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[START] 스타트업 11월 4주차_창업 뉴스레터 (101_WEEKLY) 안녕하세요, HELLO 오늘은 '2023년 11월 4주차' 뉴스레터를 통해 스타트업 정책, 지원사업 등 최신 내용을 '접수기간', '지원대상', '지원사항' 등 핵심 사항만 요약해서 전달해드립니다. '2023년 11월 4주차'의 기업 지원 분야는 7개로, 지원사업에서 총 25개 우수 사업을 선정하였습니다. 1. 창업: 1개 2. 경영: 5개 3. 인력: 2개 4. 금융: 2개 5. 기술: 5개 6. 내수: 5개 7. 수출: 5개 그리고 작성방법, 주의사항 등 세부적으로 검토한 사업에 대해서는 'START_101'의 '작성방법' 링크를 클릭해서 자세히 확인하실 수 있습니다. [START] 스타트업 11월 4주차 뉴스레터 (101_WEEKLY) [창업] 분야 * 사업자금, 간접비, S/W 등 스타트업 창업 .. 2023. 11. 25.
[Pytorch] 딥러닝 실험 재현을 위해 난수 제어 (Deterministic, Benchmark, random seed) 안녕하세요, HELLO PyTorch에서 완벽한 실험 재현을 위해 고려해야 할 무작위성(randomness)를 올바르게 제어하는 방법에 대해 설명하겠습니다. 먼저, PyTorch의 난수 생성과 관련된 기능들은 난수 발생기(Random Number Generator, RNG)를 사용합니다. 이 난수 발생기에는 random seed를 설정할 수 있으며, 이를 통해 매번 동일한 순서로 난수를 생성할 수 있습니다. PyTorch에서는 난수와 관련된 여러 구성 요소가 있기 때문에, 각 구성 요소가 무엇을 의미하는지 살펴보고, 각각의 randomness를 제어하기 위한 방법에 대해 살펴보겠습니다. 각 코드에 대한 설명은 아래에서 자세히 다뤄보겠습니다. import torch import numpy as np imp.. 2023. 11. 25.
[START] 스타트업 11월 3주차_창업 뉴스레터 (101_WEEKLY) 안녕하세요, HELLO 오늘은 '2023년 11월 3주차' 뉴스레터를 통해 스타트업 정책, 지원사업 등 최신 내용을 '접수기간', '지원대상', '지원사항' 등 핵심 사항만 요약해서 전달해드립니다. '2023년 11월 3주차'의 기업 지원 분야는 7개로, 각각의 지원사업에서 최대 5개 우수 사업을 선정하였습니다. 1. 창업: 2개 2. 경영: 5개 3. 인력: 5개 4. 금융: 5개 5. 기술: 5개 6. 내수: 5개 7. 수출: 5개 그리고 작성방법, 주의사항 등 세부적으로 검토한 사업에 대해서는 'START_101'의 '작성방법' 링크를 클릭해서 자세히 확인하실 수 있습니다. [START] 스타트업 11월 3주차 뉴스레터 (101_WEEKLY) [창업] 분야 * 사업자금, 간접비, S/W 등 스타트업.. 2023. 11. 19.
[START] 스타트업 11월 2주차_창업 뉴스레터 (101_WEEKLY) 안녕하세요, HELLO 오늘은 '2023년 11월 2주차' 뉴스레터를 통해 스타트업 정책, 지원사업 등 최신 내용을 '접수기간', '지원대상', '지원사항' 등 핵심 사항만 요약해서 전달해드립니다. '2023년 11월 2주차'의 기업 지원 분야는 7개로, 각각의 지원사업에서 총 29개 우수 사업을 선정하였습니다. 1. 창업: 5개 2. 경영: 5개 3. 인력: 2개 4. 금융: 2개 5. 기술: 5개 6. 내수: 5개 7. 수출: 5개 그리고 작성방법, 주의사항 등 세부적으로 검토한 사업에 대해서는 'START_101'의 '작성방법' 링크를 클릭해서 자세히 확인하실 수 있습니다. [START] 스타트업 11월 2주차 뉴스레터 (101_WEEKLY) [창업] 분야 * 사업자금, 간접비, S/W 등 스타트업.. 2023. 11. 15.
[딥러닝] 규제 (Regularization) 해설, 정리, 요약 안녕하세요, HELLO 딥러닝은 어떤 현상에 대해서 가장 자세히 설명하기 위한 모델 함수를 찾는 것이 목적입니다. 모델을 찾을 때, 실제 정답과 모델이 예측한 결과 간의 오차가 발생하고, 정답 y와 모델이 예측값 y^과의 차이를 손실 함수 (Loss function, Cost function)이라고 합니다. 딥러닝 모델의 성능을 올리기 위해서는 손실 함수를 최소화해야 합니다. 모델에 훈련 데이터의 특징, 패턴 등이 과하게 적용되어, 손실 함수가 필요 이상으로 작아지게 되는 경우를 과적합 (Overfitting)이라고 합니다. Overfitting이 발생하게 되면 학습에 사용된 데이터에 대해서만 잘 설명하고, 다른 데이터에 대해서는 설명이 부족해지는 일반화 능력 (Generalization)이 부족해집니다.. 2023. 11. 5.
[딥러닝] 차원의 저주 (Curse of dimensionality) 해설, 정리, 요약 안녕하세요, HELLO 차원의 저주는 고차원 공간에서 데이터 포인트의 밀도가 극단적으로 희박해지는 현상을 가리킵니다. 이는 고차원 데이터를 처리하거나 분석할 때 발생하는 문제로, 학습 및 예측의 정확도를 저하시키는 원인이 됩니다. 오늘은 차원의 저주 (Curse of dimensionality)에 대해서 정리해 보겠습니다. CHAPTER 1. '차원의 저주 (Curse of dimensionality)' 개요 CHAPTER 2. '차원의 저주 (Curse of dimensionality)' 문제점 CHAPTER 3. '차원의 저주 (Curse of dimensionality)' 예시 CHAPTER 1. '차원의 저주 (Curse of dimensionality)' 개요 차원의 저주는 고차원 데이터를 다룰.. 2023. 10. 31.
[Leetcode] 196. Delete Duplicate Emails_해설, 풀이, 설명 안녕하세요, HELLO 오늘은 Leetcode 알고리즘 문제 '196. Delete Duplicate Emails'에 대해서 살펴보고자 합니다.  알고리즘 문제, 코드, 해설 그리고 Leetcode에서 제공해 준 solution 순서대로 정리하였습니다.STEP 1. 'Delete Duplicate Emails' 알고리즘 문제 STEP 2. 'Delete Duplicate Emails' 코드(code) STEP 3. 'Delete Duplicate Emails' 해설 STEP 4. 'Delete Duplicate Emails' solution  STEP 1. 'Delete Duplicate Emails' 알고리즘 문제  Write a solution to delete all duplicate emails,.. 2023. 10. 28.
[Leetcode] 55. Jump Game_해설, 풀이, 설명 안녕하세요, HELLO 오늘은 Leetcode 알고리즘 문제 '55. Jump Game'에 대해서 살펴보고자 합니다. 알고리즘 문제, 코드, 해설 그리고 Leetcode에서 제공해 준 solution 순서대로 정리하였습니다. STEP 1. 'Jump Game' 알고리즘 문제 STEP 2. 'Jump Game' 코드(code) STEP 3. 'Jump Game' 해설 STEP 4. 'Jump Game' solution STEP 1. 'Jump Game' 알고리즘 문제 You are given an integer array nums. You are initially positioned at the array's first index, and each element in the array represents .. 2023. 10. 28.
[CV] Top 1 error, Top 5 error 이미지 분류 모델 평가 지표 해설, 정리, 요약 안녕하세요, HELLO 이미지 분류 (Image classification) 문제에서 볼 수 있는 top 1 error와 top 5 error에 대해서 살펴보고자 합니다. CHAPTER 1. 'Top 1 error, Top 5 error' 정리 CHAPTER 2. 'Top 5 error' 모델 성능에서의 의의 CHAPTER 1. 'Top 1 error', 'Top 5 error' 정리 Top 1 error와 Top 5 error는 이미지 분류 (image classification) 성능을 평가 기준입니다. 분류기 (classifier) 모델은 주어진 이미지가 어떤 클래스 (class)에 속하는지 분류해 낼 것입니다. 이때 예측 (predicted)한 에서 상위 1개의 값이 실제 정답과 같다면, top .. 2023. 10. 17.
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