공대생

어제 교보문고에 가서 '프로그래머로 사는 법'이란 책을 읽다가 내용이 좋아 구매하고 왔다. 소프트웨어 분야에서 거장급의 사람들은 모두 자신이 재미있어하는 일을 하고 있다는 사실을 성공의 기준으로 얘기한다. 어떤 분야에서 일을 하더라도 자신이 좋아하고 즐거워하는 일을 찾아서 하라는 조언이 많았다. 내가 이 일을 좋아하는지 알 수 있는 가장 좋은 척도는 일을 할 때 자기도 모르게 얼마나 빠르게 시간이 흘러가는지를 보는 것이라고 한다. 진짜 그 일이 재미있다면 일에 빠져들어 시간가는지도 모르게 집중하고 있다는 얘기이기 때문이다. 이 책을 읽기 전날 나는 스코의 1주차 수업을 다듣고 과제를 하는데 4시간 정도의 시간을 쏟았다. 매주 금요일에 하는 코딩 스파랜드는 8~11시에 있는데 나는 8시에 시작해서 12시 ..

스파르타 코딩 첫주차! 첫주차가 시작하자마자 집안에 일이 생겨서 한주안에 끝까지 마무리를 못했다.. 그래서 지금에서라도 꼼꼼히 강의를 듣고나서 작성하는 개발일지이다. 1주차의 수업목표 서버와 클라이언트의 역할에 대해 이해한다. HTML, CSS의 기초 지식을 이해한다. 부트스트랩을 가져다 쓸 줄 안다! Javascript 기초 문법을 익힌다. 1. 웹의 동작개념 우리가 보는 웹페이지는 모두 서버에서 미리 준비해두었던 것을 "받아서", "그려주는" 것이다. 즉, 브라우저가 하는 일은 1) 요청을 보내고, 2) 받은 HTML 파일을 그려주는 일 뿐인 것이다. 그럼 브라우저는 어디에 요청을 보내는 것인가? 서버가 만들어 놓은 "API"라는 창구에 미리 정해진 약속대로 요청을 보내는 것이다. 예) https:/..

1. colab에서의 모델학습 앞에서 라벨링한 데이터를 가지고 YOLO의 원본모델을 커스텀하여 모델학습을 진행하였다. 학습 알고리즘을 가지고 있는 yolo모델에서 학습데이터만 바꾸어 인식하길 원하는 물체만 인식하도록 학습시키는 것이다. 학습을 진행하는 동안 gpu를 지원받기 위해 코랩에서 노트를 gpu로 설정한 뒤 학습하였다. 구글 드라이브에 직접 제작한 데이터셋을 업로드하고 darknet파일을 git clone으로 다운받은 뒤 훈련에 필요한 파일들을 목적에 맞게 변경하여 각 폴더에 함께 업로드하였다. a. custom cfg (yolov4-tiny-custom.cfg) darknet/cfg 폴더에 있는 yolov4-tiny.cfg파일을 다운받아 훈련설정을 조정하여 yolov4-custom.cfg파일로 ..

1. 데이터 수집하기(Free Video to JPG COnverter) 예비캡스톤에서 데이터를 수집할 때에는 티처블머신(Teachable Machine)을 이용하여 물체의 사진을 찍었었다. 하지만 이 방법은 노트북의 웹캠으로 찍는 것이었기 때문에 화질도 좋지 않았고 사진을 찍는 각도를 조정하기에도 어려움이 있었다. 그래서 이번에는 동영상파일을 프레임별로 잘라 사진파일로 내보내주는 툴을 사용하기로 했다. 툴을 사용하는 방법으로는 다음 링크를 참고하면 좋을 것 같다. m.blog.naver.com/ferieo/220701158144 동영상을 JPG로 변환해주는 무료 프로그램 - Free Video to JPG COnverter 오랜만에 돌아온 영상 유틸리티 소개 시간!오늘은 동영상을 JPG 파일로 변환시켜..

1-23. 머신러닝 지도

1-19. 군집화 어떤 대상들을 구분해서 비슷한 것들끼리 모아 그룹을 만듬: 군집화 어떤 대상이 어떤 그룹에 속하는지 판단: 분류 따라서 비슷한 행을 그룹핑하는것 -> 군집화 군집화는 서로 가까운 관측치를 찾아주는 머신러닝의 기법이고, 좌표상에서 가깝다는 것은 데이터가 서로 비슷하다는 의미와 같다. 1-20. 연관 규칙 학습 쇼핑추천, 영화추천, 검색어추천 등 관측치를 그룹핑해주는 것 ->군집화 특성을 그룹핑해주는 것 ->연관규칙 1-21. 비지도학습 정리 비지도학습- 데이터를 정리정돈해서 표에 담긴 데이터의 성격을 파악하는것이 목적 1-22. 강화학습 일단 해보는것. 지도학습-배움을 통해 알아감 강화학습-경험을 통해 알아감-> 더 좋은 아이디어를 찾아냄 1. 현재상태 관찰 2. 게임판단하는 판단력 3...

1-15. 머신러닝의 분류 머신러닝에는 서로다른 목적을 가진 여러가지 도구들이 있다. 여기서 지도학습, 비지도학습, 강화학습에 대해 비유를 들어 설명하면 다음과 같다. 정답이 있는 문제를 해결하는 것은 무엇인가요? (문제+정답지를 제공-> 비슷한 문제가 나오면 학습된대로 정답 출력) ->지도학습 무언가에 대한 관찰을 통해 새로운 의미나 관계를 밝혀내는 것은 무엇인가요? (정답지 없이 문제만 제공-> 의미있는 관계를 추측) ->비지도학습 더 좋은 보상을 받기 위해 수련하는 것은 무엇인가요? (지도학습과 비슷하지만 경험을 통해 더 좋은 답을 찾아감) ->강화학습 1-16. 지도학습(원인->결과) 과거의 데이터를 학습-> 결과를 예측 1. 수많은 데이터 필요 2. 원인과 결과의 인과관계가 있는 데이터여야함 과..

표는 행과 열로 이루어져 있으며 행에는 개체가, 열에는 특성을 집어넣는다. 이때 특성의 값이 개체에 따라 달라지므로 변수는 열이 가지고 있는 특성들을 의미한다. - 독립변수는 원인이다. - 종속변수는 결과이다. - 독립변수와 종속변수의 관계를 인과관계라고 한다. - 인과관계는 상관관계에 포함된다. *상관관계라고 해서 인과관계인 것은 아님 ex) 온도에 따른 레모네이드 판매량 독립변수: 온도, 종속변수: 판매량