지난 학기(23-1)에 들었던 기계학습, 딥러닝 수업 내용 복습하는 기분이다. 생각보다 퀴즈가 한 번에 통과하기 어려워서, 집중해서 듣고 신중하게 문제를 풀어야한다. programming 과제도 몇 개 나왔는데, 우선 동영상 강의부터 다 몰아서 듣고, 주피터 코딩 문제들은 12일 전까지 . . 따로 모아서 개발해야 될 것 같다. 수료까지 화이팅팅 (Chapter 5개 . . 남았따 🌞)

🌻 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 ..

📌 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 ! :)

https://developer.apple.com/kr/machine-learning/models/ https://developer.apple.com/documentation/vision/classifying_images_with_vision_and_core_ml Apple Developer Documentation developer.apple.com