`ModelCheckpoint`는 모델 학습 중에 특정 조건을 만족할 때 모델의 가중치(weight)나 전체 모델 상태를 저장하는 Keras 콜백 함수이고 학습이 중단되거나 중간에 멈췄을 때도 이전에 저장된 모델을 불러와 이어서 학습할 수 있다.  `ModelCheckpoint`에 저장되는 내용 1. 모델 가중치 (Weights):    - 모델의 훈련된 가중치(파라미터)를 저장한다. 가중치는 모델의 학습 중에 업데이트되는 중요한 값이다.    - 기본적으로 `save_weights_only=False`로 설정되면, 모델의 전체 구조와 가중치를 모두 저장한다. 만약 `save_weights_only=True`로 설정하면, 가중치만 저장된다. 2. 모델의 전체 상태:    - 모델의 가중치뿐만 아니라 모델..

import tensorflow.compat.v1 as tftf.disable_v2_behavior()# 상수 정의a = tf.constant(3.0, name='data1')b = tf.constant(4.0, name='data2')c = tf.constant(5.0, name='data3')# 연산 정의V = a * b / c# 세션 실행with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(V))TensorFlow 1.x 모드 사용: import tensorflow.compat.v1 as tf를 통해 TensorFlow 1.x의 기능을 사용하고 있으며, tf.disable_v2_behavi..

머신러닝은 데이터에서 패턴이나 규칙을 학습하여, 새로운 데이터에 대해 예측하거나 결정을 내리는 과정에 중점을 두고 주어진 데이터셋에서 패턴, 관계, 규칙 등을 학습한다. 모델이 학습한 규칙이나 패턴을 바탕으로, 새로운 데이터에 대해 예측하거나 분류를 수행한다.   랜덤 포레스트와 서포트 벡터 머신(SVM)은 모두 데이터의 패턴을 학습하여 분류 문제에서 더 정확한 예측을 하기 위해 결정 경계를 찾는다. 이 결정 경계는 데이터 포인트들을 서로 다른 클래스(또는 레이블)로 구분하는 선이나 면이다.  랜덤 포레스트 (Random Forest) 랜덤 포레스트는 여러 개의 결정 트리를 사용하여 예측을 수행하며 각 결정 트리는 다음과 같은 방식으로 결정 경계를 찾는다:결정 트리: 결정 트리는 데이터를 분할하여 결정 ..

■ 가상환경 생성conda create -n tutorial python=3.8 numpy scipy matplotlib spyder pandas seaborn scikit-learn h5py

제로 패딩(Zero Padding)은 주로 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)에서 사용되는 기술로, 입력 데이터의 가장자리에 0을 추가하여 출력의 크기를 조정하는 방법이다.    제로 패딩의 주요 목적1. 출력 크기 조정: 합성곱 연산 후 출력의 크기를 입력의 크기와 동일하게 유지하거나 원하는 크기로 조정하여 모델의 입력과 출력 크기를 일치시킬 수 있다. 2. 특성 보존: 입력 데이터의 가장자리 정보가 손실되지 않도록 하여, 이미지의 가장자리에 있는 특성도 학습할 수 있게 한다. 3. 연산의 안정성: 필터가 입력 데이터의 가장자리에 위치할 때 발생할 수 있는 문제를 방지한다. 특히, 필터가 입력의 가장자리에 닿을 때, 필터의 전체 영역이 입력 데이터에 맞지 않기 ..

주파수 도메인 기법에서 로우패스 필터(Low-Pass Filter)는 이미지 처리와 신호 처리에서 높은 주파수 성분을 제거하고 낮은 주파수 성분만 통과시킨다.   로우패스 필터의 주요 특징 - 높은 주파수 성분 제거: 이미지의 세부 정보나 경계와 같은 높은 주파수 성분을 제거한다. 이는 이미지가 흐려지게 만든다. - 낮은 주파수 성분 통과: 낮은 주파수 성분, 즉 이미지의 주요 구조와 같은 저주파 성분은 통과시킨다.  용도 - 이미지 흐림: 세부 정보를 흐리게 하여 이미지가 부드럽게 보이도록 한다. 이는 주로 이미지의 노이즈를 줄이거나, 부드럽게 만들기 위해 사용된다. - 노이즈 제거: 고주파 노이즈를 제거하여 이미지의 품질을 개선한다.    대표적인 로우패스 필터 - 가우시안 필터(Gaussian Fi..