12/21일(금) 2차 정기모임을 가졌습니다.
서울스퀘어가 아닌 강남에서 별도의 모임을 가졌으며 본격적인 딥러닝 코드를 구현하기 시작했습니다.
1.딥러닝 스터디
->각 개인별 딥러닝 과제가 주어졌습니다.
프레임 워크(keras , tensorflow)를 이용하여 가장 기본적인 data_set 인 mnist/cifar-10 을 분류 해보았았고 신경망의 시각화 강의를 보았습니다.
딥러닝 입문자가 팀원 대부분이므로 처음에 가장 어려워하는 활성화 함수 및 오차함수에 대한 설명과 이진분류/다중분류/회귀 에 관한 기본 개념을 확실하게 알아가는 시간이였습니다.
또한 딥러닝에서 가장 많이 활용하는 분류, 분할, 검출 에 대해서 이해를 하는 시간을 가졌으며 최종적으로 딥러닝 알고리즘을 적용할 data_set을 찾기위해 오픈 데이터셋 사이트에 방문하는 방법 및 종류를 조사해 오기로 하였습니다.
2.과제
저희 목표는 마지막주 까지 의료 데이터를 이용한 딥러닝 알고리즘 개발이 목표이므로 중간발표 이전까지 이미지/음성 데이터를 학습하기 위해 cnn 기본 원리를 이해해야만 합니다.
2.1 cs231n 강좌를 통해 cnn완벽하게 익히기기
2.2 프레임 워크를 이용한 cnn 구현
2.3 오픈 데이터셋 조사