반응형 딥러닝3 [강연 및 세미나] : 모두를 위한 ML / Data, ML, Service, and Platform 모두를 위한 ML / Data, ML, Service, and Platform 참석일 : 21.12.29 유형 : 실시간 온라인 강연 주제 : 머신러닝과 데이터 이야기 발표자 : 박종천 님 참고 링크 : https://okky.kr/article/1123562 OKKY 커뮤니티에서 박종천님이 발표하는 머신러닝과 데이터에 관한 세미나에 참석했다. 머신러닝과 데이터 분석에 관심은 있지만 평소에 잘 모르는 부분이 많기도 했고 아직은 시기상조인 것 같아서 디테일하게 접근해 본 적이 없기 때문에 이 기회에 뼈대라도 세워두자라는 마음으로 신청을 하게 되었다. 우선, 말씀이 매우 빠르시다. 덕분에 알찬 강의가 되었지만 놓치는 부분이 있을까봐 조마조마 하면서 정신 바짝 차리고 들었다. 강의 순서가 너무 좋았다. 머신러.. 2021. 12. 29. [T.I.L] : 02 일일 배움을 위한 Today I Learned ! java Spring Framework에서 웹 크롤링 하는 것과 딥러닝 하는 것을 공부했습니다. 어제 CGV를 웹 크롤링하는 것을 이어서 오늘은 학교 식단을 웹 크롤링으로 정보를 가져왔고 코드는 참고해서 했습니다. package poly.service.impl; import java.util.Iterator; import javax.annotation.Resource; import org.apache.log4j.Logger; import org.jsoup.Jsoup; import org.jsoup.nodes.Document; import org.jsoup.nodes.Element; import org.jsoup.select.Elements; import .. 2021. 10. 27. [Spring Framework] : 딥러닝 (이미지 인식) 딥러닝 지도 학습은 문제지랑 답을 준다고 생각하면 되고 강화 학습은 문제지를 주고 스스로 답을 찾게 한다고 보면 됩니다. 여기서 머신 러닝은 지도 학습이라 볼 수 있고 딥러닝은 비지도학습, 강화학습이라고 볼 수 있습니다. 이미지 인식을 위한 딥러닝 플랫폼이 여러가지가 있습니다. 1. 구글에서 만든 텐서플로우 2. 인텔에서 만든 OpenCV 3. HP에서 만든 Tesseract Tesseract를 이용한 이미지 인식 - 요즘은 수학적 알고리즘 보다는 학습된 데이터를 통해 이미지를 인식 시킵니다. 그러다보니 학습된 데이터 량을 늘리기 위해 빅데이터를 활용합니다. - 학습을 위해 공개된 데이터를 활용해 실습을 하면 좋습니다. 데이터 학습 방법 - 제공하는 전용 툴을 통해 학습 시킵니다. - 파이썬으로 프로그래.. 2021. 10. 27. 이전 1 다음 반응형
