튜토리얼에도 고난과 역경이 있다.

깃허브 블로그 제작기 시리즈의 첫번째 글입니다. https://devinlife.com/howto%20github%20pages/github-prepare/ 위 링크를 참고하여 따라하였음을 밝힙니다. 1. github pages 준비하기 github pages 준비하기 축약 1-1 Ruby 설치하기 1-2 Jekyll과 bundler 설치하기 1-3 샘플 블로그 생성하기 1-1. Ruby 설치하기 Ruby를 먼저 설치해줍니다.저는 노란색으로 칠해진 버전을 다운받았고, with DEVKIT로 다운받았습니다. 설치링크 - https://rubyinstaller.org/downloads/%E3%84%B4 설치화면 Accept license ![image-20220124153353808](../../../../..

개발자에게는 기술 블로그가 하나쯤은 있어야 한다고 생각합니다. 블로그 자체가 나라는 개발자를 알려주는 정체성이자, 자신이 한 프로젝트와 공부들 그리고 발전하고자 하는 방향을 알려주는 포트폴리오가 되어준다고 생각하기 때문입니다. 처음에는 큰 꿈을 꿔서 스프링을 배우면서 Docker와 AWS를 이용하여 서버를 열고 블로그를 운영 해볼까도 생각했습니다. 단순히 온전한 웹 프로젝트를 해보고싶어서였습니다. 하지만 이 방법은 공부를 하는 와중에 블로그를 만들어야 하기도 하고, 블로그를 만드는 동안 포스팅이 불가능해서 일단 다른 방법을 택했습니다. Velog와 네이버 블로그, Tistory등을 무작정 사용해보면서 점차 제가 원하는 블로그는 무엇인지 요구사항이 명확해져갔습니다. 제 요구사항은 다음과 같습니다. 마크 다..

https://i-never-stop-study.tistory.com/14 오늘은 작사가 Exploration에서 코드가 이해되지 않았던 부분에 대해 작성해보고자 합니다. for src_sample, tgt_sample in dataset.take(1):break # 한 배치만 불러온 데이터를 모델에 넣어봅니다 model(src_sample) for문을 읽어오자 마자 break를 한다. 그냥 src_sample, tgt_sample = dataset.take(1)하면 안되나?+ : (src_sample, tgt_sample) = dataset.take(1)도 해봤음. 위에거랑 같은 오류뜸. 일단 두가지 시도를 해보았는데 안된다. for문 안에 선언해준 변수 src_sample은 지역변수일텐데 왜 for ..

이 포스팅은 아이펠 fundamentals 18번 노드를 학습하고 적은 기록물 입니다. 신경망이란? 과학자들은 문제에 대한 해답을 종종 자연에서 찾아냅니다. 머신러닝 / 딥러닝 과학자들은 해당 문제를 해결하기 위하여 신경망의 뉴런 하나를 본 딴, 퍼셉트론의 개념을 도입하였고, 후에 이를 연결하여 다층 신경망 구조, 인공신경망을 구축해내게 됩니다. 신경망은 모두가 가지고 있는 뇌의 뉴런들을 본딴 것입니다. 뉴런들이 모여 거대한 그물망과 같은 형태를 띄고 있는데, 이를 컴퓨터 프로그램으로 풀어낸 것입니다. 다음은 다층 퍼셉트론 구조로 학습한 mnist 코드의 부분입니다. # 모델에 맞게 데이터 가공 x_train_norm, x_test_norm = x_train / 255.0, x_test / 255.0 x..

설렘과 열정 가득한 첫 OT는 이제 까마득한 옛날이 되었고, 정말 바빴던 2-3주차를 보내고, 4주차의 마음가짐을 정리하려 한다. 2-3주차의 회고 설레는 첫, OT는 이제 까마득한 옛날이 되었고, 개인적으로 정말 바쁜 2-3주를 보냈다. 서울로 올라오겠다는 결심을 하고, 이사와 아이펠, 야자 공부와 틈틈히 코테도 병행하다보니 쉬지 않았는데도,, 한번도 아이펠 끝나자마자 맘편히 쉬지 않았는데도, 하고싶은일 & 해야할 일이 밀리는 일이 발생했다. 2주차에는 아이펠 중간중간 쉬는시간에 짐을 싸고, 아이펠 끝나고도 짐을싸고, 그렇게 싼 짐을 먼저 서울로 보냈다. 그리고 서울의 보금자리에 수요일에 올라가서 일요일까지 지낸 후, 필요한 리스트를 파악했다. 그다음 일요일 아침에 부산으로 내려와 필요했던 짐들을 챙기..

오늘은 파이썬에서 이미지 파일 다루는 법에 대하여 공부해 보았습니다. AIFFEL의 FUNDMANTAL 16번 노드의 학습노트입니다. 디지털 이미지란? 컴퓨터에서 이미지 데이터를 방식에는 대표적으로 두가지가 있습니다. 래스터 Raster 방식 / 비트맵 Bitmap 방식 벡터 Vector 방식 래스터 Raster 방식 / 비트맵 Bitmap 방식 사람의 시세포는 대부분 3가지 색상에 반응합니다. 많이 들어본 RGB값으로 Red, Green, Blue 색상입니다. 이와 같은 방식으로 픽셀 하나당의 RGB값을 저장하는 방식이 래스터 혹은 비트맵 방식입니다. 한 픽셀당 0-255값을 가지며 0은 검정, 255는 흰색입니다. 픽셀당 값이 정해져있기 때문에, 확대와 축소시 해당 픽셀값을 넓히거나 축소시켜 모자이크..

인공지능에는 다양한 데이터 처리의 다양한 기법이 있습니다. 오늘은 다양한 데이터 전처리의 기법에 대해 알아보았고, 각각의 내용을 정리해 보았습니다. 그리고 그에 대한 내용을 링크에 남겼습니다. 데이터 전처리 기법 결측치 결측치란, 입력이 누락된 값입니다. 보통 제거하거나 대체하여 처리를 합니다. 데이터 전처리 ) 결측치 처리 방법 https://wannabe-professional-programmer.tistory.com/38 중복된 데이터 말 그대로, 중복된 데이터입니다. 혹시 데이터의 특성상 같은 행에서 모든 데이터가 유일해야 한다면, 중복된 데이터를 제거하여 처리합니다. 이상치 outlier 대부분의 값의 범위에서 벗어나 극단적으로 크거나 작은 값. 이상치를 처리하는 방법은 z-score, modi..

현재 저는 강화학습 스터디를 참여해 강화학습에 대한 강의를 보고있습니다. 오늘의 포스팅은 그 강의에 대한 회고록 및 요약 정리에 관한 것입니다. 강의정보 링크 https://www.youtube.com/watch?v=TCCjZe0y4Qc 강의자 Hado van Hasselt, Senior Staff Reasearch Scientist, Deepmind 강화학습 스터디에서 진행하는 강의 같이보기 도전중! 1. what is reinforcement learning? Industrial revolution과 Digital Revolution으로 이야기를 시작고, 본격적인 AI에 관한 이야기가 진행되는데 이 말이 너무 멋있어서 메모했다. Next thing that you can think of which i..