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구글 티처블 머신이란? 구글 티처블 머신은 머신러닝을 처음 접하는 사람들이 좀 더 쉽게 배우고, 활용 가능하게 도와주는 툴이다. 학습뿐만 아니라 생성한 모델(Tensorflow.js나 Keras, Tensor flow.lite 등 다양하게 생성 가능하다. 또한 웹 배포도 가능하다!)을 다운로드 받아 다양한 프로젝트에 접목시켜 사용 가능하다. 구글 티처블 머신 사용하기 teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and..

[머신러닝]KNN(K-Nearest Neighbor) 최근접 이웃알고리즘으로 오렌지와 자몽 구별하기 사이킷런(scikit-learn)을 사용하여 KNN(K-Nearest Neighbor, 최근접 이웃 알고리즘)예제를 진행해보았다. 개발환경은 구글 colab에서 진행하였다. 오렌지와 자몽의 지름과 무게 데이터를 가지고, 훈련과 테스트 데이터를 나누어 학습하고, 이를 바탕으로 정답이 없는 예시를 넣었을때 이를 분류 가능하도록 해보자. 사이킷런(scikit-learn)이란? 사이킷런은 머신러닝 오픈소스 라이브러리이다. 기본적인 데이터 세트(붓꽃,보스턴집값, 당뇨병관련 등등)도 제공하고, 머신러닝 API(의사결정트리, 최근접이웃알고리즘, 회귀분석 등등)도 포함 되어 있다. 먼저 만들어져 있는 라이브러리를 활용하..

딥러닝과 머신러닝의 차이 나는 딥러닝과 머신러닝의 차이가 항상 고민 되는 부분이었다. 둘의 차이점을 딱 이야기 해주지 않고 대부분 "딥러닝은 머신러닝의 일부에요."라는 그 정도의 설명이 대부분이었다. 머신러닝은 딥러닝을 포함하는 개념이지만 요새 들어서는 딥러닝을 제외한 나머지 기술들을 표현 하는식으로 사용되고 있다. 이 둘의 차이점을 구분하기 위해 다음과 같은 그림과 예시를 통해 알아보자. 딥러닝은 특징(feature)이 애매할 때 쓴다. 이미지(데이터)를 통해 개와 고양이를 구별 한다고 했을 때, 우리(사람)은 시각적으로 보면 거의 바로 이미지에서 개인지 고양이인지 구별이 가능하지만 이를 구별하는 특징(feature)을 딱 정해서 말하라고 하면 애매하다. 눈, 코, 입간의 거리? 귀의 형태? 이런 특징..

인공지능/머신러닝/딥러닝 인공지능/머신러닝/딥러닝 분야는 지난 몇 년동안이나 핫한 분야였다. 어릴때 보던 SF소설, 영화에서 보던 소재에서 알파고 이후 이제 우리 삶에 본격적으로 가까워진 현실의 기술로 발전하고 있다. 그리고 그 속도는 엄청나게 빠르다. DL(Deep Learning) 딥러닝 ML(Machine Learning) 머신러닝 AI(Artificial Intelligence) 인공지능 인공지능/머신러닝/딥러닝 이 세가지는 동떨어진 기술이 아니라 다음 그림과 같은 관계를 가진다는 점을 알아야 한다. 인공지능이란? 인공지능이라는 개념은 최근에 새로 생긴 그런 개념이 아니다. 예전(아주 많이 올라가서 신화시대까지도)부터 인간같이 생각하고, 인간을 대신해서 어떤 일을 하는 그런 개념 혹은 환상이 있었..