SW Maestro 6기 1단계 1차 프로젝트 by team ZeroMind

1. 기계학습을 이용한 숫자인식기 제작
SW Maestro 6th
강성희 멘토님 | 김인식 유상현 도회린
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2. 목차 • 팀원 및 프로젝트 소개
• 기계학습 소개
• 숫자 인식과 MNIST
• 인공신경망 (ANN)
• Convolutional Neural Network
• Deep Learning
• 기계학습 응용과 Kaggle
• Property Hazard Inspection
• Truly Native?
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3. 팀원 소개 • 강성희 멘토님
• 팀장 : 김인식
• 팀원 : 유상현
• 팀원 : 도회린
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4. 프로젝트
소개
• 기계학습을 이용한 숫자인식기 제작
• 주요 개발 환경
• Python 2.7
• Keras, Pandas, Theano, Numpy, Scikit-learn
등의 라이브러리
• 고성능의 연산 처리 능력을 갖춘 하드웨어 장비 환경
• CUDA GPU, 32GB RAM 등
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5. 기계학습
소개
• 대량의 데이터를 입력시키면
스스로 데이터에 대해 학습하는 알고리즘
• 데이터에서 패턴을 찾아내는 새로운 방법
• 기존의 규칙 기반의 알고리즘으로 불가능한 일을 해냄
• 숫자 인식, 음성 인식 등
• 분류, 예측 등 산업에 응용 분야가 다양
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6. 숫자인식과
MNIST
• 손으로 쓴 우편번호 자동 인식기
• 수표에 기입한 금액 숫자 자동 인식기
• MNIST 데이터
• 28 X 28 Image
• Image Label: 0~9
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7. 인공신경망 • 뉴런 세포의 작동 원리에서 아이디어를 얻음
• Hidden Layer의 역할로 강력한 학습 모델이 됨
(Non-linear Classifier)
• 적당한 파워의 모델을 찾기 어렵다
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8. 인공신경망
인공신경망 데모
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9. CNN
Convolutional
Neural
Network
• 훈련 이미지에서 물체의 위치만 살짝 달라도
학습 모델은 전혀 다른 사진으로 인식하던
문제를 해결
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10. CNN
Convolutional
Neural
Network
ratio_train,)ratio_validate,)ratio_test =)split
cols)=)list(data.columns.values)
cols.remove('label')
X)=)data.as_matrix(cols)
y)=)data['label'].values
rows_num =)data.values.shape[0]
(중략)
train_set =)(X[0:num_train],)y[0:num_train])
valid_set =)(X[num_train:(num_train + num_validate)]
,)y[num_train:(num_train + num_validate)])
test_set =)(X[(num_train + num_validate):rows_num]
,)y[(num_train + num_validate):rows_num])
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11. CNN
Convolutional
Neural
Network
image_size =)(28,)28)
pool_sizes =)[(2,)2),)(2,)2)]
filter_sizes =)[(5, 5),)(5, 5)]
nkerns =)[20,)50]
n_epochs =)100
cnn =)nn_modules.CNN.CNN(nkerns=nkerns,)batch_size=100,)
image_size=image_size,)pool_sizes=pool_sizes,)
filter_sizes=filter_sizes,)n_epochs=n_epochs)
data)=)pd.read_csv('data/test.csv',)header=0)
predicted)=)cnn.predict(data.astype(theano.config.floatX))
df =)pd.DataFrame([numpy.arange(1,)data.shape[0]+1),)predicted]).T
df.columns =)['ImageId',)'Label']
df.to_csv("result.csv",)cols=['ImageId',)'Label'],)index=False,
encoding='utfT8')
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12. CNN
Convolutional
Neural
Network
CNN 데모
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13. Deep
Learning
• Logistic Regression
• Perceptron
• Multi-layer Neural Network
• CNN (Convolutional Neural Network)
• RNN (Recurrent Neural Network)
• Hopfield Net
• Restricted Boltzmann Machine
• Deep Belief Net
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14. 기계학습의
응용과
Kaggle
• 기업들이 기계학습으로 풀 수 있는 문제를
제시하고 상금을 건다.
• 전 세계의 Data Scientist들이 각자의 해법을 고
안하여 답안을 제출
• 기계학습이 실제로 사용되는 곳에 실제 데이터를
가지고 응용해 볼 수 있는 기회
https://www.kaggle.com/competitions
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15. Property
Hazard
Inspection
• 부동산 자산의 위험도(Hazard)를 예측
• 위험도 측정의 자동화
• 상금 $25,000
• 데이터 종류
• 여러 요인에 따른 위험도 정보가 주어짐
• 각각의 요인이 무엇인지는 공개되지 않음.
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16. Truly
Native?
• 인터넷 상의 글들 중에서 광고가 아닌 듯하게
올라오는 광고글을 탐지
• 상금 $10,000
• 데이터 종류
• 300,000개 이상의 raw HTML 파일
• 글, 링크, 이미지 등의 정보를 포함
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