개발자로 후회없는 삶 살기

서론 교과목 실습 과제 1에서 수행한 사항들을 정리해 봅시다. 본론 - 내용 MASK-RCNN 개발 환경 구축 - 산출물 1. MASK-RCNN 개발 환경 구축 단계별 문제점 및 해결 방안 정리 (PPT, 동영상, 문서 중 선택) 2. MASK-RCNN 개발 가상 환경 배포 버전 (Anaconda 가상 환경 Export) - 검증방안 1. 수업 시간에 각 팀 별 발표 + 제출 산출물 기반 MASK-RCNN Sample 실행 가능 여부 확인 2. Training Validation을 통해 확인 - 단계 1. MASK RCNN 환경 구축 2. Sample Balloon 학습 3. Test - 수행(tensorflow version 1) => MASK RCNN 환경 구축 1. 가상환경 만들기 2. 라이브러리 ..

서론 교과목 14주차 강의 내용을 정리해 보겠습니다. 본론 - 쿠버네티스란? 우리는 지금까지 도커 이미지를 이용해서 프로젝트를 하기 위한 도구들을 배웠습니다. 도커 이미지를 사용하기 위한 인프라를 다져주는 것이 쿠버네티스입니다. 이미지 기반으로 동작을 하더라도 단순히 한 개나 적게 설치할 때는(이미지 pull) 쉽지만 엄청나게 많이 설치할 때는 이미지 기반으로 설치하는 것도 어렵습니다. 구글이라고 하면 하루에 셀 수 없이 많은 컨테이너가 발생합니다. 이 수많은 이미지를 다운 받는 것을 내가 로컬에 이미지를 다운 받을 때처럼 타이핑으로 pull하면 시간도 많이 걸리고 상식적으로 말이 안 된다고 할 수 있습니다. > 이런 것을 조율해 주는 것이 쿠버네티스로 컨테이너 오케스트레이션 도구입니다. (k8s라고 부..

서론 ※ 이 포스트는 다음 강의의 학습이 목표임을 밝힙니다. https://www.youtube.com/@mcodeM/playlists 메타코드M 메타코드에서 SKY출신 / AI기업 현직자에게 무료로 코딩을 배우세요 서울대 , 카이스트, 고려대 + 현업 개발자들의 핵심 코딩/데이터 강의 [비지니스 협업은 메일로 연락주세요 : support@mcode.co.kr] - www.youtube.com 본론 - 어텐션 rnn의 단점을 보완하기 위해 만든 것이 lstm이었습니다. 이들은 시간에 따라서 sequential 한 w가 전달되는 특징이 있었습니다. 여기서 파생된 것이 seq2seq였습니다. 이는 인-디코더를 가지고 many-to-many 구조를 띄고 있었고 이것의 문제점을 보완하기 위해 만들어진 것이 at..

서론 ※ 이 포스트는 다음 강의의 학습이 목표임을 밝힙니다. https://www.youtube.com/@mcodeM/playlists 메타코드M 메타코드에서 SKY출신 / AI기업 현직자에게 무료로 코딩을 배우세요 서울대 , 카이스트, 고려대 + 현업 개발자들의 핵심 코딩/데이터 강의 [비지니스 협업은 메일로 연락주세요 : support@mcode.co.kr] - www.youtube.com 본론 - rnn 시간에 따라 변화하는 데이터를 처리하기에 좋은 NN 구조입니다. > 예시 : 음성인식, 음악 생성기, DNA 염기 서열 분석, 번역기, 감정 분석 > state space model입니다. 입력, 상태, 출력을 다루는 모델입니다. history를 가져가는 모델입니다. 세 개의 w를 공유합니다. rn..

서론 ※ 이 포스트는 다음 강의의 학습이 목표임을 밝힙니다. https://www.youtube.com/playlist?list=PL7SDcmtbDTTzQ69rNQ85LyA2WAx438pxz [ 국제 로봇대회 1위 x 서울대 AI ] www.youtube.com 본론 - 유사도 분석 단어와 단어 사이에 문장과 문장 사이에 얼마나 유사성이 있나를 의미합니다. 1. 벡터 유사도 벡터는 크기와 방향을 가지고 있습니다. > 크기가 같고 방향이 다르면 cosine metric을 쓰고 이것은 두 벡터의 내적을 두 벡터의 크기로 나누면 공식에 따라서 cosine 값이 나옵니다. > 이게 무슨 의미냐면 각도입니다. (단어를 임베딩하면 벡터인데 그 벡터가 원점에서 바라보면 각도가 있습니다. 여러 벡터들끼리 각도가 작으면..

서론 ※ 이 포스트는 다음 강의의 학습이 목표임을 밝힙니다. https://www.youtube.com/playlist?list=PL7SDcmtbDTTzQ69rNQ85LyA2WAx438pxz [ 국제 로봇대회 1위 x 서울대 AI ] www.youtube.com 본론 - 텍스트 전처리 자연어를 숫자로 바꾸는 과정 -> 크게 3가지 단계로 나뉩니다. 1. 토큰화, > 2. 정제 및 추출, > 3. 인코딩 1. 토큰화 : 문장을 자르는 것 > i love you를 i/love/you로 나눕니다. 2. 정제 및 추출 : 중요한 단어만 놔두고 다 자르는 것이 입니다. > can you help me on this problem에서 중요한 단어 > (problem,you, can, help) 말고는 다 지워도 됩..

서론 교과목 11주차 강의 내용을 정리해 보겠습니다. 본론 - 최종 목표 쿠버네티스를 적용한 도커 기반 mlops 플랫폼을 오픈 소스 중심으로 구축하고 미니 프로젝트를 수행 > 레드마인, 젠킨스 등을 전부 도커 위에서 진행하여서 이미지로 만들 것입니다. -> 텔레그램을 한 이유 기본적으로 mlops 시스템은 알림을 제공합니다. + 텔레그램으로 파이썬 코드에 명령을 내릴 수도 있습니다. > 텔레그램 봇을 먼저 한 이유 : 실무에 나가면 알람이 굉장한 스트레스가 됩니다다. 어디는 메일로 어디는 슬랙으로 어디는 레드마인으로 하기도 합니다. 어쨋든 내가 필요한 알람을 나에게 오게 하는 것이 중요합니다. 텔레그램 봇을 기초하여 알림 기능 아이디어를 발전시킬 수 있습니다. -> 텔레그램 봇의 목적 일반적으로 스크린..

서론 Sketch2Fashion은 스케치 의류 이미지를 실제 이미지로 변환하는 작업을 수행합니다. 스케치 관련 GAN은 몽타주를 실제 얼굴로 바꾸거나 연필 스케치 그림을 실제 작품으로 바꾸는 등 다양합니다. 본 포스팅에서 주요 내용 위주로 논문을 번역/ 요약하였습니다. > 논문에서는 사람이 그린 의류 디자인 스케치를 실제 의류로 변환하는 논문을 다룹니다. 틀린 내용이 있으면 피드백 부탁드립니다. - 논문 제목 : Sketch2Fashion: Generating clothing visualization from sketches - 저자 : Manya Bansal, David Wang, Vy Thai 본론 - 논문 - 깃허브 https://github.com/vythaihn/Sketch2Fashion-pyt..