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207.00
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안드로이드 스튜디오 CrunchifyCaculator 코딩

2020년 2월 초 현재 다운로드 가능한 안드로이드 스튜디오 버전은 android studio 3.5.3 이다. 웹상에 많은 예제들이 있으나 다운로드 받아서 실행시켜 보면 대부분 실패하기 십상이다. 하지만 현재 안드로이드 스튜디오를 시작하는 입...

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207.00
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TensorFlow 1.15.0 과 2.0 버전 사이에서

TensorfFlow 2.0 으로의 업그레이드에 앞서 텐서플로우 1.15.0 버전에서 실행되는 MNIST 코드를 어떻게 사용할 것인지 살펴보자. 다음의 헤더영역의 명령 구조를 관찰해 보자. 첫줄은 tensorflow 2.0 으로 선언하여 tens...

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207.00
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1-3 Iris flowers 데이터 Scikit k-means clustering 비지도학습

Scikit-learn 라이브러리 모듈에서 제공하는 make_blobs 데이터를 사용하여 연습만 할 것이 아니라 Iris flowers 데이터를 대상으로 k-means 클러스터링 기법을 응용해 보기로 하자. 이미 필자의 저서 “파이선 코딩 초보...

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207.00
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Scikit-learn 에 의한 k-means++ clustering 비지도학습

고전적인 K-means 기법에 의해서 int=’random’ 조건을 사용하면서 클러스터링 수의 초기 값을 잘못 줄 경우 예기치 않은 결과가 얻어질 수 있는 사례이다. 앞서의 중심이 3개인 클러스터링 예제에서 클러스터링 수를 1과 2로 계산한 결...

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207.00
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초음파 센서 RC카 장애물 회피 알고리듬

아두이노 제작해 보는 RC카를 단계 별로 살펴보면 처음에 간단한 셀프 주행일 것이다. 즉 전진 후진 좌회전 우회전 기능을 부여하면 좁은 공간 안에서 단조롭게 셀프 주행이 가능해진다. 이어서 HC-06 블루투스 보드를 추가하게 되면 블루투스에 의한...

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207.00
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3-2 Covariance Softmax 뉴럴 네트워크 적용MNIST 문자인식률 계산

Covariance항을 고려한 Softmax 공식을 사용하는 인식률계산에서 더 나아가 뉴럴 네트워크 레이어를 하나 추가한 딥 러닝의 영향을 관찰해 보자. MNIST 입력 데이타가 1X784 이므로 784X124 hidden layer를 사용하여...

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207.00
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1-18 Random Forest 계산 사례

랜덤 포레스트(Random Forrests) 머신러닝 기법은 Classification 성능이라든지 또는 확장성(Scalability)과 쉬운 사용법으로 인해 지난 10년간에 걸쳐 각광을 받았다. 랜덤포레스트 기법은 직관적으로 Decision T...

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207.00
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1-19 GaussianNB Classification

GaussianNB Classifier 를 사용해 보기 전에 5-0 Bayesian Rule 과 기초 확률론내용을 사전에 살펴보도록 하자. GaussianNB 는 Naive Baesian 알고리듬의 특수한 경우이다. 즉 학습과 테스트를 위한 샘플...

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207.00
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7-24 PyTorch 뉴럴 네트워크 nn.Sequential 클라스 코딩

PyTorch 가제공하는 뉴럴 네트워트 클라스 nn을 살펴보자. 그 사용법은 Keras 의 Sequential 과 아주 흡사하다. 그 내부에서 nn.Linear, nn.ReLU, nn.Linear 로 구성되며 각 nn.Linear 별로 내부에서 ...

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207.00
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7-22 NumPy 스타일 머신 러닝 코드의 PyTorch 변환

NumPy 라이브러리 쳬계하에서 작성한 앞서의 머신 러닝 코드를 PyTorch로 변환하는 작업은 대단히 쉽지만 왜 PyTorch로 바꾸면 좋은지 그 이유는 알아야 하지 않겠는가? 그 이우는 너무나 간단하다. GPU 컴퓨팅이 가능해지는 것이 큰 장...

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207.00
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7-23 TensorFlow Graph 뉴럴 네트워크 코드 GPU 연산 시간 비교

TensorFlow 머신 러닝 코드는 실행에 앞서 Computational Graph 즉 그래프를 생성하게 되어 있다. Session 단계에서는 생성된 그래프를 이용하여 입력되는 데이터에 대해 언제라도 동일한 그래프를 사용하여 연산을 실행한다. ...

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207.00
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7-6 초보자를 위한 선형회귀법 예제 PyTorch 코딩

그림의 선형회귀법 예제에서 미지수인 웨이트 값 w를 regression 기법으로 찾아보자. 처음에서 random number 나 임의의 상수 값으로부터 시작하면 된다. 이 웨이트 값 w는 PyTorch 머신 러닝 과정의 중요 변수이므로 반드시...

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207.00
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5-26 PCA처리한 Wine 데이터 Logistic Regression 및 정밀도

PCA를 통해 데이터의 차원이 13인 Wine 데이터의 주축을 2개 찾아 2차원 데이터로 만든 후 Logistic Regression Classification 결과가 우수하였다. Scikit-learn 라이브러리에서 지원하는 PCA 루틴을 ...

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207.00
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5-24 붓꽃 데이터 LDA 처리 후 Classification

2개의 LD(Linear Discriminant)가 결정되고 이에 따라 작도가 이루어졌다. LDA기법에서의 Classification 이란 결정된 LD 축을 따른 분포를 고려하는 것이다. 아래 그림을 보면 eigenvalue 의 큰 값에 해당하는...

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207.00
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경기 꿈의 대학 여섯째주: 블루투스 RC카 주행

RC카 만들기 꿈의 대학 6주차이지만 과정 운영이 만만치 않다. 참가학생들 개인 사정으로 인해 진도가 틀어져 버려 거의 12대의 자작 RC카를 운영하는 셈이 되어 버렸다. 말이 쉬워 12대이지 RC카별로 일대일 튜토링이 쉽지는 않다. 이 프로...