WebUI Forge 탐구: 효율적인 AI 이미지 생성의 시작🚀 사용자 친화적인 디자인으로 창작 과정 혁신안녕하세요, AI와 이미지 생성에 관심 있는 분들! 오늘은 빠르게 발전하는 인공지능 세계에서 주목할 만한 도구, WebUI Forge를 소개하려고 합니다.이 인터페이스는 Stable Diffusion AI 모델을 활용해 창작 과정을 한층 더 효율적이고 즐겁게 만들어줍니다. 속도, 품질, 접근성을 모두 갖춘 Forge의 매력을 함께 살펴볼까요? 참고 Github 주소https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge GitHub - lllyasviel/stable-diffusion-webui-forgeContribute to lllyasviel/s..

안녕하세요 오늘은 머신러닝 또는 딥러닝 모델의 성능 평가방법에 대해 알아보고자 합니다. 위 그림처럼 학습된 모델의 성능이 좋은지 안좋은지는 어떻게 알 수 있을까요? 학습된 모델의 성능을 평가하기 위해 Confusion Matrix를 많이 활용합니다. 아래그림처럼 MNIST데이터를 학습한 모델에게 여러가지 숫자를 보여준다고 가정해보겠습니다. 1~4까지의 숫자들을 각각 5번씩 보여주었다고 가정해보고 입력값(X)에 따른 모델의 예측값(Y)을 행렬로 정리해보겠습니다. 위 테이블을 보시면 학습된 모델에게 '1'을 5번 보여줬을때 2번 맞췄다는걸 알 수 있습니다. '2'는 5번, '3'은 3번 , '4'는 4번 맞춘걸 알 수 있습니다. 이렇게 학습된 모델의 입력값과 예측값을 정리한 테이블을 Confusion Mat..

저번 포스팅에서는 KNN알고리즘의 이론에 대해 알아보았습니다. 오늘은 깃허브에서 KNN알고리즘을 활용해서 색상 분류를 적용시킨 알고리즘에 대해 알아보도록 하겠습니다. (출처:https://github.com/ahmetozlu/color_recognition) GitHub - ahmetozlu/color_recognition: Color recognition & classification & detection on webcam stream / on video / on single ima :art: Color recognition & classification & detection on webcam stream / on video / on single image using K-Nearest Neighbors..

오늘은 KNN(K-Nearnest Neighbor)에 대해 알아볼려고 합니다. K-최근접 이웃이라고 불리우며, 분류기(Classifier) 역할을 하고 있습니다. 알고리즘의 이름이 왜 K-Nearest Neighbor인지는 아래 내용을 보면 충분히 이해하실 수 있을겁니다. KNN 알고리즘의 경우, 거리를 계산하여 가장 인접한 K개의 데이터를 선정하여 Class 분류를 하게 됩니다. 위 그림을 보면 k=1일 경우 , 입력된 데이터(물음표)는 어느 클래스로 분류를 하게 될까요? Class A로 분류하게 됩니다. 조금 직관적인 예시 이미지로 보겠습니다. KNN알고리즘에서 k=3 일 경우, 가운데 있는 초콜릿은 어떤 초콜릿(화이트, 다크)으로 분류할까요? k=3 일 경우 다크 초콜릿이 더 많이 분포하고 있기때문..

카글(Kaggle)의 데이터셋을 활용하여 이전에 정리했던 선형회귀 모델을 실습하고자 합니다. 선형회귀 모델의 경우 앞서말 한 바와 같이 데이터의 선형성(Linear)을 뛰는 것이 중요합니다. 하지만 비선형적인(Non-Linear) 데이터들이 훨씬 많이 분포합니다. 이번 포스팅은 카글의 데이터셋을 활용해서 선형회귀모델을 적용시키는 것에 의미를 두고자합니다. 테스트용으로 사용할 데이터셋은 city_temperature.csv 파일입니다. 나라별 주요 도시의 평균온도가 나와있습니다. 저는 그 중 서울의 여름 온도를 사용하도록 하겠습니다. 혹시나 데이터가 필요하신분들은 하단 링크를 통해 다운받으시면 됩니다. https://drive.google.com/drive/folders/1LFNWWpE5QGzNIkkz4Y..

머신러닝을 배우기 시작하면 꼭 한번 쯤은 공부하게 되는 선형회귀분석입니다. 머신러닝을 배우는 과정에서는 선형회귀외에도 Binary Classificaion, PCA분석, KNN 알고리즘 등 다양한 방법들이 있지만 오늘은 선형회귀에 대해 알아보고자 합니다. 아래 이미지가 잘 보이시나요? 선형회귀분석을 잘 설명하는 이미지라고 볼 수 있습니다. 파란색 점들이 데이터 일때, 파란색 데이터들이 어떤 형태로 이루어져 있는 것 처럼 보이시나요? 빨간색 선이 잘 보여주고 있죠? 마치 데이터들이 선형성(Linear)을 띄고 있다는 것을 알 수 있습니다. 선형회귀분석을 적용하고자 하신다면 기본적으로 데이터들이 선형성을 띄는것이 필요합니다. 반대로 말하자면 분석하고자 하는 데이터셋이 원형형태의 군집을 이루고 있거나, 방사형..