이전의 눈물겨운 뻘짓들이 있었는데 요약하자면 아나콘다에서 konlpy를 설치하려고 했는데 명령어끼리 충돌을 하는 건지 자꾸 경로를 못 찾고 jpype문제도 발생해서 ipyvenv로 하기로 했다. 하... 코엔엘파이는 정말 다 좋은데 자바 기반인 게 너무 힘들다. 먼저 vscode에 주피터와 파이썬 extension을 설치해준다. 나는 오래된 버전이라 잘 안돼서 다시 깔아줬다. 이제 가상환경을 빌드해준다. cd 명령어로 빌드하길 원하는 위치로 이동해서 빌드해준다. cd [원하는 프로젝트 경로] python -m venv [가상환경이름] 활성화해준다. 윈도우는 경로가 달라서 그 경로를 입력해줘야 한다. source [가상환경이름]/bin/activate 참고한 글: https://velog.io/@bin-l..
기본 용어 배치 (Batch) 딥러닝에서 Batch란, 학습 데이터를 일정한 개수씩 묶어서 한 번에 처리하는 방법을 말한다. 이렇게 일정한 개수의 데이터를 묶어서 처리하는 이유는, 큰 규모의 데이터를 한 번에 처리하면 메모리 부족이나 연산 속도가 느려지는 문제가 발생하기 때문이다. Batch를 사용하면 각 Batch별로 모델 파라미터를 업데이트할 수 있기 때문에, 전체 데이터를 사용하는 것보다 더욱 효율적인 학습이 가능하다. 또한 Batch를 사용하면 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)과 같은 최적화 알고리즘을 사용하여 모델을 학습할 때, 학습 속도를 빠르게 할 수 있다. Batch 크기가 작으면 학습이 불안정해질 수 있다. 일단, 학습 시, 각 Batch의 ..
합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 딥러닝의 대표적인 인공신경망 모델 중 하나입니다. CNN은 이미지, 음성, 텍스트 등과 같은 다양한 데이터를 처리하며, 특히 이미지 처리 분야에서 높은 성능을 발휘합니다. CNN은 학습을 통해 필터의 가중치를 최적화하여 입력 이미지의 특징을 잘 추출할 수 있는 모델을 학습합니다. 이를 통해 이미지 분류, 객체 검출, 이미지 분할 등 다양한 컴퓨터 비전 문제를 해결할 수 있습니다. CNN은 특히 이미지 분류, 객체 탐지, 세그멘테이션 등의 분야에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 예를 들어, ImageNet 데이터셋에서는 2012년에는 오류율이 25% 이상이었던 분류 문제를 2014년에는 6.7%까지 낮출 수 있었으며, 이는 CNN ..
방송대 통계데이터과학과에서 R을 배우고 있다. 별로 배우지도 않았지만, 솔직히 상당히 마음에 안 드는 언어다. 코딩 비전공자를 위한 언어라는 게 너무 잘 느껴지는 게, R은 너무 자연어에 가깝게 짜여있어서 원래 코딩하던 사람들은 헷갈릴 법한 부분들이 많다. 변수 선언만 봐도 요상하다. 자바: int a = 3 ; 자바스크립트: var a = 3 ; 파이썬 (자료형을 빼먹는 파이썬도 충분히 혼란스러움): a = 3 R (화살표(
