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[2차 프로젝트] CNN 구조의 차량 분류 모델 연구 (2) (개발자 취업코스, 국비 지원, 구글 크롤링, 데이터 전처리, 이미지 전처리, 전이 학습, CNN 모델) 2023.02.07 - [Project] - [2차] CNN 구조의 차량 분류 모델 연구 (1) [2차] CNN 구조의 차량 분류 모델 연구 (1) 위 개와 고양이 이미지는 만약 이미지 분류를 했을 때, 특징이 뚜렷하여 구별이 쉽다. 하지만 아래 사진은 어떨까? 컴퓨터는 분류를 위해 스킨 헤어, 안경, 사람이라는 특징을 제외한 다른 특징 zzgrworkspace.tistory.com 딥 러닝 모델을 설계하기에 앞서 데이터 셋을 어떻게 구성하게 됐는지에 대한 내용을 이전 포스트에서 설명했다. 이어서 딥 러닝 모델 설계에 대한 내용이다. 우선, 전이학습 없이 제작한 CNN 모델 중 accuracy가 높은 구조를 기준으로 전이학습을 수행하기로 하였다. 전이학습을 하지 않은 기본 CNN 모델에 대한 evalua.. 2023. 2. 7.
[2차 프로젝트] CNN 구조의 차량 분류 모델 연구 (1) (개발자 취업코스, 국비 지원, 구글 크롤링, 데이터 전처리, 이미지 전처리, 전이 학습, CNN 모델) 위 개와 고양이 이미지는 만약 이미지 분류를 했을 때, 특징이 뚜렷하여 구별이 쉽다. 하지만 아래 사진은 어떨까? 컴퓨터는 분류를 위해 스킨 헤어, 안경, 사람이라는 특징을 제외한 다른 특징을 찾아내야 한다. 구별은 가능할지라도 어떤 부분이 다른지 설명하기 매우 어려울 것이다. 이번 연구의 배경은 이미지 분류와 유사 이미지 분류의 차이에서 기인했다. 유사 이미지 분류는 이미지들간 특성을 추출하여 분류해야 하기 때문에, 단순 이미지 분류와는 차이가 있다. 더불어 참고 자료가 적고 이미지 데이터 전처리, 하이퍼 파라미터 조정, 파인 튜닝 등 미세한 조정이 필요하다. 여기서 유사 이미지 분류에 있어서 '실용적이고 범용적인 모델을 만들 수 있을까?'라는 생각을 했고 자동차라는 아이템을 선정해 연구를 시작했다. .. 2023. 2. 7.
[1차 프로젝트] 전국 주유소 현황 분석 (3) (개발자 취업코스, 국비 지원, 데이터 다루기) 2023.02.07 - [Project] - [1차] 전국 주유소 현황 분석 (2) [1차] 전국 주유소 현황 분석 (2) 2023.02.07 - [Project] - [1차] 전국 주유소 현황 분석 (1) [1차] 전국 주유소 현황 분석 (1) Python 프로그래밍 기초와 데이터 수집 및 시각화 과목을 들은 후 1차 프로젝트를 진행했다. 강사님 임의로 정한 zzgrworkspace.tistory.com 알뜰 주유소는 정부가 추진하는 주유소 사업이었다. 원래 목적은 대형 정유사의 독과점 상황인 석유 제품의 소매 유통 방식을 개선하여 더욱 저렴한 가격에 기름을 공급하겠다는 것이다. 현 시점에서 알뜰 주유소는 실패했다는 평가를 받지만, 2021년까지는 꾸준히 증가하는 추세를 보였다. 결과적으로 알뜰 주유소.. 2023. 2. 7.
[1차 프로젝트] 전국 주유소 현황 분석 (2) (개발자 취업코스, 국비 지원, 데이터 다루기) 2023.02.07 - [Project] - [1차] 전국 주유소 현황 분석 (1) [1차] 전국 주유소 현황 분석 (1) Python 프로그래밍 기초와 데이터 수집 및 시각화 과목을 들은 후 1차 프로젝트를 진행했다. 강사님 임의로 정한 팀원들과 주제를 선정하는 과정에서 의견이 맞지 않았다. 좋은게 좋은거라 생각하 zzgrworkspace.tistory.com 이전 포스트에서 데이터 수집과 Pandas를 이용해 간단하게 데이터프레임 형태로 저장하는 과정을 보았다. 데이터프레임 형태의 데이터를 시각화하기 위해서 Seaborn, Matplotlib을 기본적으로 사용하였고 추가적으로 Folium을 이용해 주유소 위치를 지도에 표시해 보았다. # 지역에 따른 브랜드별 주유소 수 # 주소 칼럼을 count 용도.. 2023. 2. 7.
[1차 프로젝트] 전국 주유소 현황 분석 (1) (개발자 취업코스, 국비 지원, 데이터 다루기) Python 프로그래밍 기초와 데이터 수집 및 시각화 과목을 들은 후 1차 프로젝트를 진행했다. 강사님 임의로 정한 팀원들과 주제를 선정하는 과정에서 의견이 맞지 않았다. 좋은게 좋은거라 생각하고 목소리가 큰 팀원의 말대로 주유소 관련 분석을 진행하기로 결정했다. 우선 주유소 이름, 주소, 유가 정보를 데이터 수집 대상으로 정했다. 수집 방법으로는 Selenium을 이용하여 오피넷(www.opinet.co.kr)의 지역별 싼 주유소 찾기에서 지역 목록을 자동으로 바꿔가며 크롤링하기로 정했다. 프로젝트가 끝나고서 알았지만 오피넷에는 수집 대상인 데이터가 Open API로 제공되고 있었다. chromepath="/Users/zzgr/Desktop/zzgrSandaeteuk/PROJECT01/chromedri.. 2023. 2. 7.
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