python (170) 썸네일형 리스트형 Jupyter Notebook 화면을 바로 프리젠테이션 Slide로 구성하자 - datitran-jupyter2slides - 2018. 4. 25. 08:00 Jupyter Notebook은 참 편리한 도구입니다. 마크다운 문서를 사용할 수 있는 것도 그렇고 실행 결과를 바로 볼 수 있는 것과 다시 문서를 읽었을때, Out sessino에 실행 결과를 바로 확인할 수 있다는 정말 많은 장점들을 가지고 있습니다. 이렇게 Jupyter Notebook을 사용하다보면 또 한 가지 작은(^^) 욕심이 생기는데요. 바로 Presentation입니다. Jupyter Notebook의 코드와 결과를 일일이 캡쳐해서 파워포인트에 넣기 귀찮을 때가 있거든요^^ 오늘은 그 이야기를 해볼려고 합니다.~언제나 그렇듯 Python 세계와 오픈소스 세계에 어디나 존재하는 수많은 고마운 분들(^^) 중 한 분이 또 저렇게 뭔가 멋진 것을 공개했습니다. jupyter2slides[바로가기.. 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.. [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.. 내가 작성한 python 코드에서 내 폰으로 문자 알림을 보내는 방법 - ifttt 2018. 3. 19. 08:00 만약 내가 특정 회사의 주가를 관찰하면서 예측하는 프로그램을 작성[바로가기]하고 이를 이용해서 예측과 현재가 너무 많은 차이가 날때 이를 내 폰에 문자로 알람을 할 수 있다면, 혹은 내 메일함에 주기적으로 접속해서 메일 목록을 관찰[바로가기]하다가 특정 내용에 대해 내에게 문자로 알람을 하는 코드를 작성하고 싶다면 어떨까요. 딴건 몰라도 꽤 재미있을 겁니다.^^ 오늘은 그걸 도와주는 서비스를 하나 소개할까 합니다.^^IFTTT라는 서비스[바로가기]입니다. 이 곳도 참 재미있는 곳입니다. 가입하고, 또 인증까지 하고 나면...My Applets에서 New Applet을 선택하면 위 문장이 나타납니다. if THIS then that.. 네. .이 사이트의 이름이죠~^^ 즉 이 사이트는 this를 만족하는 .. 아나콘다 Anaconda에 포함된 마이크로소프트의 Visual Studio Code - vscode 사용해보기 2018. 3. 9. 08:00 최근 제가 Python 배포판인 Anaconda를 다시 설치하게 되었는데요. 뭔가 신기한 아이가 하나 눈에 띕니다. 바로 Visual Studio Code라는 아이인데요. 약간 느낌이 바로 테스트를 수행해.. 라고 강렬하게 와서.. 설치과정에서 말없이 Yes~를 누르고 설치해 보았습니다.^^아나콘다 네비게이터에 확실히 떠있네요 vscode~^^ 한 번 실행해 보았습니다.ㅎㅎ.. 무엇보다 화면 구성이 꽤 간편하고 제가 좋아하는 sublime text와 닮은 것이 마음에 들더라구요. 위 프로그램은 딥러닝의 레이어를 시각화해주는 코드인데.. 슬쩍 가동시켜 보았습니다.오호~ 가볍게 실행되면서도 뭔가 있을 건 다있을듯한 느낌입니다. Jupyter Notebook을 사용하다가 간혹 이런 아이가 필요할 수 있는데 꽤.. [Tensor Flow] 단층 신경망으로 텐서플로우를 이용해서 MNIST 숫자 판독해보기 2018. 3. 2. 08:00 데이터 사이언스 카테고리에서 저는 [Tensor Flow]라고 제목에 머릿말을 달고 연재를 시작했는데요. 처음에는 나이, 체중에 따른 혈중지방함량치를 선형회귀로 예측하는 예제[바로가기] 수행했었는데요. 그때 단층 신경망을 사용했었죠. 오늘은 MNIST 필기 숫자를 판독해볼려고 합니다. 언제나 그랬지만, 오늘은 특별히 글 앞 부분의 코드는 김성훈 교수님의 유명한 딥러닝과 텐서플로우 공개 강좌[바로가기]의 내용을 따르고 있습니다. 단, 글 후반부 숫자 데이터를 확인하는 과정은 알량한 지식으로 제가 살을 정말 쪼금 붙였습니다. 오늘의 결과는 좋지 않습니다. 그러나 이미지 인식률을 높이는 것이 목적이 아니라, 간단한 신경망으로 예제 하나를 해보는 것이 그 내용입니다. 먼저... import tensorflow .. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 ··· 22 다음
