궁금한이야기J

[확률 및 통계] 기초 개념 정리 ②

모수(Parameter) 미지의 확률 분포에 대한 성질, 평균(=μ), 분산(=σ^2) 등 모수는 일반적으로 알려져있지 않음 모수 추정(Parameter Estimation) 추출된 sample data로 모수를 예측하는 것으로 크게 점추정과 구간추정으로 구분됨 점추정 모수를 하나의 값으로 추정하는 것 모평균 μ의 점추정량 : 표본평균 x̅ 모분산 σ^2 의 점추정량 : 표본분산 S^2 추정량(estimator) : 수치가 아닌 일종을 절차 추정치(estimate) : 절차에 실제 표본 값을 대입한 수치 신뢰구간의 의미 신뢰구간의 종류 모평균의 신뢰구간 모분산을 아는 경우 양측 신뢰구간 평균 μ, 분산 σ^2인 정규분포를 따르는 모집단으로부터 n개의 표본을 추출하면 표본평균 x̅와 이를 표준화 한 Z는 ..

[winSCP] 서버 사용 시 유용한 프로그램

https://winscp.net/eng/docs/lang:ko#winscp_%EC%84%A4%EC%B9%98 WinSCP 소개 :: WinSCP WinSCP 소개 WinSCP는 Windows용 그래픽 유저 인터페이스 SFTP 및 FTP 클라이언트 프로그램이고 오픈소스 프리웨어입니다. 레거시 SCP 프로토콜 역시 지원합니다. 이 프로그램을 사용하여 로컬 컴퓨터와 winscp.net 서버를 사용하다보면 로컬과 파일을 주고 받는게 필요할 때가 있는데 이때 터미널에서 scp 명령어를 사용하지 않고도 UI로 보면서 드래그 앤 드롭으로 파일을 주고 받을 수 있는 툴이다

[Face Recognition] 얼굴 인식 출입, 어떻게 하는걸까?

Siamese Network 두 사람이 같은 사람인지 알기 위해 두 개 사진의 '거리(distance)'를 계산함 사람인지 알기 위해 함수 d를 계산하는 인코딩을 구하는 것 신경망은 128차원의 인코딩 f(x)를 반환함 Triplet loss 항상 하나의 앵커 이미지를 살펴본 다음 같은 사람인 것을 뜻하는 긍정 이미지와 앵커 이미지 사이의 거리를 구하고, 반대의 경우(다른 사람의 사진과의) 거리를 구함 항상 3개의 (Anchor, Positive, Negative) 이미지를 보기 때문에 'Triple loss'인 것 ||f(A)-f(P)||^2 ≤ ||f(A)-f(N)||^2 (|| ||

[PyTorch tutorial] 컴퓨터 비전(Vision)을 위한 전이학습(Transfer Learning)

원문 컴퓨터 비전(Vision)을 위한 전이학습(Transfer Learning) — PyTorch Tutorials 1.4.0 documentation Note Click here to download the full example code 컴퓨터 비전(Vision)을 위한 전이학습(Transfer Learning) Author: Sasank Chilamkurthy번역: 박정환 이 튜토리얼에서는 전이학습(Transfer Learning)을 이용하여 이미지 분류를 tutorials.pytorch.kr 전이학습이란? Deep하게 이미 학습된 알고리즘을 pretrained model로 가지고 와서 일무 layer만을 학습하는 방법 모델 학습 시간을 파격적으로 줄일 수 있기 때문에 아주 유용 torchvisi..

[GPU] 다수의 GPU 중 원하는 GPU 타겟팅하기

GPU가 여러대인 서버 환경에서 협업하는 경우 꼭 알아두어야 함 여러 방법이 있지만 Jupyter notebook 환경에서 적합하도록 구현 import torch # 현재 Setup 되어있는 device 확인 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') print ('Available devices ', torch.cuda.device_count()) print ('Current cuda device ', torch.cuda.current_device()) print(torch.cuda.get_device_name(device)) Available devices 3 Current cuda device 2 Tesla V100-..

[PyTorch tutorial] PyTorch에서 GPU 활용하기

PyTorch에서 GPU를 활용하는 법은 간단하다. "모델을 GPU에 넣어주면 됨" device = torch.device("cuda:0") model.to(device) 모든 텐서를 GPU에 넣어줌(input, lable 등) mytensor = my_tensor.to(device) GPU 활용 예시 데이터 로드 import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import Dataset, DataLoader # Parameters and DataLoaders input_size = 5 output_size = 2 batch_size = 30 data_size = 100 GPU 설정 device = torch.device("cuda:0" if torc..

[PyTorch tutorial] 파이토치로 딥러닝하기 : 60분만에 끝장내기

AUTOGRAD: 자동 미분 자코비안 행렬 소개 : 잘 정리된 영상이 있어서 킵 선형 변환 : x와 y축 각각 '한 칸'의 포인트가 선형으로 변환됨 좌표계의 변환, 해당 변환을 행렬로 표시할 수 있음 기저벡터 : [[1,0],[0,1]] 선형변환 : [[a,b],[c,d]] 넓이 : ad-bc (행렬식의 기하학적 의미) 비선형 변환 : radius / 세타 값으로 변환 신경망 정의하기 신경망 클래스 선언 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() # 1 input image channel, 6 output..

[PyTorch tutorial] 파이토치 설치하기

PyTorch란 무엇인가? Python 기반의 과학 연산 패키지로 다음과 같은 두 집단을 대상으로 합니다: NumPy를 대체하면서 GPU를 이용한 연산이 필요한 경우 최대한의 유연성과 속도를 제공하는 딥러닝 연구 플랫폼이 필요한 경우 from __future__ import print_function import torch # 초기화 되지 않은 행렬(그 시점에 할당된 메모리에 존재하던 값들이 초기값으로 나타남) x = torch.empty(5, 3) # 5 by 3 # 무작위로 초기화 된 행렬 x = torch.rand(5, 3) # dtype이 long이고 0으로 채워진 행렬 x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long) # 데이터로부터 직접 텐서 생성 x = torch.ten..