공식 문서 보면서 따라하는데, 참 어려웠지만 그 과정에서 공부가 많이 되는 것 같았다! 처음에 본 CoreML - Pytorch 공식 문서는 이미지 데이터 처리에 관한 내용이라, 데이터 형식을 어떻게 줘야하는지 모르겠어서, 멘토분들께 질문했더니, NLP 공식 문서가 따로 있던걸 찾아주셨다! (찾았지만,, 계속 막히고 어려운 것은 여전했다. . .. 🥲)+ tokenize 과정이 뭘까 했는데, 가즈윌이 설명해주셨다! (한국어와 영어 사이를 조율하는 과정!)

✍️ ML Day 5 어제 한국어 -> 영어 번역은 되는데 영어 -> 한국어 번역이 안되는 문제를 교수님이 @escaping closure를 사용해서 해결해주셨다. 어제 공부하고 자려 했는데, 못해서 오늘 세션 와서 하루종일 클로저 이해하는데 시간을 다 썼다. 그래도 이제는 얼추,, 왜 코드들이 저렇게 짜였는지 이해가 되는 중 . . . https://sohyeonkim-dev.tistory.com/72 ➿ iOS Swift Closure & @escaping 클로저 정리 https://www.youtube.com/watch?v=xiS5gJOIQxI https://dongminyoon.tistory.com/14 https://babbab2.tistory.com/81 https://babbab2.tisto..

🌻 Day 1 - image 데이터는 많이 해봐서, 이번에는 text data를 하고 싶었다. - 원래는 createML로 model을 생성하고 싶었는데, text 생성 기능은 지원을 하고 있지 않았다. : text classification만 가능해서, 짧은 시구나 글 분류기를 만들어볼까 하면서 data 간단하게 모아서 학습시키다가 너무 재미없을 것 같아서 (한글 text 관련 모델을 만들어보고 싶었는데, 고전시가, 현대시 순수 - 서정시 분류기 .. etc 😇) 취소 - createML 이 아닌 다른 tool로 어떻게 ML을 iOS 내부에 적용시킬 수 있을지 고민하다가, (한글 text 생성은 꼭 하고 싶었음) 웹사이트로 구현된 text 생성을 접했다! (신기하더라구요,,) - 다른 머신러닝 코드로 ..

https://www.kaggle.com/datasets/ash2703/handsignimages?select=Test hand-sign-images Drop-In Replacement for MNIST for Hand Gesture Recognition Tasks www.kaggle.com

📌 사용한 DataSet Link https://universe.roboflow.com/joao-gobeti/phone-detection-zqkwb Phone Detection Computer Vision Dataset by João Gobeti 6621 open source phone images. Phone Detection dataset by João Gobeti universe.roboflow.com

Kaggle에서 가져온 이미지 데이터가 야채 데이터베이스라 처음에는 브로콜리랑 콜리 플라워 분류로 하려다가 아무리 기계라지만, 너무한 걸 시키는 것 같아서 감자랑 브로콜리 분류로 바꿨는데,, 단번에 100% 정확도를 내는 걸 보니 브로콜리랑 콜리플라워를 시키는게 옳았을지도.. ^_^ 코랩으로 돌리다가, 얘로 간편하게 뚝 딱 만들어주니깐 아주 편하고 빠르고 좋았다. (다 장단이 있기 마련이겠지? ) 다른 기능들도 차차 써보는걸로 ! :)