Posts by PinkWink (1351) 썸네일형 리스트형 아두이노에서 i2c 통신으로 LCD를 간편히 다뤄보자 2018. 4. 23. 08:00 캐릭터 LCD라고 부르는 장치가 있습니다. 아두 예전에 한 번 ARM Cpu에서 다뤄본적[바로가기]이 있는데요. 그때가 2009년이네요ㅠㅠ. 아무튼 그 시절에는 마이크로프로세서를 다룰때 LCD를 다루는 부분이 꼭 필요했으며 그 부분 학습이 끝나면 그래도 어느 정도 MCU를 다룰 수 있는 기본은 되었다고 생각했던 것 같습니다. 그 후 아두이노야.. PC와의 통신이 편리해서 별로 필요성을 느끼지 못했는데요. 그래도 필요한 부분도 있을거라고 생각하고 또 검색을 하던중... 제 자리 옆에.. 꽤 귀여운 아이가 있더라구요^^LCD는 데이터 핀이 꽤 많은데요. 이를 다 연결하고 나면 아마 아두이노에서 남는 핀이 없을 겁니다. 그런데... 제 자리 옆에서 굴러댕니는 저 아이는 다시 추가로 보드가 하나 붙어서 핀이 간.. Jupyter notebook 화면 테마 적용 jupyterthemes 2018. 4. 20. 08:00 뭔가 하나의 도구-그게 Sublime Text든, VSCode이든-를 좋아하게 되면 뭔가 자기만의 개성을 두거나 혹은 뭔가 편리함을 추구하게 되겠죠. 오랫동안 사용한 Jupyter Notebook도 역시 그런 노력을 가지게 됩니다. 그냥 기본 Jupyter Notebook 화면에서 폰트의 크기와 폰트의 종류를 바꾸는 작업[바로가기]에서 좀 더 나아가서 아예 화면 구성을 바꿔보고 싶은거죠. 그럴때는 jupyterthemes라는 모듈을 설치해보세요^^ 먼저 github의 jupyterthemes 페이지[바로가기]를 방문해서 사용법을 익히면 되죠^^저 화면에서 아래로 가면, 다양한 테마의 종류와 다양한 명령들이 나타납니다.^^일단, 설치 pip install jupyterthemes입니다.^^그리고, jt 명.. [Keras] 이미 학습된 모델을 읽어와서 나의 필기체 숫자 인식하기 2018. 4. 18. 08:00 최근... (음 제가 보통 예약글로 발행하니까.. 어쩌면 연달아서) 발행한 글에서 케라스를 이용해서 MNIST 필기 숫자를 익하는 CNN 알고리즘을 간단하게 테스트하는 투토리얼을 학습한 후 마치 지가 한듯이(^^) 글을 올린적이 있는데요.[바로가기] 이번에는 그 때의 학습된 모델을 저장하고, 다시 읽어 와서 적용만 하는 부분과 내가 쓴 글씨를 인식하는 부분을 보여드릴려고 합니다. 먼저 학습을 수행한 이전 글[바로가기]에서 저 위치에 model.save 명령으로 학습이 완료된 모델을 저장해둡니다. 이 내용은 김태영님의 블록과 함께 하는 파이썬 딥러닝 케라스[바로가기]에 있는 내용입니다. 아무튼 저렇게 저장하고 나면.. 이제 다른 파일에서 저 모델을 읽어주면 됩니다.^^ import warnings warn.. [Keras] MNIST 데이터 셋을 이용한 필기 글씨에 대한 CNN Tutorial 2018. 4. 16. 08:00 최근 딥러닝 관련 학습이 남녀노소(^^) 자신의 전공분야를 떠나서 마구마구 인기를 끌고 있죠. 저도 꽤 예전부터 기초부터 익히려 했으나(ㅠㅠ) 그 놈의 게으름을 그냥 뜨문뜨문 공부했더니 정리가 잘 되지 않은 함정에 빠졌죠. 더구나 너무나 좋은 툴들이 범람하고, 그 너무나 좋은 툴들이 또 너무나 빠르게 버전 업로드가 이뤄지고 있어서, 이제는 그나마 간신히 이해한 것 조차 의미가 없어질까바 또 그것도 걱정인 참.. 황당한 시대에 살고 있습니다.^^. 지금까지는 텐서플로우를 이용해서 단층신경망으로 MNIST 필기 숫자를 인식하고[바로가기] accruracy가 한 90%쯤 나와서 좋아하다가^^, 다시 조금 더 깊은 신경망을 적용하고, 가중치를 초기화하는 부분을 Xavier 방법을 사용[바로가기] accuracy.. [Keras] 타이타닉 생존자 분석. 디카프리오는 정말 살 수 없었을까? 2018. 4. 13. 08:00 영화 타이타닉의 감동을 이번 공부를 하면서 느꼈네요. 머신러닝을 공부하는 분들이 항상 수행하는 연습문제로 MNIST 필기 숫자 인식과 함께 타이타닉 생존자 분석이 있습니다. 저도 역시 공부하는 과정에서 거쳤구요. 이번에는 최근 그 매력에 빠진 케라스(Keras)로 수행해보려고 합니다. 그리고, Keras로 수행한 후 레오나르도 디카프리오가 연기한 그 역할의 남자 주인공의 생존 가능성을 한 번 확인해 보려고 했습니다.^^ 언제나 그랬지만, 오늘도 역시 혼자힘으로는 못하고 많은 분의 도움을 받았습니다. 일부 내용은 그대로 따라했구요. 먼저 Pandas를 이용한 분석과 다양한 데이터를 들여다보고 시각화하는 것은 Matt dePero님의 Titanic Machine Learning from Disaster[바로.. GY86에 있는 지자기 센서 HMC5883L 사용하기 2018. 4. 11. 08:00 최근 GY86이라는 모듈에 있는 자이로+가속도센서인 MPU6050을 테스트[바로가기]해 보았었는데요. GY86에는 MPU6050뿐만 아니라 HMC5883L이라는 지자기 센서가 함께 포함되어 있습니다. 이 센서가 좀 힘든게 MPU6050에 slave로 연결되어 있어서 I2C 통신에 익숙하지 않으시면 다루기가 쉽지 않더라구요. 그러나 뭐... 인터넷에서는 자신의 소중한 경험을 공유하시는 많은 분들이 계시죠~^^과객이라는 멋진 이름을 사용하시는 분께서 운영하시는 블로그에 GY86 모듈의 사용법[바로가기]이 올라있더라구요~ 그래서 이분의 글중에 일부를 따라하게 되었습니다.~^^이 분의 글에 보면 위 말처럼 코드에서 수행해야하는 절차가 잘 정리되어 있지만~ 저처럼 잘 모르는 사람들이 따라할려면 역시 코드도 보아야.. [Tensor Flow] 신경망을 조금 더 깊게 하고 xavier_initializer를 이용해서 MNIST 숫자 판독해보기 2018. 4. 9. 08:00 지난번에 단층 신경망만 가지고 MNIST의 필기 숫자를 학습해서 90%의 accuracy가 나오는 것을 경험[바로가기]했는데요. 사실 MNIST로 테스트하시는 분들께서는 겨우 90%라고 하시겠지만 겨우 단층 신경망으로 해본거니까요... 이번에는 신경망의 층 수를 조금 늘리고, 가중치의 초기값을 구하는 것에 옵션을 하나 추가해 봅니다. 언제나그렇듯~~~ 이 글은 여러 유명한 고수님의 글을 따라한 거지요... 우와~~ 나도 해보니까 되는데요^^ 입니다.^^ 언제나 그랬지만, 오늘은 특별히 글 앞 부분의 코드는 김성훈 교수님의 유명한 딥러닝과 텐서플로우 공개 강좌[바로가기]의 내용을 따르고 있습니다. 특히 오늘은 가중치의 초기값을 잡아주는 Xavier 초기화 방법을 설명해 주시는 자료[바로가기]를 참조했습니다.. [Keras] 케라스로 풀어보는 다변수 입력에 대한 선형회귀 예제 - 나이, 체중에 대한 혈액지방함량 문제- 2018. 4. 6. 08:00 얼마전에 텐서플로우로 풀어보는 다변수 입력에 대한 선형회귀 예제라는 글로 나이, 체중을 입력하고 혈중체지방 함량을 얻어오는 선형회귀 이야기[바로가기]를 했었는데요. 그리고 그 후, ETRI의 장 박사님[바로가기]의 강력한 권고(^^)를 받아 케라스(Keras)를 학습하지 않을 수 없게 되었지요. 사실은 케라스를 이용한 프로젝트(국가가 지원해 주지 않는 단지 의지만 가진 프로젝트.ㅠㅠ. 우린 너무 가난해요.ㅠㅠ)를 시작할 수도 있거든요. 뭐 아무튼... 케라스를 급하게 공부해야 겠다고 생각하고, 자료를 찾다가, 바로 김태영님의 블록과 함께 하는 파이썬 딥러닝 케라스[바로가기]라는 책을 읽고 케라스의 세계가 정말 멋지다는 생각을 하게 되었습니다. 특히 김태영님의 설명하시는 스킬은 정말 엄청난 것 같습니다. .. 이전 1 ··· 42 43 44 45 46 47 48 ··· 169 다음
