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머신러닝의 기본 요소 ※ 본 게시글의 내용은 '케라스 창시자에게 배우는 딥러닝'의 내용을 개인적인 이해를 통해 정리한 내용을 작성한 글입니다. 머신러닝의 네 가지 분류 ▶지도 학습(Supervised learning) → 샘플 데이터가 주어지면 타깃에 입력을 매핑하는 학습 방법 → 우리가 가장 흔하게 접하게 되는 학습 방법이며, 많은 경우의 모델에서 이러한 학습 방법을 사용 * 변종 - 시퀀스 생성 : 주어진 사진의 설명을 작성. 일련의 분류 문제로 재구성이 가능 - 구문트리 : 주어진 문장의 분해된 구문트리를 예측 - 물체 감지 : 주어진 이미지 내의 객체를 감지아혀 bounding box를 그림 - 이미지 분할 : 주어진 이미지에 픽셀 단위로 특정 물체 마스킹 ▶비지도 학습(Unsupervised Learning) → 어..
신경망의 수학적 구성요소 ※ 본 게시글의 내용은 '케라스 창시자에게 배우는 딥러닝'의 내용을 개인적인 이해를 통해 정리한 내용을 작성한 글입니다. 0. Tensor(텐서) 텐서란, 임의의 차원 개수를 갖는 행렬의 일반화된 모습이다. 사실, 많은 사람이 알다시피 텐서란 개념은 딥러닝에서 사용하기 이전에 이미 물리학과 수학에서 쓰이는 개념이었다. 다만, 딥러닝 과정에서 대용량의 데이터를 다루게 되다보니 이를 용이하게 처리하기 위하여 이러한 개념을 도입한 것으로 보인다. 텐서에 대해 검색해보면 수 많은 수학적 물리학적 개념과 이론, 설명을 찾아볼 수 있는데, 물리학에서의 텐서의 개념은 찾 모르겠지만 수학에서의 텐서의 개념은 어느정도 알고있는 것이 중요하다고 생각한다. 우리들이 모델에서 신경망을 구성하고 입력 데이터를 전처리할 때, 데..
딥러닝이란 무엇인가? ※ 본 게시글의 내용은 '케라스 창시자에게 배우는 딥러닝'의 내용을 개인적인 이해를 통해 정리한 내용을 작성한 글입니다. 0. 인공지능 인공지능의 사전적 정의는 다음과 같다. 1. 정보·통신 인간의 지능이 가지는 학습, 추리, 적응, 논증 따위의 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템. 전문가 시스템, 자연 언어의 이해, 음성 번역, 로봇 공학, 인공 시각, 문제 해결, 학습과 지식 획득, 인지 과학 따위에 응용한다. 즉, 컴퓨터를 통해 인간의 지능을 완전히 구현하는 하나의 시스템이다. 우리가 흔히 '인공지능'하면 바로 떠올리는 '머신 러닝', '딥러닝'은 인공지능의 넓은 범위의 한 부분일 뿐이다. 다른 말로 '인공지능을 구현하기 위한 여러 방법 중 하나'라고 말할 수 있겠다. (또, 딥러닝은 머신러닝이라고 부를 수..
Pytorch를 위한 Jetson nano OS 설치 및 환경설정_3 CUDA 가속 활성화 OPENCV 설치 https://iambeginnerdeveloper.tistory.com/216 Jetson Nano | JetPack 설치, pytorch 설치, OpenCV with CUDA(opencv cuda 가속화 설정) ◾ JetPack이란? NVIDIA JetPack SDK는 종단 간 가속 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 가장 포괄적인 솔루션으로, JetPack은 Nvidia Jetson 모듈에서 하드웨어 가속 AI-at-the-edge 개발을 위한 전체 개발 환경을 iambeginnerdeveloper.tistory.com opecv 설치를 위해서 위의 블로그 포스팅을 따랐습니다! 우선 앞의 pytorch를 설치를 완료했으면, 학습에 사용할 CUDA 가속 활성화를 위해 기존의 opencv를 삭제하고 새롭..
Pytorch를 위한 Jetson nano OS 설치 및 환경설정_2 pytorch 설치 jetson nano에서는 python3.6을 디폴트로 설치해놔서 다른 버전의 파이썬을 설치하여 사용하려면 똥꼬쇼를 해야 다른 버전의 파이썬을 사용할 수 있고, 심지어는 다른 버전의 파이썬에 패키지를 설치해주려면 pip3를 그냥은 사용할 수 없고, --target으로 설치를 원하는 파이썬 버전의 패키지 디렉토리를 쥐어줘야 다른 패키지를 설치할 수 있다... 씨발롬들 아무튼 한 3-4일 정도 삽질을 오지게 한 결과 한 방에 설치할 수 있는 방법을 찾았다. 그것도 30분 미만의 시간으로 씨발 https://pytorch.org/blog/running-pytorch-models-on-jetson-nano/ Running PyTorch Models on Jetson Nano Overview NVIDIA Jets..
Pytorch를 위한 Jetson nano OS 설치 및 환경설정_1 nano image download 본 글은 Jetson nano에서 Pytorch를 사용기 위해 필요한 내용을 다룹니다. Jetson nano에 OS를 설치하고, 필요 시 Iptime A3000UA를 사용하여 jetson에서도 WiFi를 사용할 수 있도록 모듈을 등록하여 줍니다. 1. Jetson nano image downloads https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit Get Started With Jetson Nano Developer Kit Build practical AI applications, AI robots, and more. developer.nvidia.com 위 페이지는 제목에서도 볼 수 있듯이 Jetson nano를 사용..
딥러닝 딥러닝의 역사 - XOR 문제 : 딥러닝의 태동을 불러온 문제로써, OR연산이나 AND연산은 직선 하나만 있으면 되므로 논리회귀로 쉽게 만들 수 있었는데, XOR연산은 Perceptron을 여러개 이어 붙인 Multilayer Perceptrons(MLP)개념을 도입하여 만들었다. 이런 논리 게이트를 잘 조합하면 생각하는 기계를 만들 수 있겠구나! 하게 된 것이 딥러닝의 시초이다. 하지만, 이런 딥러닝의 시초는 Marvin Minsky의 주장을 통해 중단되었다가, Paul Werbos의 Backpropagation(역전파) 알고리즘을 통해 다시 살아나게 된다. Paul Werbos의 Backpropagation 알고리즘이란 출력에서 오차를 발견하여 뒤에서 앞으로 점차 조절하는 방법이다. 이게 어떤 의미냐..
버블 정렬 버블 정렬 : 현재 위치의 원소와 현재 위치의 왼쪽에 위치한 원소의 크기를 비교하며 정렬해나간다. bubble_sort(A[], n) { for last ← n donwto 2 for i ← 1 to last-1 if(A[i]>A[i+1])then A[i] ↔ A[i+1]; } 알고리즘 실행을 위한 랜덤 배열 생성 import random sample_list= random.sample(range(1000),100) print(sample_list) 배열에서 가장 큰 원소를 찾는 함수 def largest(list, last): r=0 for i in range(1, last): if list[i] > list[r]: r = i return r 버블 정렬 함수 def bubble_sort_book(lis..

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