Man of Concrete

   안녕하세요 ?  케라스(Keras)를 활용하여 Mnist 데이터셋을 다루어 보는 Mnist Hands-on 입니다.  튜토리얼 형식으로 진행하겠습니다.  이미지 분류 즉 Logistic regression(Classification)을 연습할 수 있습니다.  CNN(Convolutional Neural Network) 기법의 Hello-world 라고 할 수 있을 것입니다.  * CNN이란 ? 핸즈온은 깃허브와 구글의 코랩을 활용하여 다음과 같은 순서로 진행하겠습니다.      1. Mnist data 살펴보기      2.  Mnist - DNN(Deep Neural Network)로 학습해보기      3. Mnist - CNN으로 학습해서 정확도 높이기      4. 직접쓴 숫자 넣어보기, 연구 적용 고민 구글 코랩은 클라우드 기반으로 아나콘다를 이용하여 python-tensorflow-keras 환경을 구성 하는 방법에 비해서 훨씬 간편합니다. https://colab.research.google.com/ 또한 구글에서 제공하는 GPU를 활용하여 노트북만 가지고도 언제 어디서나 빠르게 학습을 진행할 수 있습니다. *깃허브(Github)란? *코랩(colab)이란?  코랩에 접속하고 '파일->노트 열기->Github탭'에 아래의 url을 적습니다.   https://github.com/swangkk/Mnist-hands-on  Mnist hands-on.ipynb 를 열 수 있습니다.  가장먼저 '런타임->런타임 유형 변경' 메뉴에서 하드웨어 가속기를 GPU로 바꿉니다.  한번에 12시간동안 사용할 수 있고, None에 비해 엄청 빠릅니다. ...