728x90 반응형 전체 글129 [Ubuntu] 화면 일그러짐 마우스 움직일 때마다 자꾸 귀신들린거 마냥 지직댄다.. 방법 1) 일단 본인은 power off 하면 다시 정상적으로 돌아오긴한다. 다른 방법은 아래 블로그를 참고해보길,, (power off 했다가 켜도 그대로면 그때 따라해보기로..)결국.. restart해도 돌아오지 않는, 그냥 일시적인 정상상태 였다는 것을 깨달음.. ㅋㅎ 방법 2) 터미널 창에 sudo nano /etc/default/grub 입력password를 입력하고,GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT로 시작하는 구간을 찾아서다음과 같이 수정 → GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash i915.enable_dc=0 intel_idle.max_cstate=2"수정 후, [Ctrl+X] 를 눌.. 2024. 9. 22. [Ubuntu] Virtualbox에 ubuntu 설치하기 우분투는 리눅스 기반의 OS 사실 리눅스OS를 사용하려면 windows OS와 개념이 동일하므로 윈도우대신 사용하는것이 개념적으로(?) 맞지만윈도우를 버릴수는 없어,, Virtualbox로 여러 OS들을 게스트 운영체제로 가상화 하여 사용할 수 있다.즉, 가상 컴퓨터 환경을 만들어서 여러 OS의 컴퓨터를 사용할 수 있다. 나는 리눅스 기반의 우분투를 사용해보려고 한다. 1. 먼저 Oracle Virtual Box를 구글에 검색해서 본인 컴퓨터에 맞는 (windows or mac) 패키지를 다운로드 2. 이번에는 사용하고자 하는 OS 즉, 여기서는 우분투 os를 사용할꺼니까 Ubuntu 다운로드 사이트로 가면 현재 가장 최신 버전의 24.04 LTS 버전을 다운받을수가 있는데여러 시도 끝에 24버전.. 2024. 9. 22. [Python] 파이썬 기초 자료형 Tuple, Set 비교 Tuple (튜플) 자료형tuple_a= (1, 2, 3)위와 같이 소괄호로 표현하며,한번 정의된 튜플 변수의 원소 추가, 제거, 변경이 불가능하고,각 원소의 순서가 정해져있다. (변경불가) Set (셋) 자료형set_a= (1, 3, 5)다음과 같이 소괄호로 표현하며,세트 변수의 원소 추가, 제거, 변경이 가능하고 순서가 없지만중복 원소를 허용하지 않는다. 2024. 8. 20. [Goorm] 딥러닝을 이용한 자연어 처리 10 (BERT vs GPT) 트랜스포머의 인코더와 디코더를 활용한 응용그림에서 알 수 있듯이 BERT모델은 Transformer구조의 인코더만을 활용한 예시이고, GPT모델은 Transformer구조의 디코더를 활용한 예시이다. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Tramsformers)2018년에 공개된 구글의 pre-trained Model 이다.위키피디아와 BooksCorpus와 같은 레이블이 없는 텍스트 데이터로 사전 훈련된 언어모델이다.다른 모델들과 마찬가지로 fine-tuning이 가능하다. 레이블이 없는 사전훈련된 모델을 가지고, 레이블이 있는 다른 작업에서 추가 훈련과 함께 하이퍼파라미터를 재조정하여 높은 성능을 얻는 BERT모델을 만들 수 있다.또한, Subw.. 2024. 8. 6. [Goorm] 딥러닝을 이용한 자연어 처리 9 (Transformer) 트랜스포머 (Transformer) ; Transformer는 자연어 처리 (NLP)분야에서 혁신을 가져온 모델 기존의 순환 신경망(RNN)과 LSTM, GRU 등은 시퀀스 데이터를 처리하는데 강력한 도구였지만, 긴 시퀀스를 처리할 때 효율성과 성능문제가 발생하곤 했다.Transformer는 이러한 문제를 해결하기 위해 설계되었으며, RNN을 사용하지 않고도 시퀀스 데이터를 병렬로 처리할 수 있다. 어텐션 메커니즘 (Attention Mechanism): Transformer의 핵심. 시퀀스의 각 요소가 다른 요소와 얼마나 관련이 있는지를 계산(셀프 어텐션)하여 중요한 정보를 집중할 수 있게 한다. 이로 인해 모델은 긴 시퀀스를 효과적으로 처리할 수 있다. 셀프 어텐션 메커니즘 (Self- Atten.. 2024. 8. 6. 이코테 2021 - 동적 계획법 (Dynamic Programming) Dynamic Programming : 메모리를 적절히 사용하여 수행 시간 효율성을 비약적으로 향상시키는 방법> 쉽게 말하면, 이미 계산된 결과는 별도의 메모리 영역에 저장하여 다시 계산하지 않도록 한다. 다이나믹 프로그래밍은 일반적으로 두가지 방식으로 구현할 수 있다.: 탑다운방식(위 → 아래), 보텀업 방식 (아래 → 위) 조건1) 최적 부분 구조 (Optimal Substructure) : 큰 문제를 작은 문제로 나눌 수 있으며, 작은 문제의 답을 모아서 큰 문제를 해결할 수 있음 2) 중복되는 부분 문제 (Overlapping Subproblem) : 동일한 작은 문제를 반복적으로 해결 Dynamic : 동적 - 프로그램이 실행되는 도중에 실행에 필요한 메모리를 할당DP알고리즘의 대표적인.. 2024. 8. 3. 주피터 실행결과 출력문 생략 주피터에서 셀 실행 시, 출력 결과가 길어서 종종 생략되거나 잘리는 경우가 있다.특히 데이터프레임 출력시 많이들 잘리곤 한다. pd.set_option('display.max_columns', None) ## 모든 열 출력pd.set_option('display.max_rows', None) ## 모든 행 출력pd.set_option('display.max_colwidth', None) ## 모든 내용 출력> 위의 코드 중 잘리는 부분, 즉 필요한 코드만 가져다 써도 좋을 것 같다 df.columns를 출력할 때도 출력 결과가 생략되는 경우가 많은데pd.set_option('display.max_seq_items', None)> 이때는 이 코드를 사용해보길 바람! pandas 자체의 옵션을 수정하는.. 2024. 8. 1. [Python] sklearn 설치하기 pip install sklearn일줄 알았지? pip install scikit-learn 이라고 입력하면 됩니당 속았쥬~? 2024. 8. 1. VScode 에서 주피터 노트북 가상환경 ctrl + ` : 터미널 창이 열림conda create -n [가상환경 이름] python=[원하는 파이썬 버전] : 터미널 창에 입력conda info --envs : 입력 시, 생성한 가상환경 목록 확인 가능 conda activate [환경이름] 라고 입력하여 가상환경에 접속하라고 나오지만 나같은 경우는usage: conda-script.py [-h] [--no-plugins] [-V] COMMAND ... conda-script.py: error: argument COMMAND: invalid choice: 'activate' (choose from 'clean', 'compare', 'config', 'create', 'info', 'init', 'install', 'list', 'notic.. 2024. 8. 1. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 15 다음 728x90 반응형
