일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- Support Vector Machine
- Regularization
- pre-trained
- CNN
- 비용함수
- SVM
- petal to metal
- Computer Vision
- 컴퓨터 그래픽스
- 신경망
- 컴퓨터 비전
- CPP
- recommender system
- 로지스틱 회귀
- 그래픽스
- 딥러닝
- 추천 시스템
- Unsupervised learning
- 파이썬
- 백준
- SGD
- C++
- logistic regression
- cs231n
- Kaggle
- OpenGL
- Vision
- 인공지능
- neural network
- 머신러닝
- Today
- Total
목록Kaggle (3)
kwan's note
저번에는 google net 의 version 3인 inception v3를 이용해서 petal to metal의 classification을 진행하였습니다. 이번에는 조금 더 효율을 높이고자 augmentation을 하였고 또 inception v3모델이 아닌 최근 가장 강력한 모델중 하나인 efficient net을 이용하였습니다. www.kaggle.com/c/tpu-getting-started Petals to the Metal - Flower Classification on TPU Getting Started with TPUs on Kaggle! www.kaggle.com reminder-by-kwan.tistory.com/119 캐글 -petal to medtal (pre trained mod..
www.kaggle.com/c/tpu-getting-started Petals to the Metal - Flower Classification on TPU Getting Started with TPUs on Kaggle! www.kaggle.com pedal to medal 을 오마주한 꽃 classification 이다. 104종류의 꽃을 classify하는 기본적인 image classification 문제인데 정말 간단한 방법으로 적당한 수준의 classification을 진행했다. 최고의 점수를 받기 위한 방법도 아니고 input도 전체중 일부만 사용하였다. input data도 다 사용하지 않고 상위30%의 점수를 받았으니 가성비는 좋다고 생각한다. def decode_image(image_d..
www.kaggle.com/c/titanic/ Titanic - Machine Learning from Disaster Start here! Predict survival on the Titanic and get familiar with ML basics www.kaggle.com 캐글의 대표문제중 하나인 타이타닉의 예측을 진행해보도록 하겠습니다. 데이터를 불러오고 열들을 살펴보겠습니다. 각각의 인덱스는 id, 생존여부, 좌석등급, 이름, 성별, 나이, 가족수, 부모/자식수, 티켓번호, 가격, 짐, 탑승장소로 이루어져 있습니다. null data를 먼저 확인해보았습니다. age cabin embarked에 null data가 포함되어있습니다. 다음으로 sex는 male female로 적혀있는것을 enco..