[Python] AI를 활용한 무인이동체 개발 교육 23일차 (22.06.30)

1) 합성곱신경망(CNN) Model 생성

 

2) 합성곱신경망(CNN)을 사용한 MNIST 손글씨 인식하기
미국 국립표준기술원(NIST)에서 고등학생과 인구조사국 직원 등이 쓴 손글씨를 수집하여 만든 70,000개의 숫자 손글씨 데이터셋

- 총 70000개의 데이터
- 학습용 데이터 60000
- 테스트용 데이터 10000
- 손글씨 한 장의 이미지는 28 x 28 = 784개의 픽셀로 구성

 

3) CIFAR-10 Dataset 분류
- 32x32픽셀의 60000개 컬러이미지
- 10개의 클래스로 라벨링이 되어있습니다.
- MNIST와 같이 머신러닝 연구에 가장 널리 사용되는 dataset
- Train:50000 Test:10000
- Canadian Institute For Advanced Research 에서 제작

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▶ 수업 자료 : https://colab.research.google.com/drive/1ivMbJ-F4PwtWe6NtK3sg9wS2u-Oo6me-#scrollTo=QGtZzmmJ1Zrf
▶ 참고 자료 : https://www.youtube.com/watch?v=3JQ3hYko51Y

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누구나 다 읽기를 배우게 하면 하면 결국 글쓰기 뿐 아니라 사고도 망쳐버릴 것이다.
That everybody is allowed to learn to read spoileth in the long run not only writing but thinking.