기계학습점쟁이

https://arxiv.org/pdf/2305.15334 1. 문제정의 대형 언어 모델(LLM)은 자연어 처리, 수학적 추론, 프로그래밍 생성 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보이고 있으나, API 호출 사용에서 제약이 있음더보기API 호출 사용에서 제약이란?1. API 호출의 기능적 제약다른 여러가지 제약이 있겠지만 언급한 제약은 주로 API 호출을 사용하는 과정에서 발생할 수 있는 상황과 관련되어 있다.API 호출에는 일반적으로 정확한 파라미터와 제한 사항이 포함되어야 하고특정 작업을 수행하기 위해 API는 사용 가능한 자원과 정확한 호출 방식을 요구한다.예시:"이미지 분류 모델 중 10M(백만) 매개변수 이하를 사용하며 ImageNet 정확도가 최소 70% 이상인 모델을 호출하라."이 경우 AP..

따로 이미지 저장할 때 사용할 수 있는 구문이다. 파이썬의 f-string 포맷을 사용하요 문자열을 생성하는 방법.예를 들어 원본 파일 이름이 "example.png"라면, f'mask_{file}'을 통해 생성되는 문자열은 "mask_example.png"가 된다.나는 마스크와 원본 파일을 구분해서 저장하고 싶어서 사용했다 끗

OS 종류OS 는 크게 Windows, Linux, Unix, MacOS 4가지로 분류된다.Linux 종류Linux 는 크게 레드햇, 데비안, 우분투 3가지로 분류되며, 계열에 따른 패키지 관리 명령어가 다르다.레드햇 계열은 yum 을 사용하고레드햇 엔터프라이즈페도라CentOS데비안, 우분투 계열은 apt-get 을 사용한다.

공통점목적: 이미지에서 물체의 위치(bounding box)와 종류(class)를 찾아내는 객체 검출 모델이다.출력: 모두 물체의 위치와 종류를 예측하는 결과물을 출력한다.backbone 사용: 둘 다 backbone 네트워크(ex. ResNet, VGG...)을 사용하여 이미지에서 중요한 특징을 추출한다.차이점1. 처리 단계     one stage: 한 번에 물체의 위치와 종류를 모두 예측(YOLO, SSD...)     two stage: 첫 번째 단계에서 물체가 있을 가능성이 있는 영역을 제안하고 두 번째 단계에서 그 영역 안의 물체가 무엇인지 더 정확하게 예측한다.(Faster R-CNN...) 2. 속도     one stage: 빠름. 실시간 응용 가능(CCTV감지, 자율 주행 등)     ..

지금까지 ResNet을 분류 모델로만 사용했다. 오늘에서야 깨달은 점이, 이미지를 입력 받아 어떤 클래스에 속하는지 예측하는 분류 모델로 처음 등장했지만 ResNet은 이미지 분류 외에도 다양한 컴퓨터 비전 작업에서 backbone 네트워크로 자주 사용된다는 것이다.그러니까, ResNet을 특징 추출기 역할로도 사용할 수 있다는 것이다. 객체 검출, 세그멘테이션에 필요한 특징 맵을 제공한다는 것!! 나는 세그멘테이션이 필요한데 이 작업에는 이미지의 고유한 특징을 추출하는 작업이 필요하다. ResNet의 (1) 앞부분은 이미지를 처리해 유용한 특징 맵을 생성하는데 탁월하다. ResNet의 앞부분은 이미지를 처리하여 고수준의 특징 맵을 생성하는 부분(층, layers)이다. 주로 컨볼루전 레이어, 배치 정규..

R-CNN은 객체 검출 분야에서 널리 사용되는 딥러닝 모델이다.RPN은 이미지에서 물체가 있을 가능성이 높은 영역(ROI)을 제안한다. Region-based Convolutional Neural Network의 약자에서 볼 수 있듯이 영역기반 컨볼루션 신경망이라는 뜻인데, (1 step)특정 영역을 먼저 추출하고, (2 step) 그 영역에서 물체가 무엇인지 분류하는 방식이다. 참고로 R-CNN 시리즈는 R-CNN → Fast R-CNN → Faster R-CNN으로 발전했다. R-CNN은 two stage 탐지 모델인데, 동작 방식은 다음과 같다. 1. 이미지에서 물체가 있을 가능성이 높은 후보 영역을 생성한다. (1) RPN(backbone)과 같은 모듈을 사용하여 ROI를 찾는다. 2. 제안된 영..

변수 선언 및 사용 예시1. 변수란 무엇인가?변수는 데이터를 저장하는 공간이다. 쉽게 말해, 특정 값을 저장하고 필요할 때 꺼내 쓸 수 있는 이름표라고 생각하면 된다. 파이썬에서는 변수를 선언할 때 별도의 키워드 없이 변수명에 값을 할당하기만 하면 된다.2. 변수 선언 방법파이썬에서 변수를 선언하는 방법은 매우 간단하다. 원하는 변수명에 값을 할당하면 자동으로 변수가 생성된다. 예를 들어, 아래와 같이 x라는 변수에 숫자 10을 저장할 수 있다.x = 10print(x) # 출력: 10이 코드에서 x는 변수이고, 10은 그 변수에 저장된 값이다. print() 함수로 변수 x에 저장된 값을 출력할 수 있다.3. 변수에 다른 값 저장하기한번 선언한 변수는 다른 값으로 변경할 수 있다. 예를 들어, 위에서..

1. 숫자형 (정수, 실수)숫자형은 숫자를 다루는 데이터 타입. 정수와 실수로 나뉜다.정수(Integer): 소수점이 없는 숫자. 예: 10, -5.실수(Float): 소수점이 있는 숫자. 예: 3.14, -0.5.정수와 실수는 함께 계산 가능. 예를 들어:a = 10 # 정수b = 3.14 # 실수result = a + bprint(result) # 출력 결과: 13.14 정수와 실수를 더했을 때 결과는 실수. 이 경우 13.14. 2. 문자열 자료형문자열은 문자의 나열이다. 작은 따옴표(') 또는 큰 따옴표(")로 감싸서 사용한다. name = "John"greeting = 'Hello'print(name) # 출력: Johnprint(greeting) # 출력: Hello 문..

pip3 install PIL ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement PIL (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for PIL pip install pillow 터미널에 입력. PIL는 pillow이다.

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement cv2 (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for cv2 pip3 install cv2를 입력하면 위와 같은 오류 발생.1. 터미널에 pip3 install opencv-python으로 다운로드. 사용시에는 import cv2 2. 위 방식으로 해결 안된다면, 터미널 경로 체크. 나는 PS, 즉 os 전체에서 사용되고 있으므로 가상환경으로 바꿔서 실행해주면 된다 ㅎㅎ;cmd창으로 이동 -> 가상환경 이동 -> open-cv python 패키지 설치 3. 해결 안됨...Not uninstalling pip at C:/~~~경..