솜이의 데브로그

Yolo란? You Only Look Once 의 약자로 객체 탐지 모델이다. 학습시키고자하는 객체들의 이미지를 라벨링 후 학습시키면 해당 객체를 탐지할 수 있도록 하는 모델이다. 검색해보면 현재 버전5 까지 나와있고, 버전 3 까지는 레퍼런스가 상당히 많은데 4, 5는 만든 사람도 다르다하고 논문 여부 등에 대해서도 정확하지가 않다. 하지만 비교적 최근에 나온 버전5는 속도나 성능 측면에 있어서 유리하다고 생각했기 때문에 우리는 yolov5를 사용하기로 했다! ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite (github.com) GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > C..

House Prices - Advanced Regression Techniques | Kaggle House Prices - Advanced Regression Techniques Predict sales prices and practice feature engineering, RFs, and gradient boosting www.kaggle.com 해당 대회 문제를 풀어보자 위의 링크로 들어가면 data_description.txt, sample_submission.csv, test.csv, train.csv 파일들을 받을 수 있다. 더보기 각 파일 설명 및 데이터 설명은 다음과 같다. File descriptions train.csv - the training set test.csv - the te..

Kaggle 에서 데이터 셋 다운받기. Titanic - Machine Learning from Disaster | Kaggle Titanic - Machine Learning from Disaster Start here! Predict survival on the Titanic and get familiar with ML basics www.kaggle.com 위의 링크에서 test.csv 와 train.csv 데이터를 다운 받을 수 있다. 각 파일을 엑셀에서 확인하면 각 항목들은 다음과 같다. Variable Definition Survived 생존 여부 Pclass 티켓 클래스 Name 탑승자 이름 Sex 성별 Age 나이 Sibsp 탑승한 형제 자매 / 배우자 수 Parch 탑승한 부모 / 자녀의..

Sigmoid function 을 network 에서는 Activation function 이라고 많이 부른다. - Layer가 여러 개 있을 때 처음 들어가는 부분은 Input layer 출력 부분은 output layer, 그리고 가운데는 Hidden Layer라고 한다. - Layer가 여러 개 있을때 선행하는 앞 lyaer의 output과 그 바로 뒤의 input이 일치해야한다. Backpropagation (lec 9-2 내용) - 결과 값에 미친 영향을 알기 위해 각각의 값을 미분. 여기서 Sigmoid 함수를 사용하는 경우 : 미분을 사용해 결과에 미치는 정도를 파악하고 출력을 조정. 이 때 Sigmoid 함수를 사용하면 0~1 사이의 값이 출력이 되므로 제대로 된 값을 계산하지 못함. 이를..

Learning rate, 가지고 있는 데이터를 선처리하는 방법, overfitting 방지 방법 - Gradient descent에서 최소값 구할 때 learning rate라는 α값을 임의로 지정함.적당한 learning rate 값을 지정하는 것이 중요하다. Learning rate 값이 너무 큰 경우 : step 이 너무 커져 그래프의 밖으로 튕겨 나갈 수 있다. 이를 'overshooting' 이라 함. Learning rate값이 너무 작은 경우: 경사면을 너무 조금씩 이동해 바닥까지 내려가지 못하는 경우가 발생할 수 있다. => 방지하기 위해 cost 함수를 출력해보고 확인. 기울기가 거의 변하지 않는다면 learning rate을 조금 올려서 확인. -Observe the cost func..

Multivariable linear regression (여러개의 변수 사용) 식을 다음과 같이 바꿔서 사용. 위의 예시는 input이 3개인 경우 hypothesis 식 같은 경우 Cost Function의 식은 이렇게 바꿀 수 있다. variable이 많아 질 경우 식이 너무 복잡해지므로 Matrix 의 곱셈을 이용한다. -> H(X) = XW 각 변수에 대한 인스턴스가 여러개 있어도 matrix를 사용하면 곱셈에 문제가 없다. 더보기 H × W = H(X)H의 행 = instance 개수 (data 개수)H의 열 = variable 수. (변수) H(X)의 행 = instance 개수 H(X)의 열 = Y 값 개수 두가지 값이 주어졌을 때 W의 크기 결정 W의 행 = H의 열 W의 열 = H(X)..

Machine Learning 이란? - 일종의 소프트웨어 프로그램. 프로그램 자체가 data를 보고 학습해서 배워서 응용하는 능력을 갖는 프로그램. ML은 크게 두가지로 나눌 수 있음. Supervised Learning : 정해져 있는 data. Training set을 가지고 학습을 함. Unsupervised Learning : Label 이 정해지지 않은 데이터를 가지고 학습. ex) word clustering, 구글 뉴스 등 Supervised Learning 예시로 이미지 라벨링, 이메일 스팸 필터, 성적 예측기 등이 있음. 기존의 자료가 있어야한다. 여기서 기존의 자료를 'Training Dataset' 이라고 함. Supervised Learning 도 세가지 타입으로 나눌 수 있다. ..