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[머신러닝스터디/2016]
[머신러닝스터디/2016/목차]
== 내용 ==
[머신러닝스터디/2016/목차]
== 내용 ==
* 프로젝트 결정
* [https://s.yimg.com/iu/api/res/1.2/fqaRdK6UZtSl2fv6pA6Qng--/YXBwaWQ9eXZpZGVvO2ZpPWZpbGw7dz04Njg7cT05MDtuPTE7cm90YXRlPWF1dG8-/https://s.yimg.com/ea/img/-/160317/2_1bekimg-1bekimj.gif chicken vs poodle]: 후라이드 치킨과 갈색 푸들을 구별할 수 있는 이미지넷 만들기.
* [https://github.com/tensorflow/models/blob/master/inception/inception/slim/README.md tensorflow slim]
* [https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/how_tos/image_retraining/index.html image retraining]: 구글에서 공개한 인셉션의 trained model을 사용하기로 함.
* [cs231n] 강의 병행으로 듣기. 프로젝트를 진행하다가 모르는 부분이 나오면 강의를 듣기로. 각자 공부해도 좋음.
* [http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html 강의노트]
* [https://www.youtube.com/playlist?list=PLlJy-eBtNFt6EuMxFYRiNRS07MCWN5UIA 동영상]
* Issue
* slim이 미완성 패키지라 릴리즈 패키지(v0.10.0)에서 기능을 사용할 수 없음
* [https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/how_tos/image_retraining/index.html#training-on-flowers flower classification]을 하려고 했으나 실패
== 다음 시간에는 == * Docker에 개발 환경 세팅해오기
* tensorflow slim
내용 ¶
- 프로젝트 결정
- chicken vs poodle: 후라이드 치킨과 갈색 푸들을 구별할 수 있는 이미지넷 만들기.
- tensorflow slim
- image retraining: 구글에서 공개한 인셉션의 trained model을 사용하기로 함.
- cs231n 강의 병행으로 듣기. 프로젝트를 진행하다가 모르는 부분이 나오면 강의를 듣기로. 각자 공부해도 좋음.
- chicken vs poodle: 후라이드 치킨과 갈색 푸들을 구별할 수 있는 이미지넷 만들기.
- Issue
- slim이 미완성 패키지라 릴리즈 패키지(v0.10.0)에서 기능을 사용할 수 없음
- flower classification을 하려고 했으나 실패
- slim이 미완성 패키지라 릴리즈 패키지(v0.10.0)에서 기능을 사용할 수 없음
다음 시간에는 ¶
- Docker에 개발 환경 세팅해오기
- tensorflow slim
- tensorflow slim
