Broccoli's House

6회차 - (1) 훈련 데이터 수집 완료 텍스트 파일 불러오기 - 훈련 데이터를 수집할 때 로지텍 G27로부터 파이썬 라이브러리 Pygame을 이용하여 조향 데이터와 브레이크 데이터, 스로틀 데이터를 받아와 텍스트 파일로 저장하였다. 이 데이터들은 각 이미지에 대한 레이블(label)이 된다. 학습을 위해 텍스트 파일로부터 각 데이터들을 리스트의 형태로 받아온다. path = '~/Training Data/' # 훈련 데이터가 저장된 경로 선언 Text_steering = open("%sSteering_Data.txt" % path, 'r') # 조향 데이터 텍스트 파일 오픈 Text_throttle = open("%sThrottle_Data.txt" % path, 'r') # 스로틀 데이터 텍스트 파일..

5회차 - (5) 훈련 데이터 수집 완료 훈련 데이터 수집 완료 - TORCS의 훈련 트랙 하나를 2번씩 돌면서 이미지와 조향 데이터 등의 훈련 데이터를 모은다. 트랙의 길이마다 조금씩 다르지만 레이스 한 번을 완료하면 대략 3,000개의 훈련 데이터가 모인다. 전체 훈련 트랙 8개를 하나의 트랙당 2바퀴씩 도는 레이스를 8번씩, 총 64번의 레이스, 128바퀴의 훈련 데이트를 모으는 것을 완수하였다. - 훈련 이미지, 조향 데이터, 브레이크 및 스로틀 데이터를 각각 180,900개 모았다. 당초 예상했던 20만개에 살짝 못미치지만 동일한 트랙을 다시 돌면서 데이터를 2만개 더 채워넣는 것은 무의미해 보였기에 18만개 가량에서 데이터 수집을 멈추었다. 학습 시에 배치의 크기를 100개로 할 계획이기 때문..

5회차 - (4) 훈련 데이터 수집 및 저장 훈련 데이터 수집 - 딥러닝 모델을 만들어 학습시키기 위하여 앞서 작성했던 파이썬 코드들을 사용하여 훈련 데이터를 수집한다. 하나의 파이썬 파일 안에 스크린 이미지를 추출하는 코드와 로지텍 G27에서 조향, 엑셀, 브레이크 데이터를 추출하는 코드를 동시에 작성하는 경우, 전체 코드가 복잡해지고 깔끔하지 못하다. 따라서 두 개를 분리하여 다른 파이썬 파일 안에서 작성하고 훈련 데이터를 모으는 파이썬 파일을 새로 만들어, 모듈로써 각 기능을 하는 함수를 불러오도록 한다. 이미지 추출 모듈 및 함수 작성 - 컴퓨터 스크린을 촬영하고 이미지의 크기 조절 및 흑백 처리를 해주는 함수를 작성하고, 이미지를 저장해주는 함수를 따로 작성한다. 그 이유는 훈련 데이터를 다 모..

※ 이 글의 내용은 O'REILLY의 책을 기반으로 한다. 신경망 학습 학습 - 학습(Learning) : 신경망의 각 노드들은 입력에 가중치를 곱하여 편향을 더한 값을 활성화 함수를 거쳐 출력한다. 학습이란, 신경망 모델의 출력이 사용자가 원하는 값에 수렴하도록 수많은 노드들이 가지고 있는 각각의 가중치와 편향들을 자동으로 획득하는 것을 말한다. 즉, 사용자가 원하는 출력과 모델의 출력이 동일시되거나 수긍할만한 오차에 수렴하는 가중치와 편향을 알아서 찾아가는 것이 바로 머신러닝의 학습이다. - 손실함수(cost function) : 손실 함수는 신경망이 학습할 수 있도록 해주는 지표이다. 사용자가 원하는 출력과 머신러닝 모델 출력 값의 차이 즉, 오차를 말한다. 일반적으로 이 손실 함수 값이 최소화되도..