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ImageDataGenerator

4/20 수 수요일! 오늘은 이미지 증식(Image Augmentation)과 전이학습(Transfer Learning)에 대해 배운다. AWS 서버 켜고 PuTTY로 가상환경 열자~ (AWS GPU 사용하려면, 쿠다 적용하고 코드 쓸 때 설정 추가해야 함) Over-Fitting 줄이는 방법은 많은 양의 데이터를 사용, feature의 개수를 줄임, 규제(L1, L2) 사용, Dropout 사용! conda activate machine_TF2_18 jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --no-browser --port=8918 1. 4000개의 적은 데이터로 모델링 # 일부 이미지 분리(총 4000개) import os, shutil original_dataset_dir = './data/cat.. 더보기

4/19 화 화요일! 오늘은 AWS(클라우드 시스템) 사용법에 대해 알아보고, AI 프로젝트 조편성 전 강사님과 면담이 있다. 부득이하게 서버 혹은 작업한 내용이 날아갈 수 있으므로, GitHub나 로컬에 매일 백업해놓자! 사용법은 멀캠에서 준 첨부파일들을 참고하자~ * 서버 사용 가능한 시간 : 평일 9:00 ~ 18:30. GPU 1개 1. AWS 사용자 정보로 접속 → 리전을 도쿄로 변경 → 서비스 창에서 EC2(클라우드의 가상 서버) 검색 후 클릭 → 배정받은 서버(인스턴스) 정보 확인 후 팀별로 할당된 서버 선택 → 팀원 한 명이 매일 아침 서버 동작(인스턴스 상태) 확인 후 서버 실행(인스턴스 시작) https://multicampus-aws.signin.aws.amazon.com/console 2. 암호.. 더보기

4/18 월 월요일! 오늘은 복잡한 이미지 학습(캐글의 개와 고양이 예제)과 Generator를 배운다. 1. 이미지 파일 → csv 파일로 변환 jpg 파일을 읽어서 RGB pixel 값을 얻어내고(decoding) 실수로 변환한 다음 정규화 작업을 위해 관리자 권한으로 tqdm(상태 진행률 알려주는 프로그레스 바 라이브러리)과 ipywidgets, 이미지 처리를 위한 opencv 설치 @ Anaconda Prompt conda install -c conda-forge tqdm conda install -c conda-forge ipywidgets pip install opencv-python jupyter notebook @ Jupyter Notebook import numpy as np import pandas.. 더보기

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