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..

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..

데이터 분석# 고전 통계과거 통계적 데이터 분석의 핵심은 추론이었다. 표본 데이터(수집된 데이터)를 통해서 모집단(전체 데이터)의 특징을 아는 것이었다. 예를 들어, 대푯값, 분포와 밀도, 상관관계, 가설 검정 등이 있다.  현대에서는 데이터에 대해 해석, 의사 결정, 예측이 필요하다.의사 결정의 보조 지표로 활용하기도 한다.  다양한 장애물들이 있는데,명확한 목적이 없고, 잘못된 목적이 있을 수 있고,데이터와 리소스의 부재가 있고,데이터에  # 데이터 문해력데이터 문해력이 중요하다. 이는 데이터를 건전한 목적과 윤리적인 방법으로 사용한다는 전제 하에,현실 세상의 문제에 대한 끊임없는 탐구를 통해 질문하고 답하는 능력이다.  1. 좋은 질문을 할 수 있는 역량 (나는 이게 굉장히 중요하지만, 어렵다고 생..

Attention 복습 과거에는 LSTM과 같은 순환 신경망(RNN) 구조를 사용할 때 입력 시퀀스의 정보를 처리하는 데 한계가 있었습니다. LSTM은 입력 시퀀스를 하나의 요약 벡터로 압축한 뒤, 그 정보를 디코더가 활용해 출력을 생성했습니다. 그러나 이 방식은 정보의 양을 압축하는 과정에서 손실이 발생할 수 있으며, 시퀀스의 길이가 길어질수록 유용한 정보를 충분히 전달하기 어려웠습니다. 이는 모델이 한 번에 처리할 수 있는 정보의 "창"이 매우 제한적이었음을 의미합니다.하지만 어텐션 메커니즘을 사용하면, 입력 시퀀스의 모든 요소에 언제든 접근할 수 있습니다. 즉, 정보를 제한된 요약 벡터에 압축할 필요 없이, 입력 시퀀스의 각 부분에서 필요한 정보를 직접 가져올 수 있습니다. 이로 인해 정보 창이 사..