여러분의 관심사와 흥미를 빅 데이터로 분석하여... 여러분의 관심사와 흥미를 빅 데이터로 분석하여...

SqueezeNet 기본 모델(base model)을 사용하여, 간식(snacks) 분류기(classifier)를 교육(train)한 다음, 결과를 평가(evaluate)하는 더 많은 방법을 살펴본다. 또한 반복(iterations) 횟수를 늘린 다음, 기본 Turi Create 소스 코드를 일부 변경(tweaking)하여 모델(model)의 정확도(accuracy)를 개선(improve)해 본다. SqueezeNet 모델(model)은 VisionFeaturePrint_Screen보다 교육 정확도(training accuracy )가 훨씬 낮으므로 개선 사항을 쉽게 확인할 수 있다. 또한 Netron 도구(tool)를 사용하여 모델(model)을 살펴볼 수 있다. SqueezeNet 기반 모델(mode..

지금까지 Xcode와 Swift로 기계 학습(Machine Learning)을 구현했지만, 더 깊은 단계까지 원한다면 Python을 배우는 것이 좋다. 이 장에서는, Python 환경(ecosystem)에서 데이터 과학(data science)과 기계 학습(ML, machine learning)을 위한 도구(tools)를 설정하고 사용하는 방법을 배운다. Python과 R 의 배포(distribution) 도구로 널리 사용되는 Anaconda를 설치한다. 터미널 명령(terminal commands)을 사용하여, ML 환경(environments)을 만든다. 마지막으로 Swift Playgrounds와 매우 유사한 Jupyter Notebook을 사용하여 Python 언어, 데이터 과학 라이브러리(dat..

이전 장에서 훈련된 모델(trained model)을 사용하여 Core ML과 Vision으로 이미지를 분류(classify)하는 방법을 살펴 보았다. 그러나 모델(model)이 원하는 것을 정확하게 수행하지 못하거나, 자신만의 데이터와 범주(categories)를 사용해야 하는 경우처럼 다른 사람의 모델(model)을 사용하는 것만으로 충분하지 않은 경우가 많으므로 모델(model)을 훈련시키는 방법을 아는 것이 좋다. 이 장에서는 자신만의 모델(model)을 만드는 법을 배운다. 기계 학습(machine learning) 전문가(experts)가 사용하는 일반적인 도구(common tools)와 라이브러리(libraries)의 사용법을 학습한다. Apple은 Xcode에서 모델(model)을 생성하기..

기계 학습(machine learning)의 시작으로 이진 이미지 분류기(binary image classifier)를 만들어 본다. 분류기(classifier)는 어떤 종류의 입력(input, 여기서는 이미지)를 받아 해당 입력(input)이 나타내는 "사물(thing)"의 종류를 결정하는 기계 학습 모델(machine learning model)이다. 이미지 분류기(image classifier)는 이미지가 속하는 범주(category) 또는 클래스(class)를 알려준다. 이항(Binary)은 분류기(classifier)가 두 종류의 객체(object)를 구별할 수 있음을 의미한다. 예를 들어, 입력(input) 이미지에 대해 "고양이(cat)" 또는 "개(dog)"로 응답하는 분류기(classif..

Apple은 새로운 iOS 버전의 앱에 기계 학습(Machine learning)을 쉽게 추가할 수 있도록 하고 있다. 현재 Apple의 iOS tooling에는 간단한 API로 고급 기계 학습(advanced machine learning) 기능을 제공하는 자연 언어(Natural Language), 음성(Speech), 비전(Vision) 등의 여러 가지 고급 프레임 워크(high-level framework)가 있다. 음성 텍스트 변환(speech to text), 텍스트 음성 변환(text to speech), 언어의 문법 구조(grammatical structure) 파악, 사진에서 얼굴 감지(detect face), 비디오에서 움직이는 물체 추적(track moving object) 등의 기능..