Sims의 문제해결 저장소

1. 그래픽카드 드라이버 설치 1) 그래픽카드 드라이버 설치 여부 확인 nvidia-smi 명령어를 cmd 나 anaconda prompt 에서 입력 그래픽카드 드라이버 설치가 되어있는 경우 : 위와같은 모습을 보여주지 않는다면, 그래픽카드 드라이버 설치가 안되어 있는것. https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=kr Download the latest official NVIDIA drivers Download the latest official NVIDIA drivers www.nvidia.com 해당 링크를 통해 자신의 제품명을 입력하여 드라이버 설치를 진행하여 "nvidia-smi"명령어를 다시 실행하여 잘 설치 되었는지 확인. 2. CUDA Toolki..

딥러닝을 시작하면 가장 처음 접하는 문제가 XOR구분 문제일 것이다. AND/OR는 밑에 그림[1-1]처럼 하나의 선을 통해 구분 할 수 있다고 대부분의 사이트에서 말한다. 직관적으로 봐도 한개로 충분히 나눠질 수 있다고 생각한다. 하지만, [그림1-2]에 XOR을 나누려면 선 두개를 그려 나눌 수 있다고 한다. 이런 언급을 한 뒤 [그림1-2] 오른쪽 그림처럼 hidden layer 한층에 node 2개 생성하고 학습을 통해, XOR의 문제를 풀 수 있다고 한다. 여기서 필자는 궁금증이 생겼다... "그래.. 문제 풀 수 있는건 알겠는데.. 인터넷에 떠돌아 다니는 [그림1-2]처럼 진짜 선을 그려서 구별하는거야?" "그럼 다른거 다 필요없고 파이썬을 통해 시각화 한 것을 보고싶어!" 라는 생각을 하게되..

지금까지 아이유/수지 대결을 성사시키기 위해 데이터/ 훈련 환경/ 모델까지 거의 모든 것을 준비했다. 이제 남은 건 가장 훌륭한 모델을 뽑아내는 것뿐. 거의 다 왔다. 끝이 보이기 시작한다? 오늘은 딥러닝을 하다 보면 한 번쯤은 볼 수 있는 오버 피팅(Overfitting)을 방지하고 조금이나마 억제하여 훌륭한 모델을 만들 수 있는 방법을 소개하고자 한다. 그럼 여기서 오버 피팅(Overfitting)이란 무엇인가? 간단히 말해 우리가 준비한 훈련 데이터에만 잘 작동하도록 만들어진 모델이다. 다시 말하자면 새로운 이미지를 제공하면 엉뚱하게 예측한다는 소리다. 이 현상을 막기 위해 정규화(L1, L2) / 학습률 조정 / 배치노멀라이즈 / 드롭아웃 / 앙상블 / 데이터 증량 .... 대략 이 정도 있다. ..

저번엔 티처블 머신을 사용하여 빠르고 간단하며 강력한 모델을 맛봤습니다. 이젠 간단하지만은 않습니다. 하지만 저는 직업도 전문가도 아닌 취미로 하는 것이기에 최대한 간단하게 글을 써보겠습니다. CNN 예제의 대표주자 MNIST, 검색해보시면 손쉽게 누구나 따라 할 수 있습니다. 한번 해보고 오시면 도움이 되겠죠? 자, 만약 MNIST를 해보셨거나, CNN을 검색해보신 분들은 위와 같은 그림을 한 번쯤을 봤을 겁니다. 이걸 보고 있으면 CNN이 어떤 건지는 대강 알지도 모르지만(난 잘 모르겠음), 정작 우리에게 필요한 건 눈으로 보이는 코드라고 생각합니다. 코드로 바로 넘어가죠. #코드1 # 모델 구성 new_model = models.Sequential() # 들어오는 이미지는 100 100 3 / Co..

...필자는 2~3년 전 딥러닝을 접하여 모바일 게임을 강화 학습(DQN) 시켰던 경험이 있다. 이 경험은 지금도 잊지 못할 기억에 남아있고, 그 당시 스스로 게임을 하던 컴퓨터의 모습을 잊지 못한다. 요즘은 인터넷 눈알 붙이기... 라 불리는 것을 접하게 되었는데, 다시금 잊고 있던 옛 '딥러닝'의 의지(?)를 불태웠다. 그래서 간단하지만 개인적으로 CNN(이미지 처리)에 관심이 가는 부분이 있어서 다시금 해보려고 한다. 딥러닝 CNN이라 함은 역시 이미지를 분류하는것이라고 생각한다. 그래서 할 것은 .... 두 대표 연예인 아이유와 수지를 딥러닝을 통해 알아볼 수 있을까? 즉, '구분할 수 있을까?'라는 의문이 들었습니다. 만약, 구분을 어느 정도 할 수 있다면, 일반인들의 사진을 넣어 아이유를 닮았..