샤트의 빛나는 프로그래밍

※ 이 글은 광주 인공지능 사관학교 과정이 종료된 후 작성된 것입니다. ※ 비기숙사(광주 거주)임을 알려드립니다. ※ 일기 형식으로 적을 예정이기에 말투에 불편함 없길 바랍니다. *날짜: 2020.05.26 오전 09:01 1. Pre 코스 구성 & 운영 방식 본 교육 과정을 시작하기 전 최소한으로 알고 시작해야 할 내용들을 배우는 단계이다. (지금 생각하면 프리코스 내용과 본 교육 내용과 연계하면서 진행했으면 더 좋았을 텐데) 1) 구성 (강의는 하나당 평균 10분 가량이며 퀴즈가 2~3개씩 있다. 즉 21*3 = 63개 가량의 퀴즈가 나왔다. 선발 테스트에 몇 개 나왔음) - 1주차: 4개 (인공지능 개론) - 2주차: 5개 (기초 파이썬, 머신러닝과 수학) - 3주차: 7개 (머신러닝과 수학, 분류..

※ 이 글은 광주 인공지능 사관학교 과정이 종료된 후 작성된 것입니다. ※ 비기숙사(광주 거주)임을 알려드립니다. ※ 일기 형식으로 적을 예정이기에 말투에 불편함 없길 바랍니다. *날짜: 2020.05.24 18:34 1. '인공지능'과 '광주' 2019년 말부터 광주광역시에서 '인공지능'이라는 키워드가 자꾸 보이기 시작했다. 아래는 2019년 12월에 있었던 이용섭 광주광역시장의 포부이다. 2019년 12월 뉴스를 살펴보면 확실히 뭔가를 하려는 움직임은 보였다. 평소 관심이 있던 분야라 Python부터 공부를 시작하려고 유튜브 영상 몇 개를 주워 보고 있던 차에 이런 글을 보게 된다. 2. 광주 인공지능 사관학교 공고 blog.naver.com/dodreamgj/221950361583 출처: 광주광역시..

2021.2.26 16:07 안녕하세요 프로그래밍을 배우는 빛나는 샤트입니다. 먼저 CSR Matrix 개념을 이해하게 도와준 @vg-rlo님께 감사함을 표합니다. 추천시스템을 구축하다 보면 만나게 되는 개념인 CSR Matrix이다. CSR Matrix? Matrix는 알아! 행렬이잖아. 앞에 CSR은 뭘까....? 뜻은 바로 Compressed Spared Row이다. 압축된 Sparsed 행? 뭔지 잘 모르겠지만 행을 압축하는 것 같다. 압축? 알짜 내용만 알고 싶은 건가? 라는 생각이 든다. 그럼 Sparsed는 뭘까? Sparse(희소): 수학에서는 대부분이 0으로 나타내진다. 쉽게 예시를 보면서 설명하면, 즉, 희소행렬이란 행렬의 값이 대부분 0인 상태인 행렬을 말한다! 마지막으로 정리! Co..

안녕하세요 프로그래밍을 배우는 빛나는 샤트입니다. 이번 포스팅에서는 추천시스템 데이터셋의 유형의 두 가지인 Explicit와 Implicit 개념에 대해 알아보려고 합니다. 먼저, 여러분이 추천시스템을 만들려고 합니다. 어떤 과정을 통해 만들면 좋을까요? 위 그림 처럼 어떤 선호/비선호에 관한 데이터를 모아 학습하고 예측할 수 있을 것입니다. 여기서 우리는 학습과 예측은 나중에 알아보고, 데이터의 두 가지를 알아보겠습니다. 1. 사용자가 직접적으로 알려주는 데이터(Explicit Dataset; 명시적 데이터셋) explicit [형용사] 분명한, 명쾌한 단어의 뜻처럼 뭔가 '누가 봐도 애매하지 않은 확실한' 느낌입니다. 즉, Explict dataset은 사용자가 직접 자신의 선호도를 표현한 Data입..

2021.2.19 16:50 안녕하세요 프로그래밍을 배우는 빛나는 샤트입니다. AIFFEL 대전 1기 Explortaion 8. 영화 추천 시스템 *프로젝트 소개: 추천 시스템을 이용해 내가 좋아하는 아티스트(영화)와 관련된 다른 아티스트(영화)를 추천 받아보기 1️⃣ 개념 정리 2️⃣ 내가 좋아하는 영화와 그렇지 않은 영화를 통해 추천 모델 파악(dot product 이용) 3️⃣ 특정 영화와 비슷한 영화 추천 받기 4️⃣내가 좋아할만한 영화 추천 받기 1️⃣ 개념 정리 1. 추천 시스템? 사용자가 선호할 만한 아이템을 추측함으로써 여러 가지 항목 중 사용자에게 적합한 특정 항목을 선택(information filtering)하여 제공하는 시스템 2. 고전척 추천 시스템 - 출처: http://www...

2021.1.14 23:49 안녕하세요 프로그래밍을 배우는 빛나는 샤트입니다. AIFFEL 대전 1기 Exploration 2장 머신러닝 데이터 분류하기 *2021.01.07 (목) 0. 프로젝트 소개 머신러닝을 배우다 보면 유명한 데이터셋을 몇 개 다루게 되는데 여기서는 아래의 데이터를 활용해 분류 모델의 성능 비교를 한다. 1) 손글씨 2) 와인 3) 유방암 각 데이터들은 sklearn.datasets에서 쉽게 가져올 수 있어서 머신러닝 기초에서 자주 사용된다. 또한 사용할 모델들은 아래와 같다. 1) Decision Tree 2) Random Tree 3) SVM 4) SGD Classifier 5) Logistic Regression ※ 이 포스팅에서는 코드를 나열하지 않고 데이터가 어떤 형태이며..

2021.1.13 01:33 안녕하세요 프로그래밍을 배우는 빛나는 샤트입니다. AIFFEL 대전 1기 Exploration 3장 카메라 스티커앱 만들기 *2021.01.12 (화) 그 중 np.where을 활용해 원본 이미지 + 고양이 수염 이미지를 어떻게 하는 지 고민한 결과를 정리해보려고 한다. np.where의 활용부터 보자. np.where(img_sticker==0,img_sticker, sticker_area).astype(np.uint8) 위 코드의 의미는 img_sticker이 0(검정)이면 img_sticker 값을 위치시키고 아니라면 sticker_area의 값을 위치시켜라 라는 의미이다. 고양이 수염은 검정색이기 때문에 위와 같이 설정하면 된다. 잠깐! ⚡원본 이미지에 스티커 이미지가..

2021.1.12 23:19 안녕하세요 프로그래밍을 배우는 빛나는 샤트입니다. AIFFEL 대전 1기 Exploration 3장 카메라 스티커앱 만들기 *2021.01.12 (화) 0. 카메라 스티커앱 소개 및 프로젝트 목표 아래와 같이 카메라가 얼굴을 인식해 다양한 효과의 스티커 등을 이목구비의 적절한 위치에 표현해주는 것이다! 몇 번 사용은 해봤지만 실제로 이걸 만들어 볼 줄이야😄 ⭐프로젝트 목표⭐ '셀카 사진을 이용해 고양이 수염 이미지를 코에 알맞게 위치시키기' 🐍프로젝트 결과🐍 샤트은(는) 고양이 수염을 코에 잘 장착했다! 효과는...대단했다!! 1. 프로젝트 진행 순서 - 이미지 불러오기 - 경계박스, 랜드마크 찾기 (dlib 이용) - 코 끝 위치, 스티커 사이즈 조절 - 스티커 이미지 영역..