전체 글 (20) 썸네일형 리스트형 확률변수, 확률분포의 의미 및 종류 혼자 공부하는 것을 정리하는 포스팅입니다. 자세한 설명은 원출처를 참고해주세요... 1. 확률 현상 어떤 결과가 있는지는 알지만, 가능한 상황에서 어떠한 결과가 나올지 모르는 현상 e.g.) 동전을 던지는 현상에서 동전의 앞면 혹은 뒷면이 나올 것이라는 것은 알고 있으나, 앞면과 뒷면 중 어떤 결과가 나올지는 모름. 2. 확률 변수 (Random variable) 확률 현상에 기인하여 결과값이 확률적으로 정해지는 변수 e.g.) 동전을 던지는 상황인 확률 현상에서, 500원짜리 동전을 한 번 던졌을 때 학(0)이 나오는 횟수인 확률변수 X P(X=0) = 1/2 3. 확률 분포 (Probability Distribution) 확률 변수가 특정한 값을 가질 확률을 나타내는 함수 3-1. 이산확률분포 (Di.. AI 기사 리뷰 : 페이스북, 어도비 1. 페이스북, '메타(Meta)'로 이름 바꾼다...손상된 이미지 회복 가능할까 Ai타임스, 김미정 기자 (http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=141261) 페이스북이 기업 이름을 '메타(Meta)'로 바꿨다고 합니다. 메타버스 사업에 주력하기 위해서라는데요. 사업을 메타버스에 주목함에 따라, 향후 5년간은 유럽에서 메타버스 개발자를 약 만 명정도 채용하고 연구개발에 박차를 가할 예정이라고 합니다. 코로나 바이러스 발생 이후로 실제로 세계 많은 기업이 메타버스에 주목하기 시작했습니다. (동시에 메타버스 주식에도...) 세계적인 기업인 페이스북 또한 메타버스에 주목하는 게 어찌 보면 당연하긴 합니다만은, 페이스북은 최근에 알고리즘 관련하여 내부 고발.. Python Web Framework : Flask 1. Flask란 무엇인가? 웹 사이트, API 서버를 만들 수 있는 Python Web Framework Micro Web Framework 가벼운 기능을 제공하여 가볍게 배우고 사용할 수 있음 자유도가 높으나 어플리케이션이 복잡해 질 경우 작업이 많아짐. Flask는 템플릿 엔진인 Jinja2와 WSGI(Web Server Gateway Interface) 툴킷인 Werkzeug라는 두 개의 외부 라이브러리에 의존함 2. jinja2란? Python에서 가장 많이 사용되는 템플릿 엔진 중에 하나 template을 jinja2의 문법에 따라서 만들고 flask로 렌더링하면 훨씬 간단한 코드를 작성할 수 있음 3. Werkzeug란? (WSGI) WSGI(Web Server Gateway Interfac.. VS code 설치 및 Python과 Anaconda 가상 환경 설정 개발할 때 보통은 연구 목적으로 했기 때문에 py file 보다는 jupyter lab을 통해 .ipynb를 많이 사용했는데, 입사하고 나니 .py로 실행해야해서 pycharm을 사용했다. 그러나 pycharm pro는 유료라는 점이... 그래서 팀원 몇 명이 사용하던 VS code를 사용해보기로 함. Visual Studio Code(VS code)는 MS에서 개발한 소스 코드 편집기로, MS, mac OS, Linux에서 개발이 가능하고 다양한 프로그래밍 언어를 지원한다. 또한 Extension을 통해 사용자에게 필요한 기능을 추가할 수도 있음. 먼저 Visual Studio Code를 다운받아야 한다. code.visualstudio.com/download 각 OS에 맞는 걸로 설치하기. 실행하면 .. [Review] Automated detection of third molars and mandibular nerve by deep learning Automated detection of third molars and mandibular nerve by deep learning Shankeeth Vinayahalingam, Tong Xi, Stefaan Bergé, Thomas Maal & Guido de Jong Scientific Reports (2019) 본 논문은 2019년에 발표된 논문으로, 사랑니(third molar)과 하악관 신경(mandibular nerve)를 detection하는 딥러닝 기법을 소개합니다. 논문이 어렵지는 않아서 한글 해석은 정리하지 않았고, 보면서 저에게 필요한 문단만 정리하였습니다. 출처 : www.nature.com/articles/s41598-019-45487-3#Sec2 Abstract The appro.. [Review] LS-Net : Fast Single-Shot Line-Segment Detector 지극히 개인적인 공부를 위한 리뷰입니다. 크게 도움은 안 되실 듯 원문 : https://arxiv.org/pdf/1912.09532.pdf LS-Net : Fast Single-Shot Line-Segment Detector Abstract 저고도의 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 비행에서 power line(전선)은 가장 위험한 요인 중 하나입니다. 최근 몇 년간 UAV의 자동 장애물 방지를 위해 power line을 detection하는 많은 vision based 기술이 제안되었는데, 대부분의 메서드들은 일반적으로 (1) edge detection, (2) Hough Transform, (3) power line의 구조를 기반으로 실제 전선만 남기기 와 같이 3.. [ML] Decision Tree : 의사 결정 나무 (1) 오늘은 머신러닝 기법 중 하나인 Decision Tree에 대해서 포스팅해보도록 하겠습니다. 참고한 책은 Hands On Machine Learning 입니다. Decision Tree는 의사 결정 나무라고도 하는데, classification과 regression, 심지어 multi-output task에까지 사용될 수 있는 머신러닝 알고리즘입니다. Decision Tree는 유명한 머신러닝 기법인 Random Forests에서 사용되는 요소이기도 합니다. (Random Forests는 다음에 포스팅하는걸로..) 1. Making Predictions Decision Tree는 어떤 식으로 예측을 진행할까요? 쉽게 이해하기 위해, 붓꽃(Iris)을 분류하는 태스크를 생각해보겠습니다. 가장 먼저 맨 꼭대.. [Keras] fit vs fit_generator 이번에는 fit과 fit_generator의 차이점을 비교해보았습니다. 사실 잘 정리된 글들이 많아서.. 저는 제가 다시 정리하며 공부하려고 포스팅중이에요. ^^ keras에서 모델을 training 하기 위해 사용하는 메소드로 fit과 fit_generator가 있습니다. fit fit은 모델을 학습시킬 때 사용할 데이터를 모두 한번에 입력합니다. 그만큼 메모리를 많이 사용하기 때문에 small dataset일 때가 적합합니다. 그냥 다 때려박고 학습시키면 되기 때문에 굉장히 편리합니다. fit_generator fit_generator는 데이터를 직접 한번에 입력시키는 게 아니라, generator를 거친 데이터를 입력합니다. generator는 batch size만큼 데이터를 생성하여 모델로 넘겨줍.. 이전 1 2 3 다음
