Scientific Computing & Data Science

Written by Geol Choi | May 13, 2018이번 포스팅에서는 지난 포스팅(CNTK CPU Example 코드 작성하기)에 이어 CNTK의 GPU 개발환경을 구성하고 예제(Logistic Regression) 코드를 작성하는 것에 대하여 설명하도록 하고자 합니다. 참고로, 개발환경은 다음과 같습니다:OS : Windows 10 64bitIDE : Visual Studio 2015(Ver. 14).NET Framework : 4.5 or higherRuntime Env. : GPU 설명은 자세한 튜토리얼 형식으로 진행하도록 하겠습니다.Visual Studio 프로젝트 생성Visual Studio 메뉴에서 File > New > Project를 클릭하여 새로운 프로젝트를 생성합니다. Tem..

Written by Geol Choi | May 12, 2018 이번 포스팅에서는 Microsoft Research에서 개발한 CNTK(Cognitive ToolKit)의 간단한 C# 예제를 만드는 방법에 대하여 알아보도록 하겠습니다. 참고로, 개발환경은 다음과 같습니다:OS : Windows 10 64bitIDE : Visual Studio 2015(Ver. 14).NET Framework : 4.5 or higherRuntime Env. : CPU 설명은 자세한 튜토리얼 형식으로 진행하도록 하겠습니다.Visual Studio 프로젝트 생성Visual Studio 메뉴에서 File > New > Project를 클릭하여 새로운 프로젝트를 생성합니다. Template은 Visual C# > Console..

Written by Geol Choi | Dec. 23, 2017 이번 포스팅에서는 Amazon Cloud EC2에 PyTorch 개발환경을 구축하는 방법에 대하여 알아보고자 합니다. PyTorch는 Facebook AI Research (FAIR)에서 주도적으로 개발하고 있으며, Google의 TensorFlow와 함께 딥러닝 프레임워크(Deep Learning Frameworks)에서 어느 정도 양대 산맥이 되어가고 있는 듯 합니다. 그만큼 많은 유저 커뮤니티를 이루고 있지만 윈도우즈 유저들에게 안타깝게도 아직 Windows OS는 공식적으로 지원하고 있지 않습니다. 다만, 몇명의 파이오니어들의 공로로 Windows에 개발환경을 구축할 수 있음을 확인할 수 있습니다 (Windows에 PyTorch 설..

Original Article: http://optics.org/news/8/4/7 Cognex acquires Swiss software firm ViDi06 Apr 2017 Machine vision specialist buys provider of artificial intelligence techniques for improved image analysis. Vision systems Massachusetts-based industrial machine vision company Cognex has acquired the Switzerland-headquartered software startup ViDi Systems, establishing a foot-hold in the emerging a..

More on Vidi Systems: Subscribe YouTube Channel, https://www.youtube.com/user/ViDiSystemsSAVidi Suite DemoVidi Tutorial Medical ScrewVidi Tutorial Texture AnalysisVidi Demo at GTC 2016

Written by Geol Choi | Nov. 01, 2017 이번 포스팅에서는 웹캠으로부터 입력받은 영상을 TensorFlow Object Detection API와 연동하여 오브젝트를 감지하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 지난 포스팅을 읽지 않았다면, 먼저 읽을 것을 권장하며, Python-OpenCV에 대한 간단한 지식도 필요합니다. TensorFlow Object Detection API를 이용한 다물체 인식하기 Part 1. - 개발환경 설정TensorFlow Object Detection API를 이용한 다물체 인식하기 Part 2. - 코드 설명 및 응용Python-OpenCV 개발환경 구축TensorFlow Object Detection API GitHub Page * 주의사항: 본 포..

Written by Geol Choi | Oct. 30, 2017 지난 포스팅에서 약속드린 바와 같이, TensorFlow의 Object Detection API의 예제 코드를 분석하고 응용 예제에 대한 설명을 드리겠습니다. 아래 코드 설명을 이해하려면 지난 포스팅에 소개드린 내용대로 코드를 우선 실행해 보시기를 권장합니다. * 본 튜토리얼을 시리즈로 진행되며, 각 링크는 다음과 같습니다:TensorFlow Object Detection API를 이용한 다물체 인식하기 Part 1. - 개발환경 설정TensorFlow Object Detection API를 이용한 다물체 인식하기 Part 2. - 코드 설명 및 응용TensorFlow Object Detection API를 이용한 다물체 인식하기 Part..

Written by Geol Choi | Oct. 28, 2017 이번 포스팅은 Windows의 Python 환경에서 Open Source Computer Vision Library인 OpenCV 개발환경을 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 포스팅에 설명된 방법 외에도 다양한 방법들이 존재하지만 가급적 쉽게 따라할 수 있는 방식을 소개하도록 하겠습니다.1. Python 2.7 환경에 구축하기Python 2.7 환경에 구축하는 방법은 가장 간단한 방법이며, 다음과 같은 절차로 진행합니다: (1) OpenCV 공식사이트(https://opencv.org)에서 원하는 버전의 OpenCV Windows Package를 다운받아 설치합니다. (2) 설치는 사실 상 압축파일을 해제하는 것에 불과한데, 설치된..

Written by Geol Choi | Oct. 21, 2017 이번 포스팅에서는 TensorFlow™(TF)의 시각화 도구인 TensorBoard를 이용하여 Computation Graph를 시각화하는 방법에 대하여 알아보도록 하겠습니다. 실행환경은 다음과 같습니다:OS: Windows 7 64-bitAnaconda: Python 3.6 (5.0.0)TensorFlow: r1.3R: 3.4.2 short summerRStudio: 1.0.136 필자의 실행환경은 위와 같지만, Windows가 아닌 다른 OS 환경에서도 동일한 방식으로 실행할 수 있으리라 예상됩니다. 본 튜토리얼은 딥러닝(Deep Learning;DL)에 대한 기본적인 개념을 이해하고 있으며, TensorFlow의 DL 구현에 대한 기..