# 교과목 정보 #
- 세종대학교 AI로봇학과 (최유경 교수)

## 은하계 분류 ##
- 은하계는 관측 후 형태에 따라 분류되어집니다. 은하계를 분류해봅시다.

## 데이터 셋 설명 ##
다음과 같이 3가지 종류의 은하계 데이터 셋이 제공됩니다.

- Spiral 은하는 일반적으로 알려진 나선 형태의 은하를 의미합니다.
- Edge 은하는 나선 은하지만 관측 방향에 의해 뾰족한 형태를 띄는 은하를 의미합니다.
- Smooth 은하는 은하 디스크의 두께가 얇지 않고 두껍게 보이는 은하를 의미합니다.

![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F6028554%2F9942f57530990ee7c6fe74948544698a%2F.png?generation=1678164470603005&alt=media)

- 학생 여러분의 편의를 위해 각 은하계 사진은 1D Feature로 가공되어 제공합니다. 지금부터 간략하게 설명할 2D 영상을 1D로 표현하기 위한 방법은 기계학습 수업의 범주를 벗어나오니 참고만 하시길 바랍니다.
 - 각 사진은 ImageNet으로 pretrained된 [VGG16](https://arxiv.org/abs/1409.1556)을 활용하여 1-Dim의 벡터로 제공됩니다. 이 벡터는 종단 두 개의 FC Layer를 통해 나온 4,096 차원의 벡터에 PCA를 사용해 64차원으로 가공되어 제공됩니다.

- 학습 데이터는 총 6,000개, 평가 데이터는 총 1,500개이며 학습 데이터에 해당하는 분류 정보도 같이 제공됩니다.

## 랜덤시드
```
#랜덤시드 고정
import random
import os
seed = 42
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
os.environ["PYTHONHASHSEED"] = str(seed)
```

## 코멘트 ##
- 과제 진행에 어려움이 있다면, 담당 조교와 상의하세요.