[My IT : Codes] X-ray Image Dataset Classification(2) (2차 테스트 ~ Test 데이터 평가)
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시작 ~ 1차 테스트 : X-ray Image Dataset Classification(1) [My IT] X-ray Image Dataset Classification(1) (시작~ 1차 테스트)목표 :● 흉부 X-Ray 사진을 바탕으로 폐렴 환자 구분● Transfer Learning을 통해 분류 모델 구축 활용 데이터셋Kaggle의 Chest X-Ray Images (Pneumonia) Chest X-Ray Images (Pneumonia)5,863 images, 2 categorieswww.kaggle.com 파uj07096.tistory.com 5. 2차 테스트(Fine-Tuning)2차 테스트는 1차 테스트에서 합격한 모델들로 Feature Extraction부터, 분류기에 가까운 계층부터 ..
[My IT : Codes] LSTM 활용 Air Pollution Forecast 데이터셋 예측(2) 하이퍼파라미터 튜닝 ~ 예측 시각화
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~모델링 : https://uj07096.tistory.com/40 [My IT] LSTM 활용 Air Pollution Forecast 데이터셋 예측(1) 데이터셋 소개 ~ 모델링Air Pollution Forecasting데이터셋 : Kaggle의 Air Pollution Forecasting - LSTM Multivariation Air Pollution Forecasting - LSTM MultivariateLstm multivariate sample dataset for architecture design and orchestrationwww.kaggle.com 목표 : LSTM을 활용uj07096.tistory.com 4. 하이퍼파라미터 튜닝수작업으로 하이퍼파라미터 튜닝을 하는 것보다는 베이지..
[My IT : Codes] AutoEncoder 활용 Denoising
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목표: 손상된 문서를 복원, 노이즈를 제거하여 원본 문서를 최대한 복원하는 것 활용 데이터셋 : Kaggle의 Denoising Dirty Documents Denoising Dirty DocumentsRemove noise from printed textwww.kaggle.com 데이터 폴더 구조 : denoising-dirty-documents -> train(학습 데이터) -> train_cleaned(train 이미지에 대한 깨끗한 이미지) -> ..