Dogs vs. Cats (1) : https://one-plus-one-is-two.tistory.com/3Dogs vs. Cats (2) : https://one-plus-one-is-two.tistory.com/4Dogs vs. Cats (3) : https://one-plus-one-is-two.tistory.com/5Dogs vs. Cats (4) : https://one-plus-one-is-two.tistory.com/6Dogs vs. Cats (5) : https://one-plus-one-is-two.tistory.com/7 지난 편에서 내가 만든 모델을 이용하여 테스트 데이터를 분류하고, 그 결과를 경진대회에 제출하는 작업까지 했다.제출까지 했는데 다른 경진대회에 도전해볼까 아니면 심화..

Dogs vs. Cats (1) : https://one-plus-one-is-two.tistory.com/3Dogs vs. Cats (2) : https://one-plus-one-is-two.tistory.com/4Dogs vs. Cats (3) : https://one-plus-one-is-two.tistory.com/5Dogs vs. Cats (4) : https://one-plus-one-is-two.tistory.com/6 4편에서 정확도 74%짜리 모델을 86%까지 올리는데 성공했다. 물론, 모델 성능을 향상시키는데서 끝나는게 아니라 좋은 모델을 만들었으면 직접 사용해볼 수 있어야 할 것이다. 따라서 이번 포스팅에서는 모델을 저장 및 다운로드 해보고, 직접 사용해보기도 하고, 마지막으로 만든..

Dogs vs. Cats (1) : https://one-plus-one-is-two.tistory.com/3Dogs vs. Cats (2) : https://one-plus-one-is-two.tistory.com/4Dogs vs. Cats (3) : https://one-plus-one-is-two.tistory.com/5 이전 포스팅에서 "작동하기는 하는 모델" 만들기에 성공했다. 이번 포스팅의 목표는 다음과 같다고 했다.모델 성능을 개선시키기 전에 ImageDataGenerator()를 사용한 코드를 image_dataset_from_directory()를 사용한 코드로 바꿔보기로 하자. 데이터세트 생성 코드 수정image_dataset_from_directory() 함수에 대한 문서는 다음 링크..

Dogs vs. Cats (1) : https://one-plus-one-is-two.tistory.com/3Dogs vs. Cats (2) : https://one-plus-one-is-two.tistory.com/4 이번 포스팅에서는 2편에서 작성한 코드의 에러 원인을 분석하고 올바르게 고치는 작업을 할 것이다.4학년이나 됐으면서 간단한 모델 하나 만드는 것도 어려워 하는 내가 참 답답하지만 이 또한 성장 과정이다 생각하고 열심히 공부해보려고 한다. 에러 리뷰전편 끝부분에 올려놓은 에러를 다시 한 번 살펴보자. 그러니까 이게 뭔 소린지는 알겠다. target은 1차원인데 output은 2차원이라서 에러가 생긴 것이다.그러면 마지막 밀집 계층에서 units를 2가 아니라 1로 하면 해결이 될까? 일단 ..

Dogs vs. Cats (1) : https://one-plus-one-is-two.tistory.com/3 Dogs vs. Cats (1)나는 올해 4학년이다. 2학년 때까지는 인공지능 분야에 애매한 태도를 취하다가('이거 한 번 해볼까?' 정도), 작년부터 본격적으로 인공지능 쪽으로 대학원을 가기로 마음을 먹고 머신러닝/딥러one-plus-one-is-two.tistory.com 이전 포스팅에 이어 본격적으로 모델을 설계해보기로 했다.그런데 아무것도 없이 나 혼자서 모델을 설계하자니 도대체 어디서부터 건드려야할지 난감하고 아무것도 시작할 수가 없었다.그래서 어쩔 수 없이 예전에 책에서 본 코드를 그대로 가져다 쓰기로 했다.from keras.models import Sequentialfrom ker..

나는 올해 4학년이다. 2학년 때까지는 인공지능 분야에 애매한 태도를 취하다가('이거 한 번 해볼까?' 정도), 작년부터 본격적으로 인공지능 쪽으로 대학원을 가기로 마음을 먹고 머신러닝/딥러닝에 대해 본격적으로 공부하기 시작했다. 하지만 지난 1년을 돌이켜보면, 책에만 전적으로 의존한 나머지 내 실력은 전혀 늘지 않았던 것 같다. 책에 나와있는 코드를 따라치기만 했을 뿐, 내 힘으로 모델을 설계해보려는 노력을 하지 않았다.  지금 와서 생각해보면, 나의 가장 큰 단점은 시작을 무서워한다는 것이다. 아무리 책을 보면서 개념을 공부해도 결국 프로젝트를 할 때는 내가 공부하지 않은걸 끌어와서 써야 되는 경우가 훨씬 많았다. 그래서 시작하기도 전에 AI 프로젝트를 하는 것에 흥미를 잃어버리고, 아예 프로젝트를 ..