머신러닝16 AI 기반 아동 미술심리 진단을 위한 그림 분석 - YOLOv5(최종) 두 개의 게시물을 통해 여러 모델을 이용해서 이미지 디텍션을 진행했다. 이번에는 Yolov5를 이용해서 '여자 사람'에 대해 이미지 디텍션 모델 학습을 진행했다.현재까지 학습에 사용한 모델은 '나무', '집'은 Faster R-CNN을 이용해서 이미지 디텍션을 진행했다. 그리고 '남자 사람'은 SSD를 이용해서 이미지 디텍션을 진행했다. 그리고 이번에 이용한 Yolov5를 이용해서 '여자 사람'에 대해서 이미지 디텍션을 진행했다. Faster R-CNN, SSD, Yolov5 모두 사전 훈련된 가중치를 모델에 이용했다. 하지만 모델의 모든 가중치가 학습 과정에서 업데이트되도록 설정했다. 또한, Faster R-CNN과 SSD는 MMDetection을 사용하여 COCO 데이터셋 형식으로 처리하였지만, YO.. 2024. 12. 17. RFM과 머신러닝을 활용한 모바일 게임 유저 행동 분석 및 마케팅 전략 1. 분석 개요1.1 기획 배경 및 분석의 필요성1.2 분석 방법 2. 데이터 수집 및 분석2.1 데이터 분석 프로세스 수립2.2 데이터 분석 및 시각화2.3 정리 3. 유저 세그먼테이션3.1 군집화 및 시각화 4. 분석 활용 방안4.1 RFM 분석 유저 마케팅4.2 무자본 유저 마케팅 5. 프로젝트 요약 및 향후 방향5.1 프로젝트 요약5.2 향후 방향1. 분석 개요1. 기획 배경 및 분석의 필요성게임 산업은 코로나19 이후에 급격하게 발전한 산업 중 하나이다. 그래프1을 보면 코로나19 발생 이전인 2018, 2019년에 비해 2020년 국내에도 코로나19 환자가 발생하면서 부터 게임 산업의 매출액이 약 21%가 급등한 것을 확인할 수 있다. 특히, 게임 이용 플랫폼의 경우 그래프2를 통해 알 수 있.. 2024. 11. 29. AI 기반 아동 미술심리 진단을 위한 그림 분석 - Faster R-CNN 새로운 프로젝트를 시작하면서 가능한 빨리 업로드를 하려고 했지만... 수집한 데이터셋에서 제공되는 json을 coco dataset 형식에 맞추면서 코드 실수를 했었다. 원인을 못 찾고 있어서 오래 걸렸다... 1. 프로젝트 목표프로젝트 목표 데이터셋의 전반적인 구성2. 기대 효과아동의 창의성 및 개성 이해 도구로 활용미술 치료 접근성 향상 및 비용 절감심리적 상태의 초기 파악 및 정서적 안정 지원3. 요약프로젝트 흐름도결과4. 분석 대상 확인이미지 샘플 확인5. 모델 훈련Faster RCNN나무집종합6. 결론1. 프로젝트 목표1. 프로젝트 목표이 프로젝트의 목표는 아동이 그린 그림을 기반으로 간편한 미술심리 진단 도구를 제공하는 것이다. 아동의 그림 데이터셋을 활용하여 딥러닝 모델을 개발하고, 그림 .. 2024. 11. 25. 딥러닝으로 구현한 한식 구별 - 한식 도감 만들기 배포, AWS 이전에 구현했던 한식 분류 모델을 Dash를 이용해 간단하게 웹 사이트로 구현했다. 뿐만 아니라 구현한 웹 사이트를 AWS를 이용해 배포까지 완료했다.가능한 심플하게 만들어 봤는데 디잔인에 소질이 없어서... 그래도 코딩을 시작할 때 웹 디자인으로 시작을 해서 Dash로 제작할 때 매우 어렵지는 않았다. 핸드폰으로 가능하다... 배포까지 완료가 됐지만 예측 결과에서 차이가 발생했다.Kaggle을 이용해서 학습을 할 때 한식 이미지 데이터셋을 Kaggle에 업로드를 하고 위치를 데이터프레임 형식으로 처리를 했다. 마찬가지로 직접 수집한 예측용 이미지 72장 역시 Kaggle에 업로드를 하고 위치를 데이터프레임 형식으로 처리해 예측을 했었다. 따라서 아래의 코드를 이용해서 학습을 진행했다. 데이터프레임에서.. 2024. 11. 18. AI 모델로 한식 구별하기 - 딥러닝으로 한식 도감 만들기 1. 프로젝트 목표프로젝트 목표 데이터셋의 전반적인 구성2. 기대 효과한식에 대한 접근성 향상한식 관련 서비스와 응용 프로그램에 활용관광 산업과 연계한 경제적 효과3. 요약프로젝트 흐름도결과4. 분석 대상 확인이미지 샘플 확인5. 모델 훈련VGG19GoogleNet(InceptionResNetV2)EfficientNetB3 - 미세 조정1EfficientNetB3 - 미세 조정2종합6. 결론1. 프로젝트 목표1. 프로젝트 목표이 프로젝트의 목표는 외국인의 한국 음식에 대한 접근성과 이해도를 높이는 것을 목표로 한다. 한식 이미지 데이터셋을 기반으로 딥러닝 모델을 개발하여, 145개 카테고리로 분류된 한식을 자동으로 식별하는 것이다. 한국 음식은 한국인에게는 익숙하고 구분하기 쉬운 반면, 외국인에게는 생소.. 2024. 11. 14. 강아지 VS 고양이(Cat vs Dog), 강아지 고양이 구분 1. 프로젝트 목표프로젝트 목표 및 분석 대상에 대한 이해 데이터셋의 전반적인 구성2. 기대 효과딥러닝 모델의 성능 검증과 비교딥러닝 학습 과정 이해3. 요약프로젝트 흐름도결과4. 분석 대상 확인이미지 샘플 확인5. 모델 훈련직접 설계한 모델사전 훈련 모델결과6. 결론1. 프로젝트 목표1. 프로젝트 목표 및 분석 대상에 대한 이해 이 프로젝트의 목표는 Kaggle에서 제공하는 강아지와 고양이 사진 데이터셋을 이용해 두 동물을 정확히 분류할 수 있는 머신러닝 모델을 만드는 것이다. 사람은 강아지와 고양이를 구분하는 것이 비교적 쉬운 일이지만, 컴퓨터는 그렇지 않다. 강아지와 고양이는 모두 눈, 코, 귀, 수염, 네 발, 털, 꼬리를 가지고 있어 비슷한 특징을 공유하며, 이러한 이유로 컴퓨터가 둘을 구별하는.. 2024. 11. 9. 이전 1 2 3 다음 728x90
