반응형 Python2 [Dlib][Cloud Run][Android] 치아 상태 점검 AI 서비스 배포 (기록용) # Environment - Docker (DockerFile 통한 패키지 의존성 및 빌드 명령 관리) - KNative (Cloud Run) - Cloud Registry (서버 컨테이너 저장 및 배포) - Cloud Run (서버리스 방식 무중단 컨테이너 업데이트 및 배포) - Flask (파이썬 서버 구축) - Tensorflow (치아 상태 점수화 모델 구축) - Dlib (얼굴 특징점 추출 및 입 영역 분리) - CV2 (이미지 데이터 전처리 및 영상 처리 기법을 통한 상태 판별) - AWS S3 (최종 결과 이미지 및 데이터 저장, 추후 데이터 분석을 위한 데이터셋 생성) - Android Studio (기능 구현을 위한 안드로이드 클라이언트 제작) : okhttp, retrofit(서버 통신.. 2020. 12. 4. 핸즈온 머신러닝(4) - 분류 1 # MNIST 이번 포스트에서는 너무나도 유명한 MNIST 손글씨 데이터셋을 사용하여 분류 시스템에 대해 다뤄보려고 한다. 사이킷런에서 제공하는 여러 헬퍼 함수를 사용해 잘 알려진 데이터셋을 내려받을 수 있다. 다음은 MNIST 데이터셋을 내려받는 코드이다. from sklearn.datasets import fetch_openml mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) 데이터셋에서 이미지 하나를 확인해보기 위해 샘플의 특성 벡터를 추출하여 28*28 배열로 크기를 바꾸고 matplotlib의 imshow() 함수를 사용해 그릴 수 있다. %matplotlib inline import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt s.. 2020. 1. 21. 이전 1 다음 반응형
