코린이의 공부일기

이전 포스팅까지 Dataset에 대한 포스팅이었다 이제는 데이터가 거칠만한 모델링을 만들어보자! 일반적으로 모델은 정보의 표현을 말한다 그렇지만 그 대상이 사람이거나 시스템이거나 여러가지가 있다. 우리가 말하고자 하는 말하는 모델은 딥러닝 모델이다 즉 , 최적화된 파라미터 를 가지고 있는 성능이 좋은 모델을 만들고자 하는 것이 목표이다 - Design Model with Pytorch 그렇다면 파이토치가 뭘까? =Low Level, Pytonic,Flexibility 라고 할 수 있다 응용력이 뛰어나고 초보자 들에게도 쉽게 배울 수 있는 라이브러리이다. -nn.Module nn.Module 안에는 사진과 같이 conv1,conv2을 가지고 있다. 그 말은 즉슨 Module안에는 여러 모듈들이 가지고 있는..

Dataset Data Processing 내가 원하는 데이터의 형태로 가져오는 것 =문제를 풀기 위해 데이터의 형태를 파악하고 전처리 작업하는 것 Pre-processing (전처리 작업) 사실 제일 어렵고 오래걸리는 것 .... -> 현업에서는 데이터자체에 노이즈가 많고 이상치 값들이 많다. 전처리 작업을 잘한다 = 데이터 성능이 좋다 라고 생각해도 될 정도라고 한다! 1. Bounding box 2. Resize -> 빠르게 학습을하고 결과를 보기 위해서 size을 모델에 맞춰 효율적으로 크기 조절을 하는 것이 좋다. 그렇다면 이미지데이터에서 전처리방식은 어떤 것이 있을까? 어떠한 특수한 도메인에서 특수한 전처리가 중요할 때가 많다 예를들어서 이러한 medical 이미지 데이터에서는 어두워서 잘 보..