Coding Story

1) 클래스와 블록 ① 클래스 A - 1바이트만 netid 지정 - 가장 왼쪽 비트 '0' - 7비트로 나타내는 블록의 수 - 블록에 속한 주소 수 = 16,777,216개 ② 클래스 B - 처음 두 바이트가 클래스 지정 - 처음 두 비트는 '10' - 14비트로 지정할 수 있는 블록 수 - 각 블록에 속한 주소 수 65,536개 - 클래스 B 주소도 거의 소진 ③ 클래스 C - 처음 세 바이트가 클래스 지정 - 처음 세 비트는 '110' - 각 블록에 속한 주소 수 256개 2) 네트워크 주소 - 블록의 첫 번째 주소는 네트워크 주소 - 목적지로 패킷을 전송하는데 사용 - 네트워크 주소는 네트워크의 식별자 3) 클래스 기반 주소 지정 - 마스크를 이용하여 네트워크 주소 찾아내기 → 목적지 주소와 디볼트..

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 Researc..

1) 텐서플로우란? 텐서플로우는 다양한 작업에 대해 데이터 흐름 프로그래밍을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리이다. 심볼릭 수학 라이브러리이자, 인공 신경망같은 기계 학습 응용프로그램 및 딥러닝에도 사용된다. 2) 손실함수 (loss, cost) 3) 손실함수의 종류 (1) RMSE (Root Mean Squared Error) MSE에 루트(√)를 씌운 것으로 MSE와 기본적으로 동일하다. MSE 값은 오류의 제곱을 구하기 때문에 실제 오류 평균보다 더 커지는 특성이 있어 MSE에 루트를 씌운 RMSE은 값의 왜곡을 줄여준다. (2) Binary Crossentropy 실제 레이블과 예측 레이블 간의 교차 엔트로피 손실을 계산한다. 레이블 클래스(0, 1로 가정)가 2개만 존재할 때 Binary Cr..

1) 신경망(Neural Network) 2) 퍼셉트론(Perceptron) 다수의 신호를 입력받아 하나의 신호를 출력 퍼셉트론은 신호 1, 0 값을 가짐 활성 상태일때는 1, 비활성 상태일때는 0을 출력 입력이 2개인 퍼셉트론 x1, x2 는 입력신호 y는 출력 신호 w1과 w2는 가중치 y=w1x1+w2x2 w는 입력신호(x) 가 결과에 주는 영향력을 조절하는 변수 편향은 뉴런이 얼마나 쉽게 활성화 (결과로 1을 출력) 하느냐를 조정하는 매개변수 편향의 값이 -10 이면 sum(입력 신호 * 가중치) 값이 10이 넘어야 활성화 된다는 의미 3) 신경망 ▶ 자료 출처 : https://colab.research.google.com/drive/1iftDonPmbE9D3hO9AoBHzJyM5zLai8tH ..

1) 회귀분석 (回歸 分析, Regression Analysis) - 통계학에서, 회귀 분석(回歸 分析, regression analysis)은 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법이다. - 회귀분석은 시간에 따라 변화하는 데이터나 어떤 영향, 가설적 실험, 인과 관계의 모델링등의 통계적 예측에 이용될 수 있다. - 회귀(영어: regress 리그레스[*])의 원래 의미는 옛날 상태로 돌아가는 것을 의미한다. 영국의 유전학자 프랜시스 골턴은 부모의 키와 아이들의 키 사이의 연관 관계를 연구하면서 부모와 자녀의 키사이에는 선형적인 관계가 있고 키가 커지거나 작아지는 것보다는 전체 키 평균으로 돌아가려는 경향이 있다는 가설을 세웠으며 이를 분석하는 방법을..

18일차 : 2022.06.07 (화) / 19일차 : 2022.06.08 (수) 1) p5.js란? - 웹 상에서 영상, 인터랙션(상호작용) 등을 코딩으로 쉽게 구현할 수 있도록 기능을 제공하는 javascript 라이브러리 - Processing 제작진이 만들어 Processing과 비슷한 명령어 체계 가짐 → 모이라 터너(Moira Turner)가 리드하며, 로렌 맥카시(Lauren Lee McCarthy)가 창안하고 협력자 커뮤니티와 함께 개발 - cloudflare : CDN 서비스와 분산네임서버를 이용하여 사이트 성능과 속도, 보안을 향상시키는 서비스를 제공하는 기업 - jsdelivr : 오픈 소스 프로젝트를 위한 무료 공개 CDN 2) 편집 툴 - 온라인 웹 에디터 사이트 (https://..

15일차 : 22.05.24 / 16일차 : 22.05.25 / 17일차 : 22.05.31 ① Teachable Machine을 이용한 프로젝트 - 하마와 곰 구별하기 : https://teachablemachine.withgoogle.com/models/XBcbjGRhL/ - 마스크를 쓴 사람과 안 쓴 사람 구별하기 : https://seuljaehyuk.github.io/mask-nomask/index.html - 오른손 왼손 구별하기 : https://teachablemachine.withgoogle.com/models/ROcZ2-474/ ② Micro:bit를 이용한 프로젝트 - LED 제어하기 : https://makecode.microbit.org/86742-23335-30630-24768 ..

① micro:bit란? ㆍ 영국의 방송사 BBC는 2015년 3월 '메이크 잇 디지털' 프로젝트를 공개하며 디지털 교육에 앞서겠다고 발표 ㆍ 소프트웨어 교육용 초소형 컴퓨터 ② micro:bit 살펴보기 ㆍ 25개의 LED ㆍ A/B버튼 ㆍ 20개의 확장 핀 ㆍ 온도 센서 ㆍ Accelerometer (가속 센서) ㆍ Compass (방위 센서) ㆍ 라디오 기능 (micro:bit간 무선통신) ㆍ 블루투스 (스마트폰, PC와 무선 통신) ③ Micro:bit 테스트 해보기 ㆍhttps://makecode.microbit.org/ 로 접속해서 스크래치처럼 해보면 된다. 대학 졸업장은 한 인간이 완성품이라는 증명이 아니라, 인생의 준비가 되었다는 표시이다. A college degree is not a s..

① Teachable Machine ㆍ 머신러닝 모델들을 만들기 위한 웹 기반 도구 → Teachable Machine : https://teachablemachine.withgoogle.com/ ② 모델 만들기 단계 ㆍ 자료 수집 → 학습 → 인식(판별) ㆍ Epochs : 전체 데이터 학습 횟수 ㆍ Batch Size : 전체 데이터를 총 16개로 나누어 학습(연산) ㆍ Learning Rate : 학습율 ③ Class ㆍ 서로 연관된 것을을 모아서 그룹핑(분류) 한 것이라는 의미 ㆍ 해당 클래스에 들어갈 자료를 수집 ④ Training ㆍ 기계에게 학습을 시키는 단계 ⑤ Preview ㆍ 학습된 모델을 통해 현재 이미지를 판별 ㆍ 기계가 학습을 제대로 했는지 평가 ㆍ 학습 상태를 보고 Class의 ..

① 퀵 드로우(Quick Draw) ㆍ지도 학습 방법으로 학습하여 낙서를 인식할 수 있는 인공지능 ㆍ퀵 드로우(Quick Draw) : https://quickdraw.withgoogle.com/ ② 오토 드로우(AutoDraw) ㆍ이용자가 그린 그림을 업그레이드 해주는 기능 ㆍ오토 드로우(AutoDraw) : https://www.autodraw.com/ , https://experiments.withgoogle.com/autodraw , https://machinelearningforkids.co.uk/ 행동 없는 말은 이상주의를 훼손한다. Words without actions are the assassins of idealism.