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https://www.kaggle.com/alessiocorrado99/animals10 Animals-10 Animal pictures of 10 different categories taken from google images www.kaggle.com 10개의 클래스를 가진 동물 이미지를 분류하는 방법에 대해 정리한 글이다. 먼저 필요한 모듈들을 import 해준다. import numpy as np # linear algebra import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv) # Input data files are available in the read-only "../input/" directory # For exa..

https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer Digit Recognizer Learn computer vision fundamentals with the famous MNIST data www.kaggle.com Competition Description In this competition, your goal is to correctly identify digits from a dataset of tens of thousands of handwritten images. Data Description The data files train.csv and test.csv contain gray-scale images of hand-drawn digits, from zero thr..

https://www.kaggle.com/olavomendes/cars-vs-flowers cars_vs_flowers Dataset with pictures of cars and flowers www.kaggle.com 두가지 레이블만 존재하는 데이터셋이다. 두가지 레이블이기 때문에 이진 분류를 사용하겠다. 먼저 다운로드 받은 데이터를 코랩에서 압축해제한다. !unzip -qq '/content/drive/MyDrive/archive (1).zip' import os import cv2 import matplotlib.pyplot as plt 각각 레이블의 트레이닝 이미지가 몇장인지 계산한다. len(os.listdir('/content/dataset/cars_vs_flowers/training_set..

이 포스팅은 딥러닝을 공부한 후 실전에 적용해 보기 위해 kaggle 사이트에 있는 datasets중 notMNIST 데이터셋을 가지고 실습해본 것입니다. datasets 출처 : https://www.kaggle.com/sanikamal/notmnist notMNIST notMNIST – A multi class dataset for learning computer vision www.kaggle.com 코드 전체 내용은 아래 링크에서 확인할 수 있습니다. https://colab.research.google.com/drive/1l-s7sF1cN9MjO1RFhYh_7uJSkdkPgTii#scrollTo=KLeg3Nl_TKLM Google Colaboratory Notebook Run, share, an..