분야이다. 데이터 중에서도 수집과 저장이 어려웠던 비정형 데이터도 프로그래밍을 통해 정형화하여 데이터화를 할 수 있다는 점에서 데이터 사이언스의 활용도는 정말 높다. 하지만 비정형 데이터를 어떤 기준과 알고리즘을 통해 수집과 저장 그리고 정제 과정을 거칠 것인지는 데이터 사이언티스트의 능력이기 때문에 데이터 자체를 연구 분석한다고 하여 데이터 사이언스라고 부르.. 2021. 6. 9. [Data Science] 파이토치(PyTorch)를 배워야 하는 이유 파이토치(PyTorch)를 배워야 하는 이유 딥러닝 프레임워크 파이토치 파이토치란 데이터에 대한 딥러닝 분석을 쉽게 할 수 있도록 제공하는 오픈소스 기반 딥러닝 프레임워크이다. Data Science 분야의 개발자로 프로그래밍을 하기 위해서 꼭 사용해야 하는 툴 중 하나가 딥러닝 프레임워크(Deep Learning Frameworks)인데 그중에 하나가 바로 파이토치(PyTorch)인 것이다. 딥러닝 프레임워크를 툴로써 제공하기 때문에 개발자는 보다 손쉽게 프로그래밍을 할 수 있다. 예를 들어 딥러닝 프레임워크는 요리사에게 재료 준비와 손질까지 된 환경을 제공해준다고 볼 수 있다. 텐서플로우와 파이토치 5년 전까지만 해도 데이터 사이언스에 대한 공부를 한다고 하면 텐서플로우를 꼭 알아야 했다. 구글에서 .. 2021. 6. 9. [Data Science] 캐글(Kaggle)을 해야하는 이유 www.kaggle.com/ Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community Kaggle is the world’s largest data science community with powerful tools and resources to help you achieve your data science goals. www.kaggle.com 캐글은 Data Science 분야나 ML(Machine Learning) 개발자에 특화된 커뮤니티 사이트이다. 마치 깃허브가 구글이라면 캐글은 유튜브 같은 느낌이 든다. whoishoo.tistory.com/22 [Kaggle에 빠지다] 캐글(Kaggle)이란? 캐글(Kaggle)이란? Good morning yal.. 2021. 2. 13. [Data Science] Reinforcement Learning(강화학습) Q: 머신러닝 강화 학습이 뭔가요? "머신러닝의 종류"라는 포스트에서 Supervised와 Unsupervised에 차이점에 대해서 살펴보았다. Reinforcement Learning이란? Reinforcement Learning을 직역한 것이 바로 강화 학습이다. 참고로 Reinforcement Learning은 RL이라고 줄여서 표현된다는 점을 알고 있으면 좋다. (Machine Learning은 ML이다.) 필자도 Reinforcement Learning를 RL이라고 포스트에서 줄여서 작성할 것이다. RL의 한국어 직역 표현인 강화 학습이라는 표현이 다소 생소할 수도 있는데, 응용학습이라고 이해하면 보다 더 쉽게 머릿속에 남을 것이다. RL은 머신러닝을 통해 컴퓨터를 학습시키는 방법 중에 하나로써.. 2021. 2. 1. [Data Science] 딥러닝 레이어(Deep Learning Layers) Q: 딥러닝 할 때 레이어라는 표현을 쓰잖아요 input layer 층이라던가 그 레이어를 뭐라고 생각하는 게 좋을까요? 처음 보거나 이해하기가 어렵다면 사전적 의미를 찾아보는 방법이 정말 좋다. 사전적 의미를 찾는 게 별거 아닌 것 같지만 의미를 파악하고 알고자 하는 내용을 살펴본다면 머릿속에서 자연스럽게 정리가 되기 때문에 개인적으로 좋은 방법이라고 생각한다. 딥러닝 레이어란? 레이어(Layers)란 사전적 의미에서 "층"을 의미한다. 딥러닝에서 레이어는 단계를 의미하는 층이라고도 볼 수 있지만 겹겹이 쌓은 양파를 생각하면 이해하기 쉽다. 양파가 여러겹으로 둘러싸여 있는 것처럼 딥러닝(Deep Learning)에서 말하는 레이어는 이와 비슷하다. 딥러닝은 수많은 변수들을 다양한 알고리즘을 통해 병렬 .. 2021. 1. 25. 데이터 경제 시대란? Q: 4차 산업 시대 도래로 데이터 경제 시대로 전환된다고 하는데 무슨 말인가요? 불과 4년 전까지만 해도 4차 산업 기술에 대한 관심이 뜨거웠다. 4차 산업 시대가 도래함으로써 4차 산업 기술이 미치는 사회적 영향력에 대해서 포스팅을 하거나 잡지사와 인터뷰를 했던 게 어제인 것 같다. 특정 출판사에서 블록체인에 대한 책을 써보면 어떠냐고 이메일이 왔었던 게 불과 3년도 안되었다. "라떼(는 말이야)" 얘기를 꺼내는 시점에서 필자도 나이가 들고 꼰대화가 되어 간다는 걸 느끼지만 정말로 4차 산업 기술은 순식간에 다양한 분야에 적용되어 사용되어지고 있다. 4차산업시대와 데이터 경제 4차 산업 기술에 해당하는 대표적인 기술로는 클라우드 컴퓨팅, 인공지능, 빅데이터, 블록체인, IoT 등이 있다. 물론 드론이.. 2020. 12. 10. [Data Science] AI, 머신러닝 개발 환경이란? AI and Machine Learning Environment 인공지능(Artificial Intelligence)은 모든 분야에 활용될 수 있는 기술이며, 이미 다양한 분야와 산업에서 사용되고 있습니다. AI가 다양한 분야에 적용이 가능하다는 것은 어떤 목적을 가지고 AI 프로그램을 개발하여 사용할 것인지에 따라서 개발되는 AI 프로그램도 각기 다른 특성을 가지게 됩니다. 한마디로 AI 프로그래밍에서도 다양한 방법이 존재하기 때문에 목적에 맞는 방식을 사용하여 개발하여야 합니다. AI, 머신러닝 개발환경 구축 AI 개발 방식이 다양하다면 개발 환경 역시 다를 수밖에 없습니다. 예를 들어, 치킨에도 다양한 종류의 치킨이 있고 치킨의 종류에 따라 원재료인 chicken은 들어가지만 부재료는 달라질 수 있.. 2020. 5. 21. [Data Science] 머신러닝의 종류(Types of Machine Learning) - supervised, unsupervised Machine Learning 머신러닝이란 기계가 배운다는 의미를 가지고 있듯이 머신러닝은 한 가지 방식만 의미하지는 않습니다. 현재까지 머신러닝 알고리즘은 크게 세 가지고 나뉘어서 사용되고 있습니다. Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning이죠. 여기서 파생된 새로운 방식 중에 Semi-supervised도 있지만 대표적인 세가지세 가지 머신러닝 알고리즘이라고 하면 저 세 가지를 의미합니다. 머신러닝 알고리즘에 따라 방식이 다르며 방식이 다르다는 건 상황에 따라 맞는 알고리즘을 사용하면 된다는 것입니다. 따라서 머신러닝이라고 할지라도 어떤 목적을 가지고 사용하느냐에 따라 각기 다른 머신러닝 알고리즘이 사용됩니다. supervised supervised란 ".. 2020. 5. 15. [Data Science] 딥러닝(Deep Learning)이란? Deep Learning 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)의 관계에 대해서 정확하게 이해하기 위해서는 딥러닝과 머신러닝이 어떤 역할을 하고 어떤 방식으로 작동이 되는지에 대해서 이해해야 합니다. 딥러닝에 대해서 한 문장으로 요약하자면 딥러닝은 사람의 뇌의 원리를 벤치마킹한 알고리즘 또는 프로그래밍 방식이라고 할 수 있습니다. 우리가 특정 물체를 눈을 통해서 보고 시신경으로 통해서 뇌에 정보가 전달됩니다. 뇌에서는 그것이 어떤 물체인지 판단하여 우리가 인지하도록 도와줍니다. 예를 들어서, 눈 앞에 자동차가 있다고 가정해봅시다. 자동차를 보자마자 우리는 자동차라는 것을 인지합니다. 하지만 사진 속 자동차가 Ford Expedition이라는 모델명을 가진 자동차라는 .. 2020. 5. 13. [Data Science] 머신러닝(Machine Learning) vs 딥러닝(Deep Learning) 머신러닝 vs 딥러닝 인공지능이라는 단어와 함께 따라오는 것이 바로 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)입니다. 특히 Data Science 분야에 대해서 관심 있다면 머신러닝과 딥러닝 다룰 수 밖에 없다보니 너무나도 친한 친구같은 존재입니다. 하지만 처음 Data Sicence나 인공지능 분야에 관심을 두기 시작했다면 머신러닝과 딥러닝이 구체적으로 어떤 관계를 가지고 작동하는지에 대해서 알기가 쉽지 않습니다. 앞으로 머신러닝과 딥러닝에 대해서 구체적이고 실질적인 내용을 포스트를 통해서 다루기로 하고 우선은 딥러닝과 머신러닝이 어떤 차이가 있는지 이야기를 나눠보도록 해보겠습니다. 딥러닝은 머신러닝은 같은 것? 머신러닝과 딥러닝에 대해서 찾아보다 보면 딥러닝은 머신러.. 2020. 5. 13. [Data Science] 캐글(Kaggle)이란? 캐글(Kaggle)이란? Good morning yall, HOO입니다. 오랜만에 AI 분야에 있는 삼국지 형이랑 카톡을 하게 되었다가 캐글이라는 걸 언급하더군요. 처음에 캐글이라는 말을 듣고 도대체 캐글이 뭔데 싶었습니다. 아무리 컴퓨터를 써왔다고는 하지만 그래도 군대는 군대인지라 캐글이 뭔지도 모르고 있었네요. 삼국지 형도 제가 돈을 좋아하는 걸 알고 있고, 프로그래밍을 어느정도 한다는 걸 알다보니 캐글을 추천해주셨습니다. 캐글을 통해서 돈도 벌고 AI 쪽으로 스펙도 쌓고 공부도 할 수 있으니 일석삼조였습니다. Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community Kaggle is the world’s largest data science communi.. 2020. 2. 3. 이전 1 2 3 다음 728x90
