다시 이음

안녕하세요. 오늘은 딥러닝 프로젝트를 진행하고 나서 그 후기를 전달드리려고 합니다. 이 글은 현재 Python을 공부하시면서 TensorFlow 라이브러리를 사용하여 Yolo 모델을 구현함과 동시에 Object counting 기능과 Custom 학습도 병행하시길 원하는 분들께 도움이 되는 글입니다. 필자는 Mac air(M1)을 사용중으로 GPU 학습이 불가한 환경으로 Colab 환경에서 GPU를 활용하여 구현하도록 하겠습니다. Project : Python TensorFlow기반 Yolo 모델 구조 원리 이해 및 구현하기 ( Object Counting, Customize ) 프로젝트 프로젝트 선정 이유 1. 관심사 자율주행과 물류 2. 문제점 물류 분야에서는 코로나로 인해 물동량이 코로나 이전보다 ..

안녕하세요. 오늘은 제가 3주간 진행한 프로젝트에 대한 리뷰 시간을 가져보려고 합니다. 총평으로는 이렇게 긴 기간동안 프로젝트를 진행한 적이 없었고, 팀원과 같이 커뮤니케이션하면서 진행하는 기업협업 프로젝트였기에 실무에서 사용하는 데이터를 사용할 수 있었고 팀원간의 커뮤니케이션과 의견 합일에 대해서도 많이 생각하게되었습니다. 이러한 전체적인 과정은 긴장되면서도 많은 것을 배우고 생각하게 된 프로젝트였습니다. 이 리뷰를 작성하면서 기업과 맺은 계약 때문에 하나하나의 설명보다는 어떤 기술을 사용했고 어떤 방식으로 진행했는지만을 상세히 다뤄보려고 합니다. BASE 이 프로젝트를 하기 앞서 저희가 제공받았던 데이터는 반정형 데이터의 형태인 로그 데이터였습니다. 이 로그데이터를 분석하고 여러가지 게임 이용자에 적..

느낀 점 seqGAN은 딥러닝 기본만 배운 입장에서는 섣불리 도전하기에는 복잡한 모델인것 같습니다. 자연어 처리를 할때 필요한 토큰화, 임베딩, 인코딩 등등 여러가지부분을 생각해보고 프로젝트를 설계해야합니다. word2vec을 사용하여 word to index, index to word에 해당하는 dictionary를 만들어서 seqGAN에 적용하는 형태를 주로 형성하고 있습니다. 저는 Fasttext를 통해서 사용해보려고 했으나 Fasttext안에 메소드인 index to word를 사용하여 인코딩 하는 방식이 잘 진행되지 않았습니다. 자소분리를 통하여 정확도를 올리는 작업이 생각보다 효율적인지 모르겠습니다. 자소분리를 적용한 corpus를 다시 원래대로 돌려놓으면 내용이 많이 달라지는 등 좋은 결과가..