Rolling Snowball

처음 파이썬을 배우게 되면 보통 파이썬 다운로드와 환경 세팅을 위해서 아나콘다를 다운받아서 사용하라고 한다. 특히 주피터 노트북 사용이나 가상환경 사용을위해서 이를 더 강조하는데, 내 생각엔 대부분의 작업이 콘다 없이 가능한데 굳이 무거운데다 가상환경 경로까지 관리하기 귀찮은 콘다를 굳이 사용할 필요가 없다는 생각이다. 이번에 이직을 하게 되면서 새 노트북을 받아 세팅하게 되었는데, 대부분의 참고 포스팅이 콘다를 활용하도록 가이드하고 있어, 콘다 없이 세팅한 과정을 공유하고자 한다. 환경 맥북 프로 18, 1 (애플 M1 Pro 칩, 메모리 16GB) 맥 OS (Monterey 12.5.1) 10-core CPU with 8 performance cores and 2 efficiency cores 16-..

국내 대학 교수님들의 강의를 무료로 들을 수 있게 제공해주는 K-MOOC에서 코세라 강의를 제휴해주어 몇가지 강의를 무료로 수강하고, 수료증까지 받을 수 있게 되었다. 그동안 프로젝트한다고 차일피일 미루던 MLOPS 강의를 드디어 등록. (사실 예전에 커리어톡에서 멘토가 되어주었던 데이터 엔지니어 분이 강추했던 강의였다. 그 이후로 급하게 취업이 되면서 얼레벌레 지나갔지만) 구글 ML 부트캠프 2기 참여 이후 오랫만의 코세라, 오랫만의 앤드류 응 선생님이다. 덕분에 영어 리스닝 훈련도 되게 생겼다. 2021년에 커리어 전환을 준비하느라 다양한 비대면 강의를 경험했는데 (프로그래머스, 패스트캠퍼스, 새싹, 엘리스, ) 강의의 수준은 단연코 최고이며, 주피터 노트북으로 과제를 제공하고 체점해준다는 점에서 플..

Contents 과제 : object detection classification문제 보다 좀 더 복잡하다. 왜 더 복잡한 과제인가? 이 문제를 해결하기 위한 각 요소 기술은 무엇인가? (RCNN을 중심으로) faster RCNN의 요소 기술들 중에서 다른 object detector에서 공통으로 사용되는 것들을 살펴보려고 한다. 1. Object Detection 문제 정의 영상안에 있는 모든 물체(object)들과 그것들의 위치(영역)을 함께 찾는다. Classification + Localization(관심 대상 하나) vs Object Detection(여러 개의 물체가 대상) 대상이 하나면 네트워크가 단순. 물체가 몇 개인지 알 수 없기 때문에 output 구성을 어떻게 해야 하는지가 어려움 입..

Contents CNN기반의 Visual Recognition 1. 딥러닝 기반의 영상 인식 2. Convolutional Neural Network 3. 전이학습 Visual Recognition의 정의 : 카메라를 통해 취득되는 사진이나 동영상에서 정보를 취득하는 과정 딥러닝리뷰 딥러닝은 deep neural network을 통해 학습(learning)하는 것 층(레이어, layer)의 갯수가 3개 이하이면 얕은층 신경망, 4개 이상이면 심층 신경망 비선형 함수의 필요성 NN은 1개의 벡터(텐서)를 다른 벡터로 매핑하는 함수라고 볼 수 있다. 위의 NN은 X를 $a^{(3)}$으로 매핑하는 함수 만약 $W^{(1)}$와 $W^{(2)}$의 사이에 어떤 비선형적인 함수가 없다면, $W^{(2)}W^{(..

https://www.youtube.com/watch?v=vT1JzLTH4G4&list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv 프로그래머스 딥러닝 강좌를 열심히 듣고 있는 중이지만, 어렵다. 제공되는 강의를 한 번 듣고, 복습으로 한 번 더 듣고, 참고자료로 추천한 책도 들춰보지만, 여전히 수많은 정보들을 내가 이해를 하고 있는 것인지, 내 머리에 저장은 되는 것인지 정신이 없다. 수업시간 참고자료 중에 책 뿐 아니라, 강의 동영상 자료도 있길래 좀 찾아봤더니 유튜브에 무료로 공개되어있다고 해서 보기 시작했다. 구글링을 좀 해봤더니, 머신러닝, 딥러닝을 공부하는 초보자들에게 바이블 같은 강의같다. 그리고 프로그래머스 딥러닝 / 비전 쪽 강의의 커리큘럼도 이 강의의 얼개와 큰 차이가..