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• [week1] 네부캠 ai tech 1주차 회고

  et al/AI Tech 6 2023. 11. 10. 20:36

  2023.11.10. 금요일 네이버 부스트코스 ai tech 6기에 참여하고 한 주가 흘렀다. 1주차 회고를 작성한다. * 짧은 소감 - 동료와의 만남. 동료분들이 모두 멋지시다.(나를 제외한 모두가 컴공 출신..) 회사 다니시다 오신 분도 계시고, 팀리더를 맡으신 분은 석사 졸업을 앞두셨는데, 정말 배울 점이 많다. 열심히 따라가기 위해 공부할 생각이다. 이번주 강의는 아는 부분은 빠르게, 모르는 부분은 다시 반복해서 들었다. 강의가 많아서 거의 대부분 2배속으로 들었던 것 같다. 강의를 들으면서 필요한 부분을 잘 메모했던 것 같았다. 하지만 어려운 부분에 대해 곱씹을 시간이 부족했던 것이 아쉽다. 앞으로 시간 계획을 잘 짜서, 공부한 내용을 소화할 수 있는 시간을 충분히 마련해둬야겠다. 그리고 공부 ..

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• [통계학] Maximum Likelihood Estimator, MLE (최대우도법)

  Mathematics/statistics 2023. 11. 10. 19:23

  (내용 계속 추가중) * 기본 통계 용어 정리 1. Population 모집단 : 조사대상이 되는 집단. 2. sampling(표본추출) Population(모집단)으로부터 부분으로서의 sample(표본)을 selection(선택)하는 행위 또는 활동. 표본을 선택하는 과정을 표본추출 또는 표집이라고 한다. 3. sampling의 목적 : sample로부터 획득한 표본의 특성인 통계(sample statistic)를 사용하여 Population의 parameter(모수) 특성을 추론하는 데 있다. 4. statistics (통계량, 통계치) : 표본에서 얻은 변수의 값을 요약하고 묘사한 것. 모집단의 모수는 대부분 통계치를 가지고 측정한다. 그러나 모집단을 완벽하게 반영하는 표본명단을 찾기는 거의 불가능..

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• [Docker] pytorch 딥러닝 환경 구축하기

  et al/Docker&git 2023. 10. 22. 06:42

  환경os : ubuntu 20.04.6(lts)Graphic card : rtx4060ti 16gb설치할 버전들NVIDIA-DRIVER : 535 verCUDA : 11.8 verpytorch : 2.0.0 vertensorflow : 2.14 ver cuDNN : 8.7 ver 자신의 그래픽 카드에 맞는 버전을 알고 싶으면 이전 글을 참고하면 된다.2023.10.19 - [et al/Docker] - [CS] 4060ti 16GB - cuda & pytorch & tensorflow & cuDNN 호환 버전 확인 [CS] 4060ti 16GB - cuda & pytorch & tensorflow & cuDNN 호환 버전 확인* cuda & pytorch & tensorflow & cuDNN 버전 확인 ..

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• [CS] 4060ti 16GB - cuda & pytorch & tensorflow & cuDNN 호환 버전 확인

  et al/Docker&git 2023. 10. 19. 22:22

  * cuda & pytorch & tensorflow & cuDNN 버전 확인cuda 버전을 설치 시에는 세 가지를 확인해야한다.( 너무 높은 버전의 cuda는 pytorch나 tensorflow가 지원 안 할 수도 있기 때문!)nvidia driver 버전과 gpu의 capability 확인pytorch 버전tensorflow 버전, cuDNN 버전 1-1. nvidia driver버전에 따른 cuda 버전 확인https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 에서 아래와 같이 드라이버에 맞는 cuda 버전을 알 수 있다.드라이버 버전이 535.113.01 였으므로, 23.7월에 출시한 4060ti 16gb 제품은 가장 최신 모델인만..

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• [CS] ubuntu 20.04.6 [LTS]에 NVIDIA - DRIVER 설치

  et al/Docker&git 2023. 10. 19. 22:18

  0. 부팅이 안 되는 에러상황 발생시 ubuntu-drivers devices # 설치 가능한 드라이버 확인 sudo ubuntu-drivers autoinstall # 드라이버 자동 설치 위와 같이 자동업데이트를 통해 그래픽카드 드라이버를 설치했는데, 재부팅하니 검정 화면이 나를 반겼다. 그래픽카드와 드라이버가 맞지 않아서 발생하는 문제였고, 안전모드로 진입하여, 드라이버를 삭제하니 다시 정상적으로 부팅할 수 있었다. 그 해결과정이 꽤나 오래 걸렸는데, 빛이 되어준 블로그 링크를 첨부한다. https://sdpcs.tistory.com/17 1. 드라이버 설치 전 준비작업 1-1 시작 전 업데이트 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 출처 : https://blog...

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• [NumPy] type()과 dtype, np.sum()과 np.multiply()

  Machine Learning/numpy & pandas & maplotlib 2023. 10. 3. 17:41

  * type() vs dtype type() 함수는 데이터타입을 알려주고, dtype은 ndarray의 attribute이다. * np.sum()과 np.multiply() np.multiply()는 두 개의 인자를 받아서 두 인자를 곱해준다.(np.float64, np.int 등, np.ndarray의 타입을 받을 수 있다.) 인자가 array이면 product-wise를 수행하고, return값의 type으로 np.ndarray를 반환한다. np.sum()는 np.ndarray의 타입인 하나의 배열을 받아서, 내부 합을 계산한다. axis값을 주어서 return값이 np.ndarray이면 return의 type()은 당연히, np.ndarray가 되고, axis값을 따로 주지 않으면, 전체 내부 합을..

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• [NumPy] np.pad에 대한 이해

  Machine Learning/numpy & pandas & maplotlib 2023. 10. 3. 01:15

  * np.pad numpy에 padding을 적용하는 메서드이다. z축, y축, x축 axis에 대한 이해가 필요하다. (axis에 대한 이해) numpy.pad(array, pad_width, mode='constant', **kwargs) 1. array array는 padding을 적용할 배열 2. pad_width pad_width는 ((before_1, after_1), ... (before_N, after_N))의 형태이다. (before,after)는 해당 배열의 해당 축에 패딩을 (앞,뒤)로 덧붙이는 패딩의 갯수를 의미한다. 예를들면, pad_width가 ((0,0), (3,3), (3,3),(0,0))라고 할 때 각각, m(샘플 수)축, z축, y축, x축의 (앞, 뒤)를 의미한다. m축..

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• [DL] Regularization

  Machine Learning 2023. 9. 12. 12:16

  * Regularization 학습데이터에만 잘 적용되는 것이 아니라 test data에도 잘 동작되도록 만들어주기 위함(genral performance를 높여줌) 1. Early stopping validation error를 활용해서 stop training point를 찾는다. 2. Parameter norm penalty neural network가 만들어내는 함수의 공간속에서 부드러운 함수로 만들고자 한다. 부드러운 함수일수록 generalize performance가 높을 것이라는 가정아래, 파라미터의 크기가 너무 커지지 않게 하는 것. 3. Data augmentation 데이터셋을 늘리는 방법. label preserving augmentaion : label이 바뀌지 않는 한도내에서 이..

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