안녕하세요. 소심비형입니다. 벌써 마지막이 가까워 오는군요-_-; 아마도 다음 글이 머신 러닝 이미지 서치의 마지막이 될듯 합니다. 사실 다 끝난거나 마찬가지긴해요. 오늘 알아볼 내용은 사실 없어도 되는 도우미 같은 유틸리티거든요. 가볍게 읽어보고 넘어가면 될거 같습니다.

 

 

 

NGM 머신 러닝은 초기 단계의 기능만 추가된 상태입니다. 앞으로는 스스로 학습할 수 있도록 개선해야겠죠? 그럴려면 결국은 딥러닝으로 가야할거 같습니다. 머신러닝하고 딥러닝의 데이터 양 차이가 어마어마 하거든요. 업계에서는 전통적인 RDBMS를 버리고 시계열 로우 데이터를 저장할 수 있는 방안을 찾는데 많은 시간을 소모했었습니다. 지금 다니는 회사도 마찬가지입니다. 아무튼, 요즘 빅데이터 시장의 트렌드는 그렇구요. 다시 본론으로 돌아와서 진행할께요.

 

아래 그림과 같이 유틸리티 메뉴의 데이타 생성을 클릭하여 기계 학습 데이타 생성 페이지를 열어줍니다. 그리고 커멘드 콤보 박스에서 테스트 이미지 생성을 선택하세요.

 

우측 속성에 ①샘플 이미지 선택을 클릭하여 ②라이언 얼굴 이미지를 클릭하고 ③열기를 클릭하세요.

 

테스트용 이미지가 저장될 폴더를 미리 선택해야 합니다. 아래 그림처럼 똑같이 할 필요는 없습니다. 테스트이기 때문에 포지티브 폴더 안에 비주얼라이제이션 폴더를 만들었습니다. 다른 폴더로 해도 괜찮습니다.

 

 

 

설정이 마무리 되었으면 아래 그림처럼 ①트레이닝 명령 실행 버튼을 클릭하고 처리 완료 메시지 창을 ②닫아줍니다.

 

 

 

작업이 완료되는 비주얼라이제이션 폴더로 가보세요. 아래 그림처럼 이미지가 만들어져 있을겁니다. 참고로, 이미지 생성 카운트를 10으로 설정해도 10장이 안만들어질수도 있습니다. 이는 네거티브 폴더에 이미지가 10장 미만이기 때문입니다. 만약, 네거티브 폴더에 이미지가 100장이라면 10장만 만들어집니다.

 

 

 

네거티브 이미지 위에 랜덤하게 라이언 얼굴이 올라가집니다. 나중에 학습이 완료되면 이 이미지들로 테스트 해볼 수 있습니다. 물론... 다른 이미지로 해도 됩니다.

 

 

 

두번째로 시각화에 대해 알아보죠~ 앞서 알아본 내용은 학습과는 관련이 없습니다. 하지만, 이번에 알아볼 내용은 학습된 내용을 토대로 분석하기 위해 사용하는 기능입니다. 뭘 분석해야 할지는 아직 잘 모르겠지만... 일단 그렇습니다.

 

유틸리티의 기계 학습 시키기를 눌러서 기계학습 트레이닝 페이지를 엽니다. 그리고, ①설정 불러오기를 클릭하세요. 이전에 저장한 설정 정보를 불러오면 됩니다.

 

 

 

이전 시간에 이미 설정을 마무리 했기 때문에 바로 ①시각화 시작 버튼을 클릭하세요.

 

 

 

학습하면서 분석한 내용을 시각적으로 표시해줍니다. 이미지를 보면 어떤 특징들이 계산에 사용되었는지 확인이 가능합니다. 하나하나 자세하게 설명하기에는 지식이 부족해서... 관련 내용들이 인터넷에 많이 있으니 다들 가볍게 한번씩 읽어 보시면 좋을거 같네요^^;

 

 

 

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