으노의 잡담방

딥러닝 학습 결과를 보면 최종 mAP가 뭔지 헷갈릴 수 있다. mAP .5는 IoU가 0.5 이상일때 mAP .5~.95는 IoU가 0.5~0.95 사이일때 이렇게 확인하면 된다^

YOLO YOLO(You Only Look Once)란? Object detection 분야에서 많이 알려진 모델이다. 처음으로 one-stage-detection방법을 고안해 실시간으로 Object Detection이 가능하게 만들었다. 1.Classification: 이미지가 주어졌을 때 Object를 분류하는 것(여러 Object 분류도 가능) 2.Localization: Object에 대해 위치를 찾는 것 3.Object Detection: Object에 대해 위치와 무엇인지까지 맞추는 것(=Classification+Localization) 4.Instance Segmentation: 이미지에 한 개 이상의 Object가 있을 때, 각각의 Object에 픽셀단위 위치와 무엇인지까지 맞추는 것 *..

환경변수에 jdk 설정도 하고 파이썬 버전에 맞게 JPype1 파일 다운로드 받아서 실행했는데 java.nio.file.InvalidPathException: Illegal char at index 55: C:\Users\내이름\anaconda3\Lib\site-packages\konlpy\java\* 자꾸 이 에러가 나길래 왜 그런가 싶었는데 jvm.py 파일 문제 였다. 해결 방법은 아주 간단쓰 1. 일단 위에 오류가 나는 폴더로 이동한다. C:\Users\내이름\anaconda3\Lib\site-packages\konlpy\java\* 2. 아래 jvm.py 파일을 VScode로 연다 3. 32행, 47행에 있는 *(별)을 지우고 다시 주피터 노트북을 시작한다. 이제 오류가 안 난다 편-안

머신러닝 : 알고리즘을 사용하여 데이터 구문 분석하고, 해당 데이터에서 학습하며 학습한 내용에 따라 정보에 근거한 결정을 내림 딥러닝 : 알고리즘 계층으로 구성하여 자체적으로 배우고 지능적인 결정을 내릴 수 있는 "인공 신경망"을 만듦 sklearn(사이키럿) 맨 처음에 듣고 에스케이런이라고 읽었다능ㅎㅎ - 머신러닝 분석 라이브러리 from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 스케일링 from sklearn.model_selection import train_test_split # train, test 데이터 분할 from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 로지스틱 회귀분석 from sklearn.ense..

요즘 인공지능이 핫하니, 딥러닝, 머신러닝 어쩌구 저쩌구 이런 말을 쉽게 접할 수 있다. 누가 나한테 "머신러닝과 딥러닝의 차이점은 뭐야?" 라고 물어 본다면 명확하게 답을 못할 것 같다ㄴㅇㄱ(전공자 맞냐며...) 그래서 유튜브 영상 보다가 어떤 분이 딥러닝에 관련하여 잘 설명해 주셔서 정리해 보았다. (영상은 맨 아래 첨부해 놨슘댱) 머신러닝이란? - 데이터에 모델을 맞추다.(Fit) 읭? 그게 뭔데.... 더 풀어서 설명해 보자면 1. 데이터 데이터없이 머신러닝은 불가능하다. 데이터의 양과 질이 안 좋으면 좋은 인공지능이 나올 수 없다. (예시) 이미지를 보고 백조라는 동물을 알아내는 모델을 만들었을 때, 내가 가지고 있는 데이터가 흰색 백조 사진 뿐이라면, 검은 백조 사진은 백조 인식을 못 한다. ..

오전: 고딩 때 안 배웠다구요...ㅠㅠ굉굉 뭔 말인지 1도 모르겠다 시그마(∑): 합계 or 총계 σ: 표준 편차 ■편차 편차는 각 데이터가 평균으로부터 어느 정도 떨어져 있는가를 나타내는 지표 평균이 60점인 시험에서 으는 75점 받음 -편차: 15점 Q1. 평균과 표준편차 12와 8 중 어느 것이 더 좋은 점수일까? A: 8아님?? ■표준편차: σ -정의: 자료의 산포도를 나타내는 수치로, 분산의 양의 제곱근으로 정의된다. 표준편차가 작을수록 평균값에서 변량들의 거리가 가깝다. ::데이터-평균값/표준편차 == 0 분산에 제곱근을 취한 표준편차(Standard Deviation) ■분산 -정의: 관측값에서 평균을 뺀 값을 제곱하고, 그것을 모두 더한 후 전체 개수로 나눠서 구한다. 즉, 차이값의 제곱의..

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