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Adore__
_INTRO 이전 포스팅에서는 VGG16의 개념에 대해 다뤘다면, 이번에는 직접 python으로 구현하기 위해 Keras를 사용하는 방법을 알아보겠다. _DATASET PREPARATION Dogs vs Cats Dataset : https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data 위 링크로 들어가서 데이터셋을 다운로드 받자 (나는 project에 맞춰 ECG datasets를 사용했다) 다운로드를 완료했으면 다음 libaries를 import해준다. Sequential : Sequential model을 만들기 위해 사용한다. Sequential model은 모델의 모든 layers가 순차적으로 나열되었다는 뜻이다. ImageDataGenerator :..
_INTRO ECG project에서 여러 개의 DL model을 사용하고 있는데, 생소한 모델이 많아서 하나씩 정리해 보려고 한다. 그 중 VGG model 과 구현 방법에 대해서 알아보자. VGG는 VGGNet으로도 알려져 있는데, 이는 CNN구조를 가진 네트워크로, CNNs의 깊이를 늘려서 모델 성능을 향상시키 위해 개발되었다. _VGG VGG는 Visul Geometry Group의 약자로, 다중 layers가 있는 deep CNN 구조이다. 여기서 deep은 layer의 수를 말하며, layer가 16개인 VGG-16, 19개인 VGG-19가 있다. * stand for: (숙어) ~을 나타내다, 의미하다, 상징하다. VGG는 획기적인 객체 인식 모델의 기초이다. 심층 신경..
_INTRO ECG project를 진행하면서, XGBoost model을 사용하기로 했는데 그 이전에 모델에 대한 사전 지식을 얻고자 공부해보려 한다. XGBoost 인기는 계속해서 상승하고 있는데, Kaggle에서 매우 큰 성과를 이루면서 주목을 받고 있다. _What is XGBoost? XGBoost (Extreme Gradient Boost) 는 Gradient Boosted Decision Tree (GBDT) 계열의 지도학습 알고리즘으로, 다음과 같은 이점을 갖고있다. 병렬 처리 (Parallel tree boosting), 자동 가지치기 알고리즘 : 빠른 속도 과적합 규제 (Overfitting Regularization) 위한 parameter 추가 회귀 (Regression), 분류(C..
(인턴 기간 2022.3 ~ 진행중) 덴마크에서 교수님 밑에서 intern으로 project에 참여하면서 필요한 논문들을 읽고 정리한 것이다. 포스팅 하면서 공부도 해야지! "A novel application of deep learning for single-lead ECG classification" Sherin M Mathews 1, Chandra Kambhamettu 2, Kenneth E Barner 3 source: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29886261/ _들어가기 전! ECG 알아보기 영어라서 생소하게 느껴지지만, 사실 중딩? 고딩때 생물시간에 심장 단원에서 배웠던 심전도의 탈분극, 분극, 재분극 그래프이다..! 위 그림..
Source : https://youtu.be/113b7O3mabY _INTRO 전공 수업인 '인공지능 응용'을 듣고 기본적인 딥러닝 개념과 모델을 학습하였다. 하지만, 확실히 시험을 위한 공부 이외에 스스로 개념을 정리하고 실습해보는 과정은 반드시 필요하다. 따라서 Sung Kim의 '모두를 위한 딥러닝 강좌'와 병행하여 DL tool 중 연구에서 많이 활용되는 Pytorch를 공부하려 한다. _What is Linear Regression ? 🔥Programming category에서는 코드 위주로 다룰 것이기때문에 더 자세한 개념은 ✔︎Learn category에서 다루겠다. 회귀 문제에는 크게 두가지, Linear과 Logistic이 있다. 오늘은 먼저 Linear Regression에 대해 알아..