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MNIST dataset

·          미국 국립표준기술원(NIST) 공개한 기계학습 분야에서 유명한 데이터셋입니다.

·         고등학생과 인구조사국 직원 등이 손글씨를 이용해 만든 데이터로 구성되어있습니다.

·         10 카테고리의 손으로 0부터 9까지의 숫자 이미지로 구성되어 있는 손글씨 숫자 이미지 데이터입니다.

·         MNIST 데이터는 학습 이미지가 60,000, 테스트 이미지가 10,000장으로 70,000개의 이미지로 미리 구해 놓고 있으며, 28x28 크기의 회색조 이미지입니다.

 

 

 

 

 

THE MNIST DATABASE of handwritten digits

http://yann.lecun.com/exdb/mnist/


 


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자바스크립트 객체 자료형 도식도

·       자바스크립트의 자료형 기본타입인 숫자, 문자열, 불린, , 언디파인드를 제외한 모든 다른 값들은 객체입니다.

·       자료형 기본타입의 숫자, 문자열, 불린은 메서드가 있기 때문에 "유사 객체" 됩니다.

·       객체에는 함수(Function), 배열(Array), 날짜(Date), 정규식(RegExp) 포함됩니다.

 


 


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2019. 10. 14. 01:00

맥 OS(Mac OS) Security/System


 

OS(Mac OS)

·       초기에는 매킨토시 시스템이라고 불렸고 버전 7.5부터 OS 이름이 바뀌어져 굳어졌습니다.

·       유닉스(Unix)기반으로 만들어져 애플사(Apple) 제품군에서만 사용이 가능 그래픽 기반 운영체제입니다.

·       애플사는 OS라는 운영체제를 오랜 기간 유지하여 왔으며, 1999 OS X 업데이트를 이후에는 클라이언트 버전, 서버 제품 등으로 제품군을 확대하였고 2017  OS X 시에라, 2018 모하비 등을 지속적으로 발표하고 있습니다.

·       Mac OS 프로그램을 카피하고 삭제함으로써 install uninstall 과정을 단순화하였으며, 드라이버 설치 또한  OS 확장 폴더에 넣고 재부팅을 하면 인식되어 매우 편리합니다.

 

 

https://bit.ly/2W93MZ1

https://bit.ly/2KmDD6U

https://ko.wikipedia.org/wiki/MacOS

https://en.wikipedia.org/wiki/MacOS

 

 

 

https://www.apple.com/macos/


 


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출력결과 - AVD27

[카메라-Data] 클릭


 


 


 

중앙의 [카메라] 아이콘을 클릭하여 사진을 촬영합니다.


 

중앙의 [브이] 아이콘 클릭


 


 

 

[카메라-File] 클릭


 


 


 

이미지 실행


 

왼쪽의 공유 아이콘을 클릭한 경우


 

오른쪽의 정보 아이콘을 클릭한 경우


 







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keras.callbacks 서브 패키지의 주요 메소드

 

메소드

설명

ModelCheckpoint()

·         모델을 저장하기 위해 케라스의 콜백 함수

·         아래 참조

EarlyStopping()

·         학습이 진행될수록 학습셋의 정확도는 올라가지만 과적합으로 인해 테스트셋의 실험 결과는 점점 나빠지게 되는데 학습이 진행되어도 테스트셋 오차가 줄지 않으면 학습을 멈추게 하는 함수입니다.

·         아래 참조

 

 

 

keras.callbacks.ModelCheckpoint() 

ModelCheckpoint() 인자

설명

filepath

epoch마다 훈련된 모델을 저장할 경로

monitor

관찰하고자 하는 항목을 지정

 

설명

val_loss

테스트 오차

acc

학습 정확도

val_acc

테스트셋 정확도

loss

학습셋 오차

 

 

verbose

해당 함수의 진행 사항의 출력 여부

 

설명

verbose=1

해당 함수의 진행 사항이 출력됩니다.

verbose=0

해당 함수의 진행 사항이 출력되지 않습니다.

 

 

save_best_only

모델의 정확도가 최고값을 갱신했을 때만 저장 여부

설명

save_best_only=True

모델이 앞서 저장한 모델보다 나아졌을 때만 저장

save_best_only=False

모든 모델 저장

 

 

 

 

 

 

 

keras.callbacks.EarlyStopping()

EarlyStopping() 인자

설명

min_delta

개선되고 있다고 판단하기 위한 최소 변화량을 나타냅니다. 만약 변화량이 min_delta보다 적은 경우에는 개선이 없다고 판단합니다.

patience

개선이 없다고 바로 종료하지 않고 개선이 없는 에포크를 얼마나 기다려 것인 지를 지정합니다.

만약 10이라고 지정하면 개선이 없는 에포크가 10번째 지속될 경우 학습을 종료합니다.

verbose

얼마나 자세하게 정보를 표시할 것인가를 지정합니다. (0, 1, 2)

mode

관찰 항목에 대해 개선이 없다고 판단하기 위한 기준을 지정합니다.

ex) 관찰 항목이 monitor='val_loss' 으로 설정된 경우에는 감소되는 것이 멈출 종료되어야 하므로, mode='min'으로 설정됩니다.

 

설명

auto

관찰하는 이름에 따라 자동으로 지정합니다.

min

관찰하고 있는 항목이 감소되는 것을 멈출 종료합니다.

max

관찰하고 있는 항목이 증가되는 것을 멈출 종료합니다.

 

 

 


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