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2024 회고 Intro두 번째로 작성해보는 연말 회고. 뭘 했다고 벌써 1년이 지났는지… 모두가 그렇겠지만 올해에도 이런저런 이슈들이 있었다작년, 2023년과는 달리 24년에는 메모어 활동을 꾸준히 하면서 작성해온 주간 회고들이 있어서 월별로 어떤 이슈들이 있었는지 전체적으로 살펴볼 수 있었다다만 월별로 어떤 활동, 공부를 했는지 적을만큼 뭔가를 많이 하진 않은 것 같다. 시간 순으로 키워드들을 나열해보려한다 2024. 링방데룽.2024년을 한 단어으로 요약해보자면 ‘링방데룽’ .늘 제자리에 맴도는 사람에게 ‘링방데롱에 빠졌다’고 말한다.링반데룽은 독일어로 ‘둥근 원’을 뜻하는 링(ring)과 ‘걷는다’라는 뜻의 반데룽(wanderung) 이 합쳐진 것으로, 등산 도중 짙은 안개나 폭설 등으로 인해 방향 감각을 .. 2024. 12. 31.

윈도우 CVAT 설치부터 Auto Labeling까지! 이번에는 대표적인 라벨링 툴인 CVAT의 설치와 사용 방법, 그리고 모델을 배포하여 Object Detection, Pose Estimation을 오토 라벨링하는 부분까지 다뤄보고자 한다직접 PC에 다시 설치해보면서 글을 작성해보았다 물론 공식 문서에는 설치 방법, 라벨링 가이드, 모델 배포하고 오토 라벨링까지 사용하는 방법들이 다 나와있지만... 가이드에서 표류하지 않고 글 하나만 보고 빠르게 셋업해서 라벨링 시작할 수 있게끔 가이드를 작성해보자는 목적으로 해당 글을 정리해본다 그래도 설치 가이드 먼저 올려봅니다. https://docs.cvat.ai/docs/administration/basics/installation/#windows-10 Installation GuideA CVAT installa.. 2024. 12. 8.

WSL로 Asus PE1000N Xavier NX 셋팅하기!! 엣지 디바이스 Xavier NX를 셋팅하면서 생겼던 이슈와 해결 방법들, 참고한 가이드를 저장해두고 보려고 글을 정리해본다 이번에 셋팅해본 디바이스는 Asus PE1000N Xavier NX 이다전에 만져본 Nvidia AGX Xaiver과는 또 다른 점들이 있었는데 블로그 글과 공식 문서 가이드대로 따라가도 중간에 막히는 부분들이 있었다 SDK 매니저를 이용해 셋팅할 경우 우분투 환경이 필요한데 WSL 환경을 이용하였다. Asus PE1000N Xavier NX 해당 기종에 대해 외부 및 내부 구성을 잘 설명한 블로그 글을 참고하면 좋을 것 같다아래의 블로그에서 디바이스에 대해 자세하게 설명을 잘 해두었다외부 구성 : https://blog.naver.com/insunglab/222870244847.. 2024. 11. 16.

Git & Github 실무 활용 완벽 가이드 part2. (브랜치와 변경사항 처리 방법) 이전 part1에서는 깃의 기본적인 소개와 add로 스테이지 올리고 커밋하는 등의 기초 명령어를 다루었다. 이번 내용에서는 섹션 6 : 브랜치로 작업하기섹션 7 : 브런치 병합하기 브랜치 생성 및 병합과 충돌에 대해 정리해보았다. 섹션 6 : 브랜치로 작업하기브랜치란? 이렇게 커밋이 순차적이라면 어떤 버그를 해결하기 위해 롤백하고 수정하는 등의 작업이 다른 작업과 충돌하여 문제가 생길 수 있다.따라서 독립적으로 작업하는 것이 필요하다. 일부 작업들은 다른 사람들의 코드를 망쳐버릴 수 있다.그래서 브랜치가 필요하며 깃 브랜치로 독립적으로 작업하고 합치는 것이 가능하다. ❇️ 브랜치는 깃의 가장 특징적인 기능이며 프로젝트에서 일종의 타임라인 같은 것이다. ❇️ 한 브랜치에서 작업한 내용은 다.. 2024. 11. 2.

핸즈온 머신러닝 7장. 앙상블 Intro이번 글에서 다룰 내용은 앙상블 학습이다어떤 하나의 복잡한 질문에 대해 수많은 사람들에게 답변을 듣고 모아 하나의 완성된 답을 만드는 것처럼 여러 개의 모델 예측을 모아서 더 좋은 예측을 만드는 방법을 앙상블이라 한다이전 장에서 배운 결정 트리를 수십, 수백개 묶어서 하나의 거대한 모델 집합으로 만든 랜덤 포레스트도 살펴볼 것이다앙상블에는 여러 개의 종류가 존재한다보팅배깅 & 페이스팅랜덤 패치 & 서브스페이스부스팅스태킹 이번 내용에서는 앙상블에는 어떤 종류가 있고 각 방법에 대해 살펴보도록 하겠다 왜 여러 개의 모델을 앙상블 했을 때 개별 모델보다 더 성능이 좋을까??본격적으로 앙상블을 살펴보기 전에 이 점에 대해 간단하게 짚고 넘어가고자 한다 1. 큰 수의 법칙과 앙상블앙상블을 실제로 사용해.. 2024. 10. 11.

핸즈온 머신러닝 6장. 결정 트리 Intro결정 트리는 분류와 회귀에 두루두루 쓰이며 매우 복잡한 데이터셋도 학습할 수 있는 성능이 뛰어난 알고리즘이다또한, 현재도 자주 사용되는 좋은 알고리즘인 랜덤 포레스트의 기본 구성 요소이기도 하다이번 챕터에서는 결정 트리의 훈련, 시각화, 예측 방법을 살펴보고 트리에 규제를 주는 법, 회귀 문제에 적용하는 방법 등을 볼 것이다 1. 결정 트리 기본 개념 및 시각화 1-1. 결정 트리 시각화 위의 사진은 결정 트리의 개념을 간단하게 표현한 그래프이다결정 트리를 설명할 때, 스무고개에 많이 비교한다. 입력된 하나의 데이터가 어떤 정답을 가지고 있는지 여러 개의 질문을 던져 예/아니오를 반복하면서 학습 및 예측하는 것이다그림의 예시를 보자면 매, 펭귄, 돌고래, 곰 4개의 동물을 3개의 질문을 통.. 2024. 9. 23.

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