개발자로 후회없는 삶 살기

서론 cs231n 10강 강의 내용을 정리합니다. http://cs231n.stanford.edu/ Stanford University CS231n: Deep Learning for Computer Vision Course Description Computer Vision has become ubiquitous in our society, with applications in search, image understanding, apps, mapping, medicine, drones, and self-driving cars. Core to many of these applications are visual recognition tasks such as image cs231n.stanford.edu 본론 ..

서론 교과목 9주차 순환 신경망 활용에 관한 내용을 정리합니다. 본론 - rnn이란? 앞에서 배운 건 모두 다 feed forward입니다. > 입력에 따라서만 출력이 결정되지 다른 요인으로는 출력에 영향을 받지 않고 내부에 시간이 흘러도 기억하고 있는 정보가 있어서 뭐 새로 들어온 데이터랑 결합해서 출력하는 그런 일이 없습니다. + dnn은 입력이 서로 독립적이라고 가정합니다. 이 가정은 시퀀스 데이터에는 해당되지 않습니다. 예를 들어 문장의 단어, 작곡의 음표, 시간에 따른 주가는 요소들이 이전 요소에 종속성을 나타내는 시퀀스의 예입니다. rnn은 순차 데이터를 처리합니다 : 입력 데이터가 순서가 있는 시퀀스 데이터입니다. 혹은 출력이 순서가 있는 시퀀스입니다 혹은 양쪽 다 순서가 있는 시퀀스 데이터..

서론 교과목 9주차 강의 내용을 정리해 보겠습니다. 본론 - MLOps란? => DevOps란? 개발과 운영을 같이 해보자 모바일 게임을 보면 운영하면서 계속 수정을 합니다.(개발, 이슈 수정, 운영을 거의 동시에 이루어집니다.) -> 이런 게 가능한 것이 도구들 덕분입니다. 젠킨스의 역할인 통합을 사람이 하니 빌드가 오래 걸렸습니다(휴먼에러 + 수동 타이핑) > 이제는 젠킨스가 모아서 도커로 이미지로 만들어서 배포하니 어느 환경에서든 거의 다 잘 동작합니다. > 이런 것을 '인공지능에 써보자!' 하여, 이를 ML 시스템에 적용한 것이 MLOps입니다. => 이것을 ML에 왜 넣을까요? 1. 어떻게 해야 최적화된 ML 알고리즘이 나오는지 손수 하이퍼 파라미터 튜닝에 영향을 많이 받아서 최적화된 모델이 모..

서론 이 프로젝트는 논리적인 생각과 프로젝트를 구상하는 능력을 키우기 위한 Game을 만든 프로젝트입니다. 데이터 프로젝트 외 처음으로 한 개발 프로젝트로 개발자 도입의 문을 연 프로젝트로 매우 중요합니다. -> 전체 코드 https://github.com/SangBeom-Hahn/Pokemon GitHub - SangBeom-Hahn/Pokemon Contribute to SangBeom-Hahn/Pokemon development by creating an account on GitHub. github.com 본론 - 주제 script 형식 포켓몬스터 게임 개발 프로그램으로 단순히 코드를 작성하는 것에 그치지 않고 프로젝트 구성, 기획 등 실제 현업에서 프로젝트를 진행할 때 필요한 능력을 함양하는 것..

서론 교과목 9주차 트랜스포머 내용을 정리합니다. 본론 - 정적 임베딩의 문제점 이건 한 번 학습이 끝나서 벡터화되면 새로운 문장이 들어와도 동일 단어는 동일한 벡터가 됩니다. 내가 과학 문서로 W2V를 학습시켰는데 법률 문서의 같은 단어를 가져와도 W2V를 적용하면 과학 문서에서 임베딩한 결과와 같은 결과가 나옵니다. -> 우리가 기대하는 것은 테스트 데이터(새로운 데이터)를 임베딩하라고 넣었을 때 ★주변의 단어에 따라서 같은 단어를 기존의 벡터와는 다른 벡터로 바꾸는 것을(임베딩) 기대합니다★ = 동적 임베딩 -> 단순 단어의 예측이 아니고 언어 구조와 문법을 다 익힌 것으로 연상 가능합니다. - 동적 임베딩 중의어, 동음이의어 : 다 다른 은행인데 옆의 의미를 보지 않고 무조건 (ex 101010)..

서론 교과목 5주차 고급 신경망 활용에 관한 내용을 정리합니다. 본론 - VQA 컴퓨터에게 사진을 주면서 사진에 관한 질문을 합니다. = 묻는 말이 이 영상에서 뭘 묻는 건지 영상과 자연어를 잇는 문제입니다. > 대답은 또 자연어로 답합니다. > 5지 선다로 객관식입니다. > 지금 비가 오고 있니? 자연어를 이해해서 영상에서 답을 찾아서 자연어로 대답을 하는 것입니다. => 코드 1. cnn 모델 2. rnn 모델 -> 임베딩 매개변수는 동일합니다. (단어의 종류 10000가지, 256 크기의 벡터로 바꿈, 최대 입력은 100개) + 256 벡터 100개가 쫙 있는데 이걸 lstml에 넣는다는 게 100 단어를 한 번에 넣는 게 아니고 첫 번째 넣고 두 번째 넣고 쭉쭉쭉 넣어서 100번째 단어를 넣습니다..

서론 이번 포스팅에서는 Tensorflow로 구현한 GAN을 MNIST dataset으로 학습한 후, 학습된 generator이 생성한 가짜 이미지를 확인하는 것을 목표로 한다. 작업 환경은 Google Colab에서 진행합니다. -> 전체 코드 https://github.com/SangBeom-Hahn/AI_Paper_Review_Analysis/tree/main/Vanila_Gan GitHub - SangBeom-Hahn/AI_Paper_Review_Analysis Contribute to SangBeom-Hahn/AI_Paper_Review_Analysis development by creating an account on GitHub. github.com 본론 - 목차 1. 학습에 필요한 util..

서론 실무에서 신입이 입사를 했어 그러면 가장 먼저 해야할 것이 환경 셋팅인데 그것을 하는 순서와 방법, 프로세스를 적어보겠습니다. 본론 - jenkins, redmine, git, vscode를 연동 1. vscode 와 git 1) 이렇게 연동해도 되지만 2) 일반적으로는 mkdir해서 git clone 하는 것이 더 많습니다. 2. redmine이랑 git 적용 레드마인이 이슈를 관리해 주는 애인데 git이 레드 마인 안에서 버전 관리 시스템인 주기적인 버전 업로드를 할 수 없다. 따라서 crontab 명령어를 써서 주기적으로 폴더를 refresh 합니다. ∵ 레드마인에 저장소를 연동시키면 그냥 정적인 폴더이다. 클론 탭으로 폴더를 계속 업데이트합니다. > 이렇게 해야 레드마인이 변화를 보고 이슈를..