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아나콘다 환경이 여러개일 때 VSCode 적용하기 2018. 5. 28. 08:00 Python 개발 도구로 VSCode를 소개한 적이 있구요. 또, ROS 개발 환경으로는 또 어떠냐는 소개도 한 적이 있네요.^^ 이제... 또 하나 VSCode 관련 이야기를 드릴려구요. 바로, 아나콘다를 사용하다보면 conda env를 여러개 만들게 되는데요. 이때 jupyter notebook이야 각 환경에서 실행하면 알아서 되는건데, VSCode는 안 그렇거든요. 오늘은 여러개 환경에서 어떻게 VScode를 적용하는지를 보여드릴려구요^^예를 들어 위와 같이 콘다 환경이 있다고 보구요^^예를들어 저 폴더의 파일을 실행시키고자 한다고 보죠. 아참 저건 한 2-3년전쯤에 제가 로보틱스로 유명한 Craig의 책을 다시 공부하면서 그 책 Craig 책의 예제를 Python으로 실습해 보던 코드로, Gith..
OpenCV를 활용해서 내가 쓴 손글씨를 CNN으로 학습된 모델을 이용해서 인식해보기 2018. 5. 21. 08:00 손글씨 학습용 데이터인 MNIST 데이터 셋을 이용해서 텐서플로우를 이용해서 단층 신경망으로 손글씨 학습을 하던 초보스런 시작부터 갑자기 Keras로 갈아타서는 Keras로 CNN 모델을 이용해서 MNIST 손글씨를 학습했었네요. 이때는 목적이 있었죠. 바로 학습한 모델을 저장하고, 그걸 단지 불러와서 내 손글씨를 인식시켜 보겠다는 것이었죠. 그래서 이미 학습된 모델을 Keras를 이용해서 내 손글씨 인식하기를 했는데, 문제는 이때는 내가 쓴 손글씨를 모델에 적용하기 위해 사진을 자르고 사이즈를 강제로 맞추고, 뭐 그런 짓을 수동으로 했죠.ㅠㅠ. 그걸 다시 자동(^^)으로 하기 위해.. 손을 댄 것이 바로 OpenCV였습니다. OpenCV는 최초 그냥 쉽게 사람 얼굴을 OpenCV로 인식해 보고자 시작했..
[Keras] 붓꽃 Iris 데이터 분류해보기 Iris classification using Keras 2018. 5. 18. 08:00 최근 저는 케라스를 이용해서 선형 회귀도 살짝 공부할 겸, 다변수 입력에 대한 선형회귀 문제로 혈중 지방함량이라는 데이터를 어디서 구해서 케라스를 이용한 다변수 함수에 대한 선형회귀를 학습하고, 그리고 머신러닝을 학습하는 과정에서 필수라고 하는 MNIST 데이터 셋을 케라스를 이용해서 CNN으로 구분하는 학습을 해 보았습니다. 그리고 그렇게 CNN을 이용해서 학습한 모델을 저장한 후에, 그 모델만 다시 읽어와서 내가 손으로 쓴 글씨에 테스트도 해 보았네요^^ 그러다가, 이진 분류도 학습할 겸, 케라스를 이용해서 타이타닉 생존자도 예측을 해보았습니다. 오늘은 그 흐름에서 살짝 뒤로 가는 거긴 합니다만, 또 하나의 유명한 예제인 붓꽃 Iris 분류를 이야기하려고 합니다. 너무나 유명한 통계적 예제라서 통계와..
Numpy의 polyfit과 poly1d의 사용법 - 최소제곱법과 polynomial class 2018. 5. 14. 08:00 제가 아주 예전에 공업수학 연재를 하면서 최소제곱법을 소개했던 적이 있습니다. 에러의 제곱의 합을 최소화하는 공업수학적 방법인데 아주 유용합니다. 그리고, 이를 이용한 Python의 Numpy 함수인 polyfit을 이용해서 최근 제가 집필한 책 파이썬으로 데이터 주무르기 1장에서 서울시 구별 CCTV의 수와 인구수와 관계를 직선으로 표현하려고 또 사용을 했죠. 초급자를 대상으로 해서, 머신러닝의 개념을 사용한 것은 아니었습니다. 그러다가 이 두 함수, polyfit과 poly1d의 사용예를 좀 더 보여드리고 싶다고 생각을 한거죠^^ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline t = np.arange(0, 10, 0.01)..
Python에서 OpenCV를 통해 내가 손으로 쓴 숫자 영역 확인하기 2018. 5. 8. 08:00 어떻게 사는게 좋을까? 어떤 선택을 하는 것이 최선일까?를 난데없이 문득 고민하는 하루입니다. 별로 고민없이 물 흐르는데로 사는 것이 인생이라 생각하고, 오직 즐거움(^^)만을 따라다녔는데... 뭔가 요즘 선택을 계속 고민하게 되네요.ㅠㅠ. 이럴때는 일하다말고, 잠시 블로깅하는 것이 정신건강에 좋죠^^. 얼마전에 이때까지 10년 블로그 생활중에 처음으로 OpenCV라는 아이를 이용해서, Python으로 OpenCV를 이용해서 사람의 얼굴이나 몸을 인식하는 것을 haarcascade를 이용해서 연습했는데요. 이번에는 내가 직접 쓴 숫자에서 숫자 하나하나가 위치하는 영역을 인식하고 싶네요^^. 어떻게하면 좋을까요^^. 정답은?? 구글이죠^^ 아무튼.. 그 연습을 시작해볼께요...아... 이겁니다. 이 손글씨..
Pandas 기초 명령 - 컬럼추가, 행추가, 컬럼 순서 변경 등 2018. 5. 4. 08:00 요즘 저는 매주 토요일에 Fastcampus에서 Python을 활용한 데이터분석 입문[바로가기]이라는 수업을 진행하고 있는데요. 이 수업을 진행하다보니.. 놓치는 것이 몇 가지 있는 것 같습니다. 그게 수강하시는 분들이 궁금해 하시던 것인데.. 제가 놏치고 지나가 버린 거죠ㅠㅠ. 죄송하고 안타까운 마음에 간단한 몇가지 명령을 소개합니다. 은근 필요한 것인데 또 검색에서 잘 안나타나기도 하구요^^ 그래서 이전에 했던 pandas 연재[바로가기]에 하나 추가해서 글 하나 더 작성합니다.~^^먼저 dict형으로 data를 하나 만들어서~pandas DataFrame으로 만들었습니다. 연습해야죠~^^먼저 컬럼 column의 순서를 변경하는 것입니다.혹은 index의 순서도 바꾸고 싶을 수 있죠^^아.. 컬럼을 ..
Matplotlib에서 그래프를 애니메이션으로 표현하기 2018. 5. 2. 08:00 Python이든 뭐든 데이터를 시각화하는 것은 항상 필요한 과정입니다. 그런데 그 데이터가 너무 길어 한 화면에 담아보면 구분이 되지 않거나, 시간의 흐름에 대해 약간 강조하고 싶다면 애니메이션 효과를 찾아보게 되죠. 당연히 Matplotlib도 그에 대한 대응을 해주고 있습니다. 추가로 Jupyter Notebook 화면에서 이를 구현하는 예제가 matplotlib에 있길래 이를 잠시 테스트해 보았습니다.^^ 먼저... import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from matplotlib import animation, rc 이렇게 초기화를 하구~~~ fig, ax = plt.subplots() ax.set_xlim((..
Python에서 OpenCV를 이용해서 초간편하게 사람 얼굴, 몸을 인식하기 2018. 4. 27. 08:00 요즘 학습된 모델을 바로 적용하는 것이 유행인것 같네요. 어렵고 장비빨(^^)이 필요한 학습은 우수한 분들께 맡기고, 저처럼 실력이 미천한 아이들은 그걸 따라 사용하는 것 만으로도 즐거운 일이죠~^^. 아무튼 그런 시류에 맞춰 저도 요즘 구글이 배포한 학습이 완료된 모델을 단순히 제 PC에 설치만(^^)해서 테스트해보았는데. 엄청 좋은 결과가 나오더라구요. 그 과정을 이제 몇 번 나눠서 쭈욱 블로그에 올릴건데요. 그 처음으로, 딥러닝같은 아이가 아니라, 그냥 OpenCV만 사용한 과정을 먼저 쭈욱 이야기하려고 합니다. 결론은 오늘은 제가 OpenCV라는 신기한 아이를 처음 접하고, 단 몇일만에 Python을 이용해서 예제를 따라한 내용을 제가 블로그질(^^)을 하는 원래의 습관처럼 적겠다는 거죠. ^^ ..

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