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Theory

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텐서플로우(tensorflow)에서 텐서보드(tensorboard) 사용하기 (몹시 기초) 2017. 4. 5. 08:00 텐서 플로우 설치에 관한 이야기를 했었는데요[바로가기]. 이번에는 텐서 보드를 처음 사용하는 이야기를 할려고 합니다.~~~^^ 이런 툴은 처음 시작만 좀 익히면 접근하기 쉬운데요^^ 그 시작.. 텐서보드 처음 사용해보기~~ 되겠습니다.^^일단... tf.Graph()를 사용하겠다고 하시구요^^테스트 용으로... 음~~~ 그냥 a,b를 각각 곱하고(c) 더하고(d) 한 것을 다시 더하는(e) 것으로... 심플하게~~그리고.. Session을 실행하면 됩니다.. tf.summary.FileWriter를 통해 first_graph에 저장하라고 해주면 되구요^^이제.. 실행하고... 쓰고.. 닫고^^그리고 터미널에서 소스코드가 위치한 폴더에서 source activate tensorflow를 하시고([바로가기]..
인구 소멸 위기 지역 파악해보기~~~ 2017. 3. 24. 08:00 제 일과는 취미생활처럼 데이터 가지고 있는척(^^) 놀기와 다시 공부를 시작한 ROS입니다. ROS를 이용해서 괜찮은 성과를 얻을 수 있지 않을까 기대를 하고 있거든요... 데이터 데리고 즐겁게 놀기 프로젝트는 이제 당분간은 업무적 영역에서 데이터 프로세싱은 안하다보니 오히려 취미가 되는 듯 합니다.^^. 그래서 좀 즐겁구요... 덕분에 아가 미바뤼를 올리는게 좀 느려졌네요~ 곧 아가 미바뤼도 업로드 하도록 하겠습니다.^^ 오늘은 인구 소멸 위기 지역에 대해 이야기를 해볼려고 합니다. 인구 소멸 위기 지역에 대한 정의는 정확히 누가 어떻게 내린 것인진 모르지만, 구글이나 네이버에서 검색해보면 "65세 이상 인구 대비 20~39세 여성 인구의 비중이 0.5 이하이면 인구 소멸 위기 지역"이라는 정의를 찾을..
시각화하기 좋은 우리나라 지도 그리는 법을 소개해 드립니다.^^ 2017. 3. 15. 08:00 데이터를 가지고 노는 취미(^^)를 가지게 되면 초반에 나타나는 현상이 무조건 그래프로 그려본다(^^)와 지역적인 문제만 들어가면 지도에 표현해보고 싶어진다입니다.^^. 지난번에 저는 서울시 범죄현황에 대한 분석[바로가기]에서 Folium[바로가기]을 이용해서 서울시의 구별 범죄현황을 지도에 시각화 했었는데요. 당연히 좀 더 많은 데이터를 전국규모로 그려보고 싶어집니다. 그런데 실제로 그려보면 약간 이상하다는 느낌이 듭니다. 바로 지리적으로 정확한 지도를 이용하면 약간 정보전달력에 문제가 있는게 아닌가하는 생각이 들거든요... 그래서 제가 방법을 찾다가 역시 구세주같은 분을 만났습니다.바로 Hyeshik Chang(장혜식)님인데요. 이분의 블로그[바로가기]에서 해답을^^ 찾았거든요. 일제 이분의 코드는위..
서울시 범죄현황 통계자료에 대한 확인 2017. 3. 2. 08:00 데이터 과학이라고 거창하게 부르지 않아도 요즘은 데이터를 이용해서 실제 원하는 결과를 검증하고 이를 블로그에 올리거나, Github page에 올리는 경우를 많이 봅니다. 그 주제가 참 멋지고 그 과정이 아름다운 분들도 많구요^^. 저도 그냥 가벼운 마음에 통계자료를 가지고 살짝 뭔가를 해볼려고 합니다. 뭐 거창한 알고리즘을 쓴 건 아니구요. 그저 그래프나 깨작거리고 그리고, 데이터의 순서나 좀 바꾸던지.. 혹은 조금 만지작 거리는 수준입니다.^^. 살짝... "서울 강남 3구 체감안전도 높아"라는 위 기사를 보고~~~ 실제 통계자료도 그렇게 나타나는지를 볼려고 했습니다. 사람들이 생각하는 체감안전도와 혹시 통계자료에서 보는 안전도가 같을지 확인해 보는거죠^^ 데이터 가져오기 공공데이터포털이라는 사이트에..
맥OS 환경의 Anaconda에서 텐서플로우 tensorflow 설치하기 2017. 2. 9. 08:00 항상 뭔가를 깊이있게 하지 않고 잡식성으로 엷게(ㅠㅠ) 공부하는 특성이 있는 제가.... 관심이 있는 것이 데이터분석, 딥러닝이었는데요. 뭐 그래서 당연히 텐서플로우 tensorflow를 깔아볼려고 합니다. 그러나 또... 최근 제가 맥(^^)을 사용할 수 있게 되어서[바로가기] 거기서 설치하고 Jupyter에서 실행해 보는 것까지만^^ 해볼려고 합니다. 즉, 언제나 그렇듯, 공식홈페이지의 설치과정을 그냥~ 따라하겠다는 거죠...^^ 오늘의 목표는 Mac에 설치된 Anaconda 환경에서 tensorflow를 설치하고 Jupyter에서 import시켜보는 것입니다.뭐 어려울 것이 없는 것이... tensorflow홈페이지의 아나콘다를 이용한 설치 페이지[바로가기]를 보면 됩니다.^^ 이미 아나콘다는 설치..
딥러닝 세미나를 다녀왔습니다.^^ 2017. 1. 16. 06:21 딥러닝에 대해 목마른 사람들이 정말 많다는 것을 느끼고 온 행사가 하나 있습니다^^ 정말 즐겁게 참석하고 온 세미나인데요... 올해는 정말 운이 좋을듯 합니다.^^패스트 캠퍼스에서 진행된 행사로 국내 딥러닝으로 유명한 분들을 모셔서 개최된 행사인데요... 정원을 모두 채웠다는 후문이 있더군요^^많은 논문들을 이야기하듯이 풀어서 설명해 주신 민박사님(저도 민박사인데.ㅠㅠ.) 강연이 시작이었습니다. 이제 R&D에서 C&D로 전환되는 시점이라는 이야기와 AI의 전문가라기 보다는 문제의 전문가가 되면 좋겠다는 내용으로 마무리가 되었습니다.^^의학 분석쪽의 이야기를 들려주신 Vuno의 정규환 박사님의 이야기도 잘 들었습니다. 특히 로봇쪽[바로가기]도 그러하지만 아직 시작단계(라고 말해도 되나요?^^)인 AI쪽도 ..
[필터연재] 2차 디지털 Band Pass, Band Stop 필터 2017. 1. 11. 08:00 요즘 필터 연재를 진행중이네요. 이제 이 글이 발행되고 나면 남은 글은 두 개?^^ 오늘은 2차 디지털 Band Pass Filter와 Notch 필터로 알려진 Band Stop Filter인데요. 근데 연재를 처음 시작하기 전에 Python에서 Filter를 어떻게 다룰것인가라는 생각에 정리했던 글이 이미 있답니다. Band Pass Filter[바로가기], Band Stop Filter[바로가기]. 그 글에서 이미 다루었던 내용을 하나로 합치고, 연재의 전체 흐름에 맞게 살짝꿍 조절만하는 것이 이번 글이 되겠네요^^ Filter [필터연재] 1차 디지털 저역/고역 통과필터 Filter [필터연재] 2차 디지털 저역/고역 통과필터 Filter [필터연재] 2차 디지털 Band Pass, Band Sto..
[필터연재] 2차 디지털 저역/고역 통과필터 2017. 1. 6. 08:00 1차 저역/고역 통과필터를 디지털로 구현하는 것에 대해 지난번[바로가기]에 이야기를 했었습니다. 저는 거의 대부분의 잡음 제거용 필터는 1차만 사용을 하게 되더군요. 그런데 지금은 연재~^^이니 또 다음으로 Band Pass와 Band Stop 필터도 다룰거라~ 의미상 2차 저역/고역 통과필터도 다룰려고 합니다.^^ Filter [필터연재] 1차 디지털 저역/고역 통과필터 Filter [필터연재] 2차 디지털 저역/고역 통과필터 Filter [필터연재] 2차 디지털 Band Pass, Band Stop 필터 일단...Cut-off 차단 주파수를 결정했다고 하면~각 주파수를 계산하게 되죠^^2차는 공진(resonant point)점이 있기 때문에 그 부분을 조절하는 Quality Factor라는 것을 사용..
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