🏆 AIFFEL Data Science, Machine Learning, Deep Learning 프로젝트
| Num. |
About |
Concept |
Description |
Link |
| 1 |
AI rock-scissor-paper |
CNN |
인공지능과 가위바위보 하기 |
|
| 2 |
Analyze cancer data |
sklearn, Recall |
유방암 진단을 위한 모델 비교 |
|
| 3 |
News crawle |
BeautifulSoup |
뉴스기사 크롤링 및 분류 |
|
| 4 |
Image Classification |
Transfer Learning |
이미지 분류기 만들어보기 |
|
| 5 |
Feature Engineering |
LinearRegression |
자전거 타는 사람은 몇 명? |
|
| 6 |
ADF test stationarity |
Stationarity |
어제 오른 내 주식, 과연 내일은? |
|
| 7 |
Recommendation System |
Alternating Least Squares |
영화 추천 시스템 만들기 |
|
| 8 |
Kaggle Competitions |
GridSearchCV, Ensemble |
나의 첫 번째 캐글 경진대회 |
|
| 9 |
Sentimental Classification |
Word2Vec |
영화리뷰 텍스트 감성분석하기 |
|
| 10 |
Face Sticker png |
OpenCV |
고양이 수염 스티커 만들기 |
|
| 11 |
Text Generator |
lyrics corpus |
작사가 인공지능 만들기 |
|
| 12 |
Face Embedding similarity |
face_recognition |
나랑 닮은 연예인을 찾아보자 |
|
| 13 |
Face2Emoji Mobile App |
Tensorflow js |
Face2Emoji 모바일 웹앱 만들기 |
|
| 14 |
Text Generator |
DeepLab |
인물 사진 모드 만들기 |
|
| 15 |
Neural Machine Translation |
seq2seq |
seq2seq 번역기 만들기 |
|
| 16 |
Image Generator |
DCGAN |
CIFAR-10 이미지 생성하기 |
|
| 17 |
Compare OCR |
OCR API, keras-ocr, Tesseract |
문자를 읽을 수 있는 딥러닝 |
|
| 18 |
Text Summarization |
AttentionLayer, seq2seq |
뉴스기사 요약해보기 |
|
| 19 |
Super Resolution |
SRGAN, PSNR, SSIM |
흐린 사진을 선명하게 |
|
| 20 |
Anomaly Detection |
k-means, DBSCAN, AutoEncoder |
어라 이 시계열 이상한데? |
|
| 21 |
Walker Chatbot |
Transformer, Attention |
트랜스포머로 만드는 대화형 챗봇 |
|
| 22 |
Chest X-Ray Images |
CNN |
폐렴 진단기 성능개선 |
|
| 23 |
Session-Based Recommendation |
GRU4REC |
Movielens 영화 SBR |
|
| Num. |
About |
Concept |
Description |
Link |
| 2 |
ResNet Ablation |
ResNet, VGG |
plain모델과 residual모델 비교 분석 |
) |
| 3 |
Data Augmentation |
imgaug, tf.image |
라이브러리를 활용한 Augmentation 기법 |
|
| 4 |
Comparison Experimen |
CutMix, Mixup |
이미지 어디까지 우려볼까? |
|
| 5 |
Object Detection |
SSD, Yolo |
딥러닝 기반의 Object detection |
|
| 6 |
Object Detection |
RetinaNet, KITTI |
자율주행 보조 시스템 만들기 |
|
| 8 |
Segmentation |
Unet, U-Net++, KITTI |
개선된 U-Net 모델 만들기 |
|