개발차

👨🏻‍🏫IT 활동/Machine Learning JAM
[Qwiklabs] 4. Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API
Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API Image를 보고 Labeling을 하는 API이다. 이런 Object Detection을 하는 것을 만드는 것이 목표인데, API로 경험하니 되게 쉬워보인다... 하지만 그렇지 않다는 것! 이렇게만 보면 API만을 가지고 모든 것을 할 수 있을 것 같다. 하지만 그 내부를 들여다 보는 것이 중요하기에 모두가 공부를 하는 것 같다. Image를 넣고 불러오면 아래처럼 좌표를 가지고 labeling을 해준다. 결과의 일부이다.
→2019.04.25
📲PROJECT/MY_Projects
[Projects] 1-2. 시바견과 진돗개를 구분해보자!
시바견과 진돗개 구분하기 2Augmentation을 통해 training data를 늘렸다. 총 데이터는 기존 400여장에서 1900장으로 증대시켰다. 바로 시작해보자!필요한 모듈먼저 부르기In [357]:import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np import os import tqdm import random from sklearn.datasets import load_files 다시 데이터 불러오기In [358]:X_dog = list() # 네이버사진은 이상해서.. for fileName in os.listdir('./shiba'): if fileName.startswith('google'..
→2019.04.25
👨🏻‍🏫IT 활동/Machine Learning JAM
[Qwiklabs] 3. Classify Text into Categories with the Natural Language API
Classify Text into Categories with the Natural Language API 이번 Qwiklabs에서는 Text를 알맞는 Categories에 Classify하는 과정을 경험했다. 그리고 BigQuery를 통해서 방대한 Text에 대해서 Classifying하였다. 예를 들어 위의 document를 제공하면 document에 맞는 category로 분류하여 그에 대한 신뢰도 또한 나타내준다. Text Classification은 다소 생소하지만 API를 통해 맛만 본 것 같다.
→2019.04.25
👨🏻‍🏫IT 활동/Machine Learning JAM
[Qwiklabs] 2. Extract, Analyze, and Translate Text from Images with the Cloud ML APIs
Extract, Analyze, and Translate Text from Images with the Cloud ML APIs 다소 이전 Qwiklabs와 겹치는 내용이 많았다. image에서 Text를 가져오고 번역하고 감성분석을 하는 과정을 실행했다. Qwiklabs는 항상 API만을 사용하니 BlackBox에 갇힌 기분이다. 이를 아이디어 삼아서 이후에 직접 코드로 구현해 보고 싶다. OCR도 흥미가 있어서 따로 찾아보고 공부해봐야겠다. API로는 궁금증이 해소되지 않는다. Qwiklab은 거들뿐..!
→2019.04.25
📲PROJECT/MY_Projects
[Projects] 1-1. 시바견과 진돗개를 분류해보자!
시바견과 진돗개를 분류해보자!+사람도 가끔 헷갈리는모듈 로드In [23]:import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np import os import tqdm import random from sklearn.datasets import load_files 데이터 로드In [24]:X_dog = list() for fileName in os.listdir('./shiba'): if fileName.startswith('google'): X_dog.append(fileName) In [25]:len(X_dog) Out[25]:232In [26]:for fileName in os.listdir('./진돗..
→2019.04.24
👨🏻‍🏫IT 활동/인공지능교육 - NLP
[NLP] Day 37 - LDA & Sentiment_Analysis
1. LDA_ImplementationIn [277]:import os corpus = list() for filename in os.listdir('./News'): if filename.startswith('정치'): with open('./News/'+filename,encoding='utf-8') as f: corpus.append(f.read()) In [278]:corpus[0] Out[278]:"\n\n\n\n\n// flash 오류를 우회하기 위한 함수 추가\nfunction _flash_removeCallback() {}\n\n 김부겸 행정안전부장관이 14일 서울 여의도 국회 행정안전위원회에 출석해 얼굴을 어루만지고 있다. [뉴스1] 김부겸 행정안전부 장관이 정부의 개각 인사 발표 방식에..
→2019.04.23

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