이번 주 배운것
- 실전 머신러닝 적용 강의 - 1~4주차 완강
- YOLOv5 사용법 강의
이번주의 문제점
- CUDA 설치실패
- YOLOv5 커스텀 데이터셋 학습 모델 적용하기
실전 머신러닝 적용 강의
- 데이터셋 다운로드
- 필요한 패키지 임포트
- 데이터셋 로드
- 라벨 분포 확인
- **전처리
- 입력과 출력 나누기
- one-hot 인코딩하기
- 학습데이터 증강
- 검증 데이터 일반화
- 전이학습 - 모델 가져와서 수정하기
- 등등
- 네트워크 구성하기
- 모델 학습시키기
논리회귀에서부터 CNN 신경망까지 다양한 머신 러닝 모델을 공부했지만
요는 모두 데이터를 쓸 수 있게 가공해서 그에 맞는 함수와 손실함수로 보정을 넣고 원하는 옵티마이저와 learning rate를 조절하며 원하는 만큼의 정확도가 될때까지 머신러닝을 돌린다!
CUDA 설치 실패
정보를 더 찾아보니 그래픽 카드에 맞게 CUDA 버전을 맞춰서 깔고,
그에 맞는 텐서플로우 버전을 설치해야 한다고 하는것 같다.. 그런데 이러면 협업할때 어떤 기준으로 맞춰야 하는거지?
일단 깔아서 실행해보고 맞춰야하나?
참조
https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=hyunmonn&logNo=221864556723
[Windows/CUDA 10/cuDNN] 간단한 개념 / 설치하는 방법 / 다운 받는 방법
CUDA 란 CUDA = Compute Unified Device Architecture 간단하게, CUDA는 NVIDI...
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YOLOv5 커스텀 데이터셋 학습 모델 적용시키기