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다사다난 군스토리 - 3 (生과 死) 2019년 3월 5일 아침에 출근길이 썩 즐겁진 않았다 날씨도 추웠고, 훈련하는 기간이라 업무와 훈련을 병행하는건 정말 싫었다 아침일찍 사무실에 나와 훈련준비를 하고 틈틈히 쌓인 업무들도 처리하고 담당관님이랑 커피한잔하고 아침회의를 기다리고 있는 상황이었다 훈련준비와 아침 상황 브리핑을 위해 지휘통제실(일명 지통실)에 계셨던 보좌관님께서 굳은 얼굴로 사무실로 뛰어들어오시더니 책상에 본인 노트와 메모지등을 들고 다시 나가시길래 "벌써 훈련이 시작됐습니까?"라고 물었더니 "아니, 사고 났다. " 딱 한마디 말씀하시고 지통실로 달려가셨다 중위로 진급하고 두번째로 출근한 날이었는데, "설마..... 진급 액땜은 아니겠지~" 혼잣말을 했는데 앞에 앉아있던 담당관님이 "맞을걸~" 하면서 놀렸다 "담당관님..... ..
Facebook이 개발한 오픈소스 Prophet 라이브러리 사용하기 https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html#python-api Quick Start Prophet is a forecasting procedure implemented in R and Python. It is fast and provides completely automated forecasts that can be tuned by hand by data scientists and analysts. facebook.github.io 페이스북이 Prophet(프로펫)이라는 오픈소스 라이브러리를 개발했다 물론~ 내가 코딩공부를 하기 훨씬 오래전에 개발해놓은 라이브러리겠지 날짜별 데이터 예측에 가장 유용한 라이브러리로서, 과거 데이터를 바탕으로 미래 ..
ImageDataGenerator [이미지 전처리] ImageDataGenerator란, 모델안에 이미지를 학습시킬 때, 그 학습량이 적을 경우 가지고 있는 학습데이터를 조금씩 변형시켜서 학습데이터를 늘려가는 방식이다 쉽게말해 '이미지 증강(증식)'이라고 생각하면 되겠다 예를들어 아래와 같은 강아지 사진이 있다 머신러닝 학습을 위해선 학습량에 따라 예측값이 달라지는데 위 사진 한장만 달랑 가지고 있으면 컴퓨터가 학습할 데이터가 턱없이 부족하지 않은가 이렇게 부족한 데이터 학습을 컴퓨터가 스스로 변형시켜서 학습량을 늘려가도록 해주는 것이다 위처럼 기존에 가지고 있던 사진을 반전시키거나, 크롭, 회전 등 다양하게 변형시켜 학습데이터를 스스로 만들어내도록 코드를 입력해주는 것이다 from tensorflow.keras.preprocessing.image imp..
Callback 함수 활용하기 Callback 함수는 머신러닝 학습을 진행중일때 자주 사용하는 함수이다 예를들어, 내가 epochs값을 임의로 15이라 할당하고 모델 학습을 진행시켰다 내가 예측한 accuracy값은 95%라서 그 이상 굳이 학습시킬 필요가 없다고 생각한다 history = model.fit(train_generator, steps_per_epoch= 8, epochs= 15, verbose = 1, callbacks=callbacks) 자, 모델을 학습시키는데 epochs값이 15로 지정되어 있기 때문에, 5번째 학습때 이미 내가 원하는 95%를 넘겼음에도 계속해서 학습을 진행시키는 모습을 볼 수 있다 학습에 일정한 패턴이 예상되거나, 내가 원하는 예측수준에 도달하면 학습을 종료시킬 수 있도록 하는 기능이 바로 오늘..
Categorical Data Encoding(데이터 전처리 작업) 머신러닝 알고리즘은 문자열 값을 그대로 인식하지 못한다 컴퓨터는 숫자로 구성되어 있는 프로그램이기 때문에 문자를 숫자로 변환시켜줘야 하는 것이다 이를 '데이터 전처리 작업'이라고 부른다 머신러닝 학습에 최적화된 수를 제공하기 위해 대개 많이 사용하는 2가지 인코딩 방법을 소개한다 1. Label Encoding(레이블 인코딩) - 문자열 값을 일괄적인 숫자 값으로 변환시켜준다 - 다만 학습데이터로 사용하기에는 예측성능이 떨어지기 때문에 추천하진 않는다 # 변환시킬 값 : X의 ['Gender'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # sklearn 모듈에서 레이블인코더를 불러온다 labelencoder_Gender = LabelEncoder() # 불러온 ..
이미지 학습 테스트 코드 머신러닝, 딥러닝 학습을 마치고 난 뒤, 예측 데이터와 실제 데이터가 정상적으로 작동되는지 확인하기 위해 본인이 가지고 있는 사진을 넣어서 테스트해보는데 사용하는 코드이다 굳이 암기할 필요없이 이 코드를 잘 보관해두었다가 유용하게 써먹는게 짱이다~ # 이미지를 업로드 하여, 자신이 만든 모델을 테스트 해보자. import numpy as np from google.colab import files from keras.preprocessing import image uploaded = files.upload() for fn in uploaded.keys(): # predicting images path = '/content/' + fn img = image.load_img(path, target_size=..
다사다난 군스토리 - 2(초군반) '18년 3월 육군소위 임명장을 받고 병과 교육에 입소하였다 그때 당시에는 OBC(Officer Basic Course.. 이게 맞나?) 한국어로는 초군반이라 불렸던 병과기본교육과정이다 3개월 정도의 교육기간동안 병과업무에 최적화된 사람으로 재탄생된다 (ㅎㅎ 뻥이다 열심히 논다) 나는 인사병과로 분류되어 충북에 있는 육군종합행정학교에서 3개월동안 교육을 받게 되었다 이곳에서는 인사행정, 헌병, 재정, 군종 4개 병과가 교육을 받는다 (지금은 인사, 군사경찰로 명칭이 개정됨) 종합행정학교(이하 종행교)앞에 자리잡은 학교마크 군대는 참 이런 상징물을 열심히 만들어놓고 관리를 안한다 저 사진을 찍고 나름 이끼라고 생각하고 직접 마크위에 쌓인 풀들을 제거하려고 했는데 뿌리깊이 박혔더라..... 3개월간 초군반(..
미국자유여행_1일차/싱가폴항공/la다저스타디움 드디어 오랜 여행준비를 마치고!!! 진짜 여행!을 떠난다!!! 여행기간은 2017년 12월 23일~2018년 1월 2일 여행지역은 LA,LAS,NY 12시40분 비행편이지만 3시간전에 가서 부지런히 체크인을 해야 한다는 소문을 듣고 7시에 공항으로 향했다 입국심사때문에 항공권, 호텔바우처, 렌트바우처등등 전부다 출력해서 철저하게 준비하고, 촬영장비랑 배터리도 별도로 분류해서 검사항목에서 걸리지 않게 세팅해놓고 아침 8시에 체크인을 하니..... 우리가 1등...... 더구나 체크인까지 걸린시간 10분....... 왜 이리 일찍왔니...?? 덕분에 카메라가방, 노트북가방 바리바리 싸들고 4시간동안 면세점투어!!! 중간엔 도저히 걸어다니기 피곤해서 치맥한잔 쫙! 또 가는날이 장날이라고 아침부터 안개가 자욱하..

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