Scientific Computing & Data Science

by Geol Choi | April 1, 2017 이번 포스팅에서는 R에서 h2o(https://www.h2o.ai) 라이브러리를 이용하여 MNIST 손글씨 숫자(Hand-written Digits) 이미지 데이터세트에 대하여 딥러닝 CNN(Convolutional Neural Network)을 통하여 학습을 시키고, 학습된 결과를 기반으로 테스트 데이터세트에 대하여 인식률을 계산해 보도록 하겠다. MNIST 데이터세트는 NIST라는 표준 참고용 데이터 중 일부로서 총 60,000개의 학습용 데이터세트와 10,000개의 테스트용 데이터세트로 구성된다. MNIST 데이터세트는 NIST의 오리지널 흑백 이미지를 20×20 픽셀 크기로 정규화 한 것이다. 결과 이미지들은 정규화 알고리즘을 이용하여 안티앨리어..

Written by Geol Choi | Mar. 26, 2017 이번 포스팅에서는 자기조직화맵(Self-Organising Map; SOM)에 대하여 기본 이론, 특성, R을 이용한 구현하는 방법에 대하여 알아보도록 하겠습니다. 이론적 배경SOM 또는 SOFM(Self-Organising Feature Map)은 인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)의 한 종류로서 기본 개념은 1980년대 핀란드 교수인 Teuvo Kohonen이 제안한 Kohonen Network에 근간을 두고 있습니다.SOM이 ANN의 한 종류이기는 하지만 "표준" ANN과는 구별되는 몇가지 특징들이 있습니다. 그 차이는 다음과 같습니다: (1) 표준 ANN은 연속적인 레이어들로 구성되는 반면, SOM은..

본 포스팅에서는 머신러닝과 관련 핵심용어에 대한 설명을 하도록 한다.1. 머신러닝 (Machine Learning; ML)Mitchell에 따르면, ML은 "경험에 의해 자동으로 개선되는 컴퓨터 프로그램을 어떻게 구현할 것인가"와 관련이 깊다. ML은 자연적으로 여러 분야에 걸쳐있으며, 컴퓨터 과학, 통계, 인공지능 및 기타 분야의 다양한 기술을 도입한다. ML 연구의 주요 성과물은 경험으로부터 자동 개선을 가능하게 하는 알고리즘, 컴퓨터 비전, 인공지능, 데이터 마이닝(Data Mining)과 같은 분야 적용할 수 있는 알고리즘 등이다.2. 분류 (Classification)분류는 데이터를 정해진 카테고리에 지정하는 모델을 구축하는 것과 관련이 깊다. 이 모델들은 알고리즘이 학습할 수 있도록 미리 라벨..