파이톨치

지난 글과 바로 이어지는 내용이다. 참고하도록 하자. https://jung0228.tistory.com/205 [BoostCamp AI Tech] Computer Vison OverviewComputer Visoncv (computer vison)은 가장 수요가 높은 분야 중 하나이다. 네이버 부스트캠프에서도 인원이 가장 많다. 또 응용할 수 있는 부분이 많다. (채용 공고도 많은 거 같다.)그렇기 때문에, 여기jung0228.tistory.com 지난 글에서는 CNN에 대해 다루었다. 이번 시간에는 신경망을 시각화하는 방법에 대해 다루려 한다. 파라미터를 분석하는 필터 시각화, 특징을 분석하는 t-SNE, GradCAM, DeepLIFT 등이 있다. 이러한 방법론은 모델에 대해 잘 이해하기 위한 것이..

Computer Visoncv (computer vison)은 가장 수요가 높은 분야 중 하나이다. 네이버 부스트캠프에서도 인원이 가장 많다. 또 응용할 수 있는 부분이 많다. (채용 공고도 많은 거 같다.)그렇기 때문에, 여기부터는 조금 힘을 주어 정리해보려고 한다. 나에게 필요한 내용도 많고 재밌는 내용도 많다. 이번엔 Overview인 만큼, 코드를 빼고 간단하게 보자. 신경망 구조 바로, 본론으로 들어가보자. 현대의 인공지능은 신경망 구조를 통해 돌아간다. 이미지를 숫자로 해석하고 이를 행렬곱 연산한다. 이렇게 보면 굉장히 간단한 수학이다. 하지만 그 결과는 간단하지 않고 오히려 위대하다.  한가지 재밌는 점은 저러한 가중치 또한 하나의 이미지 형태를 뛰기도 한다는 점이다. 아래는 각각의 클래스에..

first, open vscode  and select clone git repo   insert your git repo url    then you can see thate repo cloned your computer. if you change your file, you can see that mark.  setting git config  git config --global user.name ~~~ git config --global user.email ~~~ git branch -M main but if you committed, github remote repo doesn't changed.  if you sync changes... or push your commit   you can see..

https://www.youtube.com/watch?v=V9ztoMuSX8w&t=3007s  위 영상에 나오는 코드들과 개념들을 정리한 글입니다.코드들을 사용하려면 돈을 내야하길래 직접 작성했습니다.  정리된 코드는 깃허브에 올렸습니다. https://github.com/jung0228/ros/tree/main/2_wheel_bot ros/2_wheel_bot at main · jung0228/rosContribute to jung0228/ros development by creating an account on GitHub.github.com 이 프로젝트는 가제보와 ros가 연동되어 돌아갑니다.  Gazebo File (robot.gazebo) ... 전체적으로 위와 같은 구조를 가지고 있습니다. ..

It is ubuntu, i did not install korean. haha... so, let's start in english!  i watched this tutorial and i will just write commend lines.i love this video but it need to pay some money to vedio maker. i have complain this, so i made this page.  https://www.youtube.com/watch?v=PRs48cRHiG8&t=573s # install ROS2 iron  first, it need ubuntu 22.04. plz check your version. lsb_release -a https://docs...

# Polar 이건 포켓몬스터에서 많이 나오는 지표이다.  대충 내 지표로 보자면 다음과 같다.  fig = plt.figure(figsize=(4, 4))ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')values = [8, 9, 10, 7, 10, 9]# values.append(values[0])stats = ["IQ", "GPA", "passion", "Coding", "Creativity", "Communication"]theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 6, endpoint=False)ax.plot(theta, values, color='forestgreen')ax.fill(theta, values, color='forestgreen', a..

# 이미지 데이터 이미지 데이터를 통해 데이터 분석 및 모델링에서 중요함. Domain은 의료, 교통, 패션, 만화 등이 있다. 의료 분야가 시장에 가장 크다고 생각된다. (그럼 뭐 의학까지 배워야 하나?)  예시로 캐글에서 현재 진행 중인 척추 문제 분류가 있다. https://www.kaggle.com/competitions/rsna-2024-lumbar-spine-degenerative-classification RSNA 2024 Lumbar Spine Degenerative Classification | Kaggle www.kaggle.com # EDA 0번 과정: 문제 정의와 도메인에 대한 지식을 습득 한다.  저 문제를 풀기 위해서는 문제에 대해 이해를 하고 척추에 문제가 생기면 어떻게 되는지..

# train 상위 10% 데이터 분석 강의에서 배운 2D 히스토 그램을 써보았음. 단순 scatter 하는 것보다 밀집도를 보기 편함. x_8 데이터가 중요하지 않다고 생각했는데, x_8 값이 0.60보다 작을 때 밀집도가 높은 것을 볼 수 있음. 때문에 해당 데이터가 test에서 중요한 영향을 끼칠 것 같음.  그래서 x_8 데이터에서 x_8값이 0.58보다 작을 때 가중치를 부여하거나 오버샘플링하는 방식으로 학습을 해야 할 것이라는 생각이 들었음. 그러면 오버 샘플링을 해야하는게 아닐까? 하는 생각이 든다.  그래서 데이터를 더 이어 붙여주었더니, 데이터 분포가 비슷해졌다!! 아 이거다!!  # train 상위 5% 데이터 분석 5퍼센트일 때는 그 경향성이 더 두드러진다. 이때, 경계가 더욱 명확해..