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ML, DL51

인라인 코드블럭, 코드 강조, 코드 박스처리 인라인 코드블럭 이것을 보세요 위와 같은 강조 방법은 인라인 코드블럭을 사용한 방법입니다. 티스토리에서 인라인 코드블럭 방법을 사용하는 방법을 알아봅시다. 에디터에서 기본모드 화살표버튼을 누르시면, 마크다운과 HTML 이 있습니다. HTML 첫번째로 HTML 을 이용해보겠습니다. 태그로 원하는 내용을 감싸서 사용할 수 있습니다. inline codeblock Markdown 두번째로는 마크다운을 이용해보겠습니다. ` ` (backtick이라 읽음) 사이에 원하는 내용을 감싸서 사용할 수 있습니다. 이 방법은 결국 글이 등록되는 순간 위 html 의 code 태그 형태로 바뀌게 됩니다. 블럭 디자인 이제 이 코드 블럭을 디자인 해봅시다. 간단하게 css 설정을 하는 것이 좋아보입니다. 티스토리 관리자 메뉴.. 2021. 1. 28.
R 데이터 타입, 그래픽, 데이터 마트, 결측값, 이상값 1. R과 데이터마트 01 R 기초 데이터를 메모리(RAM)에 올려놓고 사용하므로, 속도가 빠르다. 1) 데이터 구조 Vector(1차원), Matrix(2차원), Array(고차원), Data frame(2차원, 다른 타입가능), List 2) 벡터(Vector) 하나 이상의 스칼라 원소가 있는 집합. 동일 자료형을 가진다. c(), seq(), rep() 정수와 문자열을 섞으면, 모두 문자열로 변환된다. 범주형(Categroical) : 정성적 → 명목형, 순서형 수치형(Numerical) : 정랑적 → 이산형, 연속형 R에는 4가지 벡터 타입이 있다. numeric : 실수 integer : 정수 character : 문자열 factor : 범주형 변수(명목형 변수, 순서형 변수) 대표적인 iris.. 2020. 8. 25.
[크롤링] Python, Selenium 사용법 크롤링 - Python, Selenium Selenium 라이브러리의 핵심은, 웹 드라이버를 새로 띄워 크롤링한다는 점에 있습니다. 먼저 크롬웹드라이버를 다운받아봅니다. 크롬 버전 확인 크롬창을 켜고 주소창에 Chrome://version를 입력합니다. 크롬드라이버 다운로드 크롬드라이버를 다운받습니다. https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/downloads 사이트 이동 다운받은 크롬드라이브를, 원하는 폴더에 이동시킵시다. 제가 만든 폴더 구조는 아래와 같습니다. crawling chrome-driver chromedriver.exe crawling.py크롤링 코드 생성 먼저 selenium 라이브러리를 설치합시다. pip install seleni.. 2020. 6. 22.
Android Emulator 실행 방법 (with React native Expo) 안드로이드 스튜디오에서 에뮬레이터를 띄우는 방법을 소개합니다. 더불어 React Native 에서 실행시킨 앱을 에뮬레이터 상에서 보이게 연동시키는 방법을 알아봅니다. 먼저 https://developer.android.com/studio(안드로이드 스튜디오)에 Android Studio를 가셔서 다운받으세요. 실행시키면 아래와 같은 화면이 나옵니다. 이제 Configure 에서 SDK Manager를 클릭합니다. SDK Platform에서 Android 최신버전을 선택하고, Apply 를 눌러 설치합니다. 이번에는 SDK Tools에서 위 4 항목을 체크한 후 설치합니다. 다음으로는 AVD Manager에 들어가서, Create Virtual Device를 눌러봅시다. 나중에 구글 플레이 스토어에서 테.. 2020. 6. 20.
Object Detection 예제, 설명, 코드포함 [Pytorch] Object Detection finetuing 튜토리얼 본 글은 파이토치 공식 홈페이지 튜토리얼을 토대로, 부가 개념설명과 코드설명을 한 글입니다. Object Detection 컴퓨터비전 태스크는 Classification, Semantic Segmentation, Object Detection, Instance Segmentation 등이 있다. 그 중 Object Detection은 이미지 안에 있는 물체를 구분하여 1) 물체가 무엇인지 클래스를 분류하고, 2) 이미지에서 물체 좌표를 얻는다. 보통 좌상, 우하$(x_1, y_1), (x_2, y_2)$ 좌표를 얻는다. 즉, Object Detection은 Classifcation + Localization 이다. 또한 위 두 과업을 하기위해 Mu.. 2020. 6. 14.
[티스토리] 코드블럭 생성, 테마, 라인넘버 끝내기 Code Block 티스토리에서 코드 블록을 생성하는 방법과 적당히 예쁘게 꾸미는 방법을 알아봅니다. 코드블록(Code block) 생성 1) 티스토리 에디터 > 더보기버튼 > 코드블럭 으로 생성하는 방법 2) 마크다운(Markdown)을 이용하는 방법 마크다운 문서를 편집하여 사용하신다면, ` 세 개로 코드를 둘러쌓으면 코드블럭을 생성할 수 있습니다. ​```javascript console.log("code block"); ​``` 위와 같이 첫번째 줄에 코드 언어도 기입할 수 있습니다. 생성한 후, 매우 기본적인 코드 블록 화면이 생성되었을 것입니다. 제 환경과는 다르게 말입니다. 그래서 이제 해볼 것은, 언어별로 코드블록 테마를 설정하고, 위 예시와 같이 코드 라인 숫자를 삽입하는 방법을 알아보겠.. 2020. 5. 16.
[Pytorch] 1. 파이토치를 써야하는 이유 & 텐서란 [Pytorch] 1. 파이토치를 써야하는 이유 & 텐서란 이 글은 Deep Learning with pytorch를 번역, 편집한 글 입니다. 1. 딥러닝과 Pytorch 라이브러리 개요 1) 파이토치(Pytorch)란? 파이토치는 딥러닝 프로젝트를 빌드(build)하는 데 도움을 주는 파이썬 프로그램용 라이브러리 입니다. 파이토치는 유연성(flexibility)을 강조하며, 무엇보다 파이썬에서 자연스럽습니다.(파이써닉 하다고 합니다.) 파이토치는 코어 데이터 구조인 텐서(Tensor)를 제공합니다. 이는 NumPy 배열(array)과 비슷한 다차원 배열입니다. 텐서는 수학적 연산을 가속화합니다. 파이토치는 분산 학습을 위한 패키지가 있고, worker는 데이터 불러오기(loading)를 효율적으로 처.. 2020. 2. 24.
[Statistics] 포아송분포 (Poisson Distribution) [Statistics 110] 11. Poisson Distribution(포아송 분포) 이 글은 하버드대학 Joe Blitzstein 교수님의 statistics 110 강좌를 듣고 정리한 내용입니다. 수업 전 자주하는 실수 정리: Sympathetic magic(공감 주술): 확률변수(random variable)와 확률분포(distribution)를 구별하지 못하고 오용하는 실수 "Word is not the thing, the map is not the territory" 확률변수를 집, 분포는 집의 설계도이다. Poisson Distribution 포아송 분포 통계학에서 가장 중요한 이산형분포 $ X \sim Pois(\lambda)$라고 표기 충분히 많은 사건 n에 대해, n이 발생할 확률이 .. 2019. 12. 10.
[RL] 강화학습 part3 - Temporal Difference Learning, RL application [RL] 강화학습 part3 - Temporal Difference Learning, RL application 5. 시간차 학습 Temporal difference learning 가장 혁신적인 알고리즘입니다. 동적 프로그래밍과 몬테카를로 방법의 장점을 겸비하였습니다. 1) 정책 평가 에피소드 e = $[s_0, r_0]a_0[s_1, r_1]a_1 \cdots [s_T, r_T]$에서 샘플 $z_t$를 처리한다면 몬테카를로 방법은 $Z(s_t)$에 이 샘플을 추가한다음 아래 식으로 가치함수를 갱신합니다. $$ v_{\pi}(s_t) = \frac{1}{\vert Z(s_t) \vert}\sum_{z \in Z(s_t)} \mathbb{r}(z) $$ 샘플 $z_t$가 k번째로 추가되었다면, 추가된 순.. 2019. 12. 6.
[RL] 강화학습 part2 - Dynamic programming, Monte Carlo Method [RL] 강화학습 part2 - Dynamic programming, Monte Carlo Method 이 글은 [RL] 강화학습 part1 - policy, value function 글과 이어집니다. 3. 동적프로그래밍 Dynamic programming 강화학습에서 사용하는 고전적인 방법입니다. MDP 확률분포가 주어지고, 상태, 행동 개수가 적어 계산시간과 메모리 요구량이 현실적이어야 구현이 가능합니다. 스토캐스틱 동적 프로그래밍 알고리즘 교과서에서 배우는 동적 프로그래밍은 결정론 문제를 풀도록 설계되어있으므로, 강화학습에 적용할 수 없습니다. 강화학습은 스토캐스틱 동적 프로그래밍을 사용합니다. 1) 정책 반복 알고리즘 평가 : 현재 정책에서 가치함수 계산 개선 : 가치함수를 이용해 정책을 갱신 .. 2019. 12. 6.
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