728x90 반응형 전체 글129 신경망의 이해 뉴런: 정보처리를 하는 가장 최소의 단위전위가 임계값을 넘으면 다음 뉴런으로 신호를 전달하고, 임계값에 미치지 못하면 아무것도 하지 않음. 파라미터가 뉴런을 비슷하게 흉내낸 것임. cnn -> 영상처리rnn -> 자연어처리 퍼셉트론 y= ax + by : 출력 a: 가중치 x: 입력 다층 퍼셉트론ex) xor 연산 가운데 숨어있는 은닉층으로 퍼셉트론이 각각 자신의 w와 b를 알아낼 수 있다.>> xor 문제의 해결import numpy as np# 가중치와 바이어스w11 = np.array([-2,-2])w12 = np.array([2,2])w2 = np.array([1,1])b1 = 3b2 = -1b3 = -1# 퍼셉트론def MLP(x, w, b): y = np.sum(w * x) + b .. 2024. 6. 5. 이코테 2021 - 그리디 (탐욕법) - 현재 상황에서 지금 당장 좋은 것만 고르는 방법 (= 탐욕법)- 단순히 가장 좋아보이는 것만 반복적으로 고르는 것이 맞는가?> 일반적인 상황에서 그리디 알고리즘은 최적의 해를 보장할 수 없을 때가 많다. 대표문제 1N= 1,260일때 500*2 + 100*2 + 50*1 + 10*1큰 단위의 화폐부터 돈을 거슬러 주는 것이 최적의 해를 보장하는 이유는?> 가지고 있는 동전 중에서 큰 단위가 항상 작은 단위의 배수이므로 작은 단위의 동전들을 종합해 다른해가 나올 수 없기 때문이다n = 1260count = 0# 큰 단위의 화폐부터 차례대로 확인하기array = [500, 100, 50, 10]for coin in array: count += n//coin # 해당화폐로 거슬러 줄 수 있는 동전의 개수 .. 2024. 6. 1. ISLP Chapter 13 Multiple Testing 2 13.3; 고전적인 해결책The Family-Wise Error Rate 13.3.1 FWER 이란?; m개의 가설검정을 수행할 때 적어도 한 개의 1종 오류를 발생시킬 확률 여기서 V는 유형 I 오류(false positives 또는 거짓 발견이라고도 함) 수를 나타내고, S는 true positives 수, U는 true negatives 수, W는 유형 II 오류(false negatives이라고도 함) 수를 나타낸다. 그런 다음 계열별 오류율은 FWER = Pr(V ≥ 1)로 지정된다. p-값이 α 미만인 귀무 가설을 기각하는 전략(즉, 유의수준 α에서 각 귀무 가설에 대한 제1종 오류를 제어)은 다음과 같은 FWER로 이어진다.FWER(α) = 1 − Pr(V = 0) .. 2024. 4. 18. ISLP Chapter 13 Multiple Testing 1 Chapter 13. Multiple Testing- 추론을 수행하는 데 핵심적인 가설 검증- 특정 귀무가설을 검증하거나- 검증을 수행하고 p-value를 얻는 방법- 가설검정 결과를 정량화하는데 사용되는 p값의 고전적인 통계기법- 2020년도 기준, 최근 사회과학 연구계에서 p값은 일부 사회과학 학술지에서 p값의 사용을 전면 금지할 정도로 광범위한 논평의 주제가 되었다. 이에 p값이 적절하게 이해되고 적용될 때 데이터에서 추론적 결론을 도출하는 강력한 도구를 제공한다고 간단히 논평 13.1 가설 검정의 빠른 검토; 귀무가설, p-value, 검정 통계량 및 기타 가설 검증의 주요 아이디어 가설 검정은 다음과 같은 데이터에 대한 단순한 "예-아니오" 질문에 답하기 위한 엄격한 통계적 프레임워크를 제공합니.. 2024. 4. 16. pip install cv2 cv2를 import 하려고 다짜고짜 pip install cv2 라고 입력하면 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement cv2 (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for cv2 이런 에러가 뜬다 그래서 설치하고 싶다면 pip install opencv-python 라고 입력하면 됨!! 2024. 2. 26. DevOps란? DevOps = dev + opsdeveloper : 소프트웨어 개발자operations : 운영 담당자, 모니터링 관리자 어플리케이션 퍼포먼스- 우리 app응답시간이 지연이 있는가?d: 어떻게 하면 줄일수 있지o: 잘 해결 되었는지, app 지표에는 문제가 없는지 (환경에 문제가 없는지) end userd: 디바이스 퍼포먼스에 문제가 없는지o: 실제 유저의 불편사항이 해결되었는가 quality coded: 개발 난이도o: 퍼포먼스 분석 => 두개 간의 충돌전반적으로 모두 다룰수 있는 툴? se(server engineer)가 많이 devops 엔지니어로 많이 이동함 이 중에서 맞는 툴이나 서비스를 고르고 사용하도록 함혹은 적절한 툴?을 만들어 내는 것도 하나의 역할클라우드를 구성하고 배포하는 역할도 .. 2024. 2. 24. FastAPI (속성 3일차) mp.Image.create_from_file 을 사용해서 굳이 저장하고 저장한 사진을 불러오는 비효율적 동작 비추저장된 파일을 { File.open() Image.decode() Create mp.Image()}의 과정이 포함되어 있음 2024. 2. 3. [Error] urllib request import urllib name= 'hong' url= "https://~~~" urllib.request.urlretrieve(url, name) conda 가상환경에서 실행 시 Traceback (most recent call last): File "C:\aix_3\dev_deep\pro1\main.py", line 38, in urllib.request.urlretrieve(url, name) AttributeError: module 'urllib' has no attribute 'request' 라고 오류가 남 conda install urllib 해줘도 urllib 안에 request라이브러리가 없다고 뜨는데 이럴때는 import urllib.request as request name= 'ho.. 2024. 2. 2. Fast-API (속성 2일차) pip list vs lspip list : 설치한 라이브러리 리스트ls : 디렉토리 리스트 데이터베이스 처리 주요 기능 (CRUD) CreateReadUpdateDelete Fast-API : 사용자가 날린 request를 백앤드로 받아서 그에 맞는 response를 보내준다. 미리 만들어져 있는 템플릿을 사용하면 데이터만 바꿔서 넣어 사용할 수 있음!템플릿에 맞춰서 응답해줌(?) db와 연결해보기클래스와 테이블 간의 1-1 매핑db연결하고 엔진을 식별 =================================================데이터베이스 연결pip instal sqlalchemy 앤드포인트함수? # main.pyimport osfrom fastapi import F.. 2024. 2. 1. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 15 다음 728x90 반응형
