11 2020년 10월

11

머신러닝 머신 러닝 퍼셉트론의 선구자 Rosenblatt 전기

60년 전에 AI의 길을 연 Rosenblatt 박사 1958년 7월 미국 해군 연구실에서 놀라운 발명을 소개하게 되었다. 방을 가득 채우는 크기의 5톤 컴퓨터인 IBM 704에는 일련의 펀치 카드를 읽어 들였다. 50 번의 시행착오 연습 끝에 컴퓨터는 왼쪽과 오른쪽에 마크 표시한 펀치 카드들을 구별하는 방법을 스스로 학습했다. 1956년, 발명자인 Frank Rosenblatt 박사에 의하면 이것은 "스스로 고유한 아이디어를 가질 수 있는 즉 생각할 수 있는 최초의 기계"였던 "퍼셉트론"의 시연이었다. 당시 Rosenblatt 박사는 후에 그는 뉴욕 버팔로에 위치한 코넬대학의 신경 생물학과 연구 부교수로서 부임하였는데 코넬 항공 연구소의 연구 심리학자 겸 프로젝트 엔지니어 업무를 담당했다. Rosenb..

댓글 머신러닝 2020. 10. 11.

20 2020년 09월

20

머신러닝 머신러닝에의 초대

머신 러닝과 인공지능은 최근에 활성화된 것은 사실이나 그 연원은 결국 2차 세계 대전이 끝날 무렵으로서 컴퓨터의 시작 시기인 튜링이나 폰노이만 시대까지 거슬러 올라간다. 아울러 50년대 중반 반도체 시대의 문을 열었던 노벨상에 빛나는 트랜지스터의 발명을 통해 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 발전의 포문을 열게 된다. 이어서 50년대 말 Rosenblatt의 퍼셉트론 하드웨어 및 소프트웨어 코드 개발 성공과 아울러 컴퓨터의 인공지능화에 대한 환상에 불을 당기게 된듯하다. 머신 러닝의 초창기는 1957년으로 거슬러 올라간다. 이미 1956년에 실리콘 밸리에서 활약했던 윌리암 쇼트키를 비롯한 3인의 과학자가트랜지스터 발명에 대한 업적으로 노벨상을 수상한 다음 해인데 이미 집적회로(IC:Integrated Cir..

댓글 머신러닝 2020. 9. 20.

06 2020년 08월

06

머신러닝 자동차 번호판 문자열 인식을 위한 Tesseract_OCTR 라이브러리 설치

아나콘다 Envirinment를 열어 가상공간을 지정 후 콘다 창을 열어 “pip install ∙∙∙” 명령을 사용하여 설치하는 것이 통례이지만 Tesseract-OCR 의 경우에는 적용이 도지 않는다. 아나콘다 이전부터 사용되던 라이브러리로서 특수성이 있으므로 아래의 절차를 참고하자. 차량에서 번호판만을 OpenCV Contour 명령을 사용하여 추출하여 strings.png 로 저장 후 이 png 이미지 파일을 읽어서 Tesseract-OCR 코드를 사용하여 문자열 정보를 추출해보자. OpeCV 및 imutils 는 이미 설치되어 있으므로 Tesseract-OCR 폴더 및 이 폴더 내에 tesseract.exe 실행파일을 설치하도록 하자. Tesseract-OCR 라이브러리는 아래의 url 주소에서..

댓글 머신러닝 2020. 8. 6.

01 2020년 08월

01

머신러닝 자동차 번호판 문자열 인식을 위한 Tesseract_OCTR 라이브러리 설치

아나콘다 Envirinment를 열어 가상공간을 지정 후 콘다 창을 열어 “pip install ∙∙∙” 명령을 사용하여 설치하는 것이 통례이지만 Tesseract-OCR 의 경우에는 적용이 도지 않는다. 아나콘다 이전부터 사용되던 라이브러리로서 특수성이 있으므로 아래의 절차를 참고하자. 차량에서 번호판만을 OpenCV Contour 명령을 사용하여 추출하여 strings.png 로 저장 후 이 png 이미지 파일을 읽어서 Tesseract-OCR 코드를 사용하여 문자열 정보를 추출해보자. OpeCV 및 imutils 는 이미 설치되어 있으므로 Tesseract-OCR 폴더 및 이 폴더 내에 tesseract.exe 실행파일을 설치하도록 하자. Tesseract-OCR 라이브러리는 아래의 url 주소에서..

댓글 머신러닝 2020. 8. 1.

17 2020년 04월

17

17 2020년 02월

17

09 2020년 02월

09

머신러닝 1-7 Google TensorFlow 홈페이지의 Keras MNIST Deep Learning 예제

Deep Learning 이란 무엇인가? Hidden Layer 란 무엇인가? 이런 개념을 간단히 이해하고 있는가? 앞 장의 예제(http://blog.daum.net/ejleep1/932)를 살펴보면 1X784 데이터와 784X10 웨이트 데이터와 10개의 바이아스를 사용하여 hypothesis states를 계산하고 활성화 함수 Softmax를 적용하여 Cross Entropy Cost 함수를 구성 후 Optimizer를 설정하여 경사하강법을 적용하게 된다. 여기에 Dense(128)처럼 은닉층이 추가될 때 One layer 만큼 Deep 해졌다고 하며 이때에 도입되는 웨이트 매트릭스의 크기가 128X10 이라면 128 만큼 Wide 해졌다고 볼 수 있다. 즉 784X10 웨이트 매트릭스 사용에서 (..

댓글 머신러닝 2020. 2. 9.

30 2020년 01월

30