Sims의 문제해결 저장소

파이썬 공부를 하다보면 어느순간부터 기본적인 내용이 아닌, 보다 심층적인 내용을 공부해야겠다고 느낄때가 있다. 특히, 프로그래밍을 하다보면, 속도가 가장 큰 이슈로 발생하는데, 필자는 정형데이터를 전처리하는 과정에서 속도측면을 개선해보고자 '비동기 방식'을 접하게 되었다. 일단, 상식적으로 병렬적으로 처리한다는 내용은 누구나 다 알것이지만, 막상 코드로 작성하려고 하니, 어렵다. 그래서 이 포스팅을 통해 정리하고자 한다. 누구나 쉽게 접할 수 있도록, jupyter notebook의 노트북 형식( 셀 실행 ) 으로 진행하고자 한다. 일단, 노트북형태로 작업을 하려면, 아래와 같은 환경 설정이 필요하다. !pip install nest_asyncio import nest_asyncio nest_asynci..

안녕하신가. 현재 딥러닝(CNN)을 통해 아이유/수지를 구분하는 모델을 만들고 있는 사람입니다. 필자의 목표는 기존에 아이유/수지 사진을 구분하는 것에서 그쳤지만, 이 모델에 다른 사람들의 사진을 넣는다면 그 사람이 '아이유에 가까운가?' '수지에 가까운가?'를 판단해 줄 수 있는, 서비스 가능한 모델이 될 거라 문득 생각했다. 그러기 위해선 다수의 사람들이 이용할 수 있는 포맷이 필요한데, 가장 흔한 인터넷, 폰이 두 가지가 생각난다. 안드로이드 어플은 배포까지 해 보았지만, 인터넷 웹 사이트는 해보지 않았다. 이참에 웹사이트를 적당히(?) 만들어서 어디서든 접근할 수 있도록 만들어 보고 싶었다. 그러기 위해선 백엔드/ 프런트엔드 부분을 알아야 한다. 프런트 엔드는 HTML / CSS / JavaScr..

*주의. 이 글은 Python코드를 기준으로 작성했습니다. 필자는 연예인 사진을 분류하는 딥러닝을 하고 있다. 고로 많은 사진의 연예인 사진이 필요하며, 그 파일의 이름 또한 일정하게 관리해야 하는 경우가 많으므로 이 코드를 찾게 됐다. 분명 필요한 사람들이 있을 것이며 어떻게 사용해야 하는지 또한 설명하고자 한다. import os name ='taeyeon' path = 'C:/Users/sim/Desktop/image/'+ name +'_face/'+name+'_face_close_resize(100x100)_ordered2' file_names = os.listdir(path) i = 0 for file_name in file_names: src = os.path.join(path, file_na..

저번 만든 CNN의 정확도는 60%대 ... 60%면 그냥 눈 가리고 아이유인지 수지인지 찍는 수준에 불과하다고 생각한다. 적어도 80~90% 정도는 나와야 어느 정도 구분할 줄 안다고 생각할 것이다. 정확도를 개선하기 위해 여러 가지 방법이 있다. 가장 기본적인 방법은 CNN을 더 깊고 넓게 쌓는 것. 하지만, 컴퓨터의 사양이 어느 정도 돼야 할 수 있을 것이고, training 시간도 GPU가 아닌 이상 엄청나게 오래 걸릴 것이다. 하지만 필자는 노트북으로 딥러닝을 하고 있다. 즉, GPU/좋은 성능의 컴퓨터가 아니라는 의미이다. 이런 사람들은 어떻게 해야 할까? 제목에도 써 놓았듯 'VGG16' 모델을 사용하는 것이다. 간단히 'VGG16'을 설명해 보자면.... CNN으로 이미지(고양이, 강아지,..