내일배움캠프 AI - TIL 33

❤️‍🔥TIL : Today I Learned❤️‍🔥
그날그날 내가 공부한 것을 정리하는 것

 

 

 

내일배움캠프 AI트랙 323ay

 

오늘 배운 내용

프로젝트 2일차 - 머신러닝 데이터 학습

강의를 다 듣긴했지만 쏟아치는 용어들과 복잡한 개념사이에서 살아남은건 몇개 없는 상태에서 시작하는 머신러닝프로젝트.

강의도 다 듣고 특강도 잘 아해했고, 퀴즈도 잘 풀었고, 강의 과제도 다 잘 재출했는데 내가 기획한 머신러닝을 시작할려니깐 어디서부터 시작해야할지 처음부터 눈앞이 캄캄해졌다.

 

어제까진만해도 이미지 기반 펫 감정을 판별하는 서비스를 신나고 재밌게 기획했지만

핵심기술인 이미지로 펫감정을 판별하는 머신러닝 모델을 설계할려고 보니깐 생각보다 막막했다.

감정을 판별한다는 것부터 사실상 AI분야에서도 어려운 편이였는데 너무 가볍게 생각한것 같다.

창호튜터님도 오전에 오셔서 S.A에 대한 피드백을 주시면서 정확도에 대해서 말씀해주셨는데, 어느정도 정확도가 약간 떨어져도 여러가지 시도를 해보는 것도 의미 있을 것 같다.

 

Kaggle을 통해서 찾은 강아지 감정 데이터셋은 Angry / Happy / Sad / Relaxed 4가지로 감정을 분류한 데이터 셋이다.

https://www.kaggle.com/datasets/devzohaib/dog-emotions-prediction 

Dog Emotions Prediction

 

데이터셋은 생각보다 넉넉했지만, 감정이라는 데이터가 생각보다 이미지로 판별하기 어렵기 때문에이미지가 많을수록 좀더 나을 것이라는 생각에 이미지 증강기법을 사용해주었다.

train_datagen = ImageDataGenerator(
  rescale=1./255, # 일반화
  rotation_range=10, # 랜덤하게 이미지를 회전 (단위: 도, 0-180)
  zoom_range=0.1, # 랜덤하게 이미지 확대 (%)
  width_shift_range=0.1,  # 랜덤하게 이미지를 수평으로 이동 (%)
  height_shift_range=0.1,  # 랜덤하게 이미지를 수직으로 이동 (%)
  horizontal_flip=True # 랜덤하게 이미지를 수평으로 뒤집기
)

test_datagen = ImageDataGenerator(
  rescale=1./255 # 일반화
)

train_gen = train_datagen.flow_from_directory(
  'images/',
  target_size=(224, 224), # (height, width)
  batch_size=32,
  seed=2021,
  class_mode='categorical',
  shuffle=True
)

test_gen = test_datagen.flow_from_directory(
  'images/',
  target_size=(224, 224), # (height, width)
  batch_size=32,
  seed=2021,
  class_mode='categorical',
  shuffle=False
)

 

딥러닝 방식을 어떻게 하면 좋을지 감이 안와서 일단 이미지 처리 할때 가장 많이 사용한다는 전이학습방법을 통해서 모델을 만들었는데..

어째 내가 만든 펫감정판별 모델의 정확도가 처참했다. 40프로가 간당간당하다...

 

내일은 좀더 정확성을 올릴 수 잇는 방법에 대해서 연구해볼려고한다.