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트레일블레이저 페이스리프트 위장막 [내부링크]

22년 8월 23일에 네이버 트레일블레이저 카페에서 위장막 차량을 봤다는 게시물이 있었습니다. 전면, 후면부를 가린 것으로 보아 페이스리프트 차량으로 보이네요. 게시글 작성자의 말로는 네비게이션이 큰 디스..

[DNN] 정형 데이터에 대해 좋은 성능을 보여주는 TabNet [내부링크]

이제 이미지나 자연어 등의 비정형 데이터에 대해서는 딥러닝을 기반으로 한 연구만이 진행되고 있다고 봐도 무방합니다. 다만 정형 데이터에 대해서는 아직도 머신러닝 모델, 특히 트리 기반의 부스팅 계열 모델..

[GAN] CycleGAN [내부링크]

CycleGAN 이란 CycleGAN은 Style Transfer 분야에 GAN을 적용시킨 대표적인 모델입니다. Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent... 이 모델을 통해 풍경 사진에 대해 특정 화가의 화풍을 적..

[GAN] DCGAN [내부링크]

DCGAN(Deep Convolutional GAN)은 GAN의 대표적인 모델로써, GAN에 컨볼루전망을 적용하여 성능을 향상시킨 모델입니다. 간단하게 DCGAN에 대해 설명한 후 실습과 함께 상세하게 알아보도록 하겠습니다. DCGAN 요..

[Matplotlib] max등 조건에 따라 색깔 다르게 표현하기 [내부링크]

barplot 등으로 시각화를 할 때 가끔 최대값 또는 최소값을 다른 색깔로 강조하고 싶은 상황이 있습니다. 전체의 값에 대해 하나하나 색깔을 지정하고, 강조하고자 하는 값만 다른 색을 지정한 후 해당 값을 palet..

[Pandas] Groupby 다중 컬럼 사용 [내부링크]

까먹으면 블로그 가서 다시 보려고 코드를 정리해두고자 합니다. Pandas는 데이터를 전처리할 때, EDA를 할 때 자주 사용하는 패키지입니다. 그 중 자주 사용하는 함수가 Groupby인데요. 일반적으로 Groupby에 몇..

[GAN] GAN이란 [내부링크]

딥페이크 라는 단어를 들어보신 적 있으신가요? 딥페이크는 영상 속 사람 위치에 임의의 다른 인물을 합성하는 가짜 영상을 말합니다. 위의 영상은 딩고 뮤직 배경에 일론 머스크의 얼굴을 합성하고, SG워너비 살..

[RaspberryPi] RaspberryPi 4 32bit Tensorflow 2.4, OpenCV 4.3, Mediapipe 설치하기 [내부링크]

OS Image Index of /raspios_armhf/images/raspios_armhf-2021-05-28 Setting 세팅에 앞서 업데이트를 먼저 수행합니다. # 아키텍쳐 확인 uname -m # 업데이트 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade # 에러..

[RaspberryPi] RaspberryPi 4 64bit Tensorflow 2.4, OpenCV 4.3 설치하기 [내부링크]

환경세팅에 앞서 사용한 OS 이미지는 다음과 같습니다. 2021-05-07-raspios-buster-arm64 업데이트 및 에러를 방지하기 위해 다음 명령어를 실행합니다. sudo apt-get update sudo apt-get upgrade Tensorflow 2.4..

[M1] M1 Mac에서 Tensorflow, Pytorch 설치하기 [내부링크]

M1이 들어간 Mac에서는 일반적인 방법으로는 Tensorflow 2.0를 설치하기 어렵습니다. 때문에 다른 방법을 사용해서 설치를 진행해야 합니다. 애플에서 알려주는 텐서플로 설치 방법은 아래와 같습니다. 저의 경우..

[Multi-label] Multi-label Classification [내부링크]

멀티 레이블 분류를 보기에 앞서 머신러닝 모델은 크게 회귀 모델과 분류 모델로 나뉠 수 있습니다. 여기서 분류 모델은 이 사진이 개인지 고양이인지를 분류하는 모델, 사람이 맞는지 틀린지를 분류하는 모델 등..

[데빌헌터] 1415 데헌 데스칼루다 솔플 [내부링크]

1415 데빌헌터 데스칼루다 솔플 영상입니다.

[RNN] LSTM [내부링크]

LSTM은 기존 RNN의 긴 기간의 의존성 문제에 약한 단점을 보완한 RNN의 한 기법입니다. 간단한 구조인 RNN과 달리 꽤 복잡한 구조로 이루어져 있습니다. 구조가 어려운 만큼 이해하기 어려워 rastgo’s blog의 게..

[Facial detection] MTCNN 리뷰 [내부링크]

MTCNN MTCNN에 대해 간단하게 리뷰해보도록 하겠습니다. MTCNN은 최초 논문을 통해 공개된 저자의 버전이 존재하고, Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 가공..

[Head pose] FSA-Net 리뷰 [내부링크]

현재 진행중인 프로젝트를 하는 데 있어 Head pose estimating 관련 논문인 FSA-Net 을 알아본 김에 향후 까먹지 않도록 블로그에 리뷰해놓고자 합니다. 데모 파일에 대해 주석처리한 내용도 있어 하단에 링크로..

[CNN] CNN이란 [내부링크]

XAI(설명가능한 AI)에서는 다양한 방법들이 존재하지만, 그 중 특히 CNN의 필터와 관련된 방법론들이 많이 존재합니다. 이를 공부하기 전에 CNN의 이론들에 대해 알아보고자 합니다. CNN은 시각 피질에 대한 연구..

공분산(Covariance), 상관계수(Correlation coefficient) [내부링크]

공분산과 상관계수에 대해 정리해보고자 한다. 코베리언스, 코릴레이션이라고 말하는 사람들도 종종 보인다. 이상한 단어가 아니라 그냥 공분산, 상관계수니 그렇게 들으면 된다. 공분산(Covariance) 공..

고유값, 고유벡터 [내부링크]

고유값(eigen value)와 고유벡터(eigen vector) 0이 아닌 어떤 열벡터 v가 있다고 생각해보자. v를 기준으로, 어떤 A라는 정방행렬과의 연산을 취하면 원래와는 다른 벡터 b가 나오게 된다. Av = b 하지만 어떤 특..

경사하강법(Gradient descent) [내부링크]

경사하강법(Gradient descent) 함수의 기울기를 구해 최소값에 이를 때까지 반복시키는 방법. 학습률만큼 계속 이동하며 학습하기 때문에 적절한 학습률을 지정해야 한다. 딥러닝에서는 비용함수..

활성화 함수(Activation function) [내부링크]

활성화 함수를 사용하는 이유 선형 시스템은 아무리 쌓더라도 망을 깊어지게 할 수는 없다. 예를 들어 a,b라는 상수 x,y라는 변수에 대해 f(ax+by) = af(x) + bf(y)라는 성질으로 인해 깊은(..

이상치(Outlier) [내부링크]

이상치(Outlier) 아웃라이어란 데이터 상의 다른 값들의 분포와 비교했을때 비정상적으로 떨어져있는 관측치를 말한다. 이상치 찾는 간단한 방법 1. 사분위수 2. 정규분포 3. 도메인(이건 간단한건 아님) 4. 시각..

결측치 처리 방법 [내부링크]

결측치 처리 방법 예전에 정리해 뒀던 결측치 처리 방법을 저장할 겸 올려보고자 한다. 결측 데이터의 종류 1. 완전 무작위 결측(MCAR : Missing completely at random) : 다른 변수들과 아예 상관이 없는 경우 2...

변수 선택 기법(Feature Selection Method) [내부링크]

변수 선택 기법(Feature Selection Method) 모델을 돌릴 때 쓸모 없는 변수들을 제거함으로써 모델의 속도 개선, 오버피팅 방지 등의 효과를 얻기 위해 사용하는 방법. Feature Selection의 3가지 방법 1. Wrapper..

배치 정규화(Batch Normalization) [내부링크]

배치 정규화(Batch Normalization) 앤드류 응 교수에 따르면 배치 정규화를 통해 두 가지 효과를 얻을 수 있다고 한다. 링크 : www.youtube.com/watch?v=nUUqwaxLnWs 효과 1. 공변량 변화 문제점..

[CNN] Resnet 정리 [내부링크]

Resnet(Residual Network) 일반 컨볼루젼 신경망에서 FC레이어는 스킵/바로가기 연결이 없어, 신경망이 더 깊을 때 소실되거나 폭발하는 그래디언트 문제(problem of vanishing/exploding gradie..

분석뉴비가 읽어보면 좋을 것 [내부링크]

머신러닝 파이프라인 데이터 생성/수집 - 데이터 저장/관리 - 전처리(통계분석, 시각화, FE, Feature Extraction) - 기계학습(+하이퍼 파라미터 튜닝) - 오차분석(테스트, 검증데이터, 잔차분석) -..

로스트아크 마나흐름 탐지기 퀘스트 [내부링크]

로스트아크 마나흐름 탐지기 퀘스트 위치입니다. 지금 겨우 마나흐름 탐지기 퀘스트 하고 왔는데 위치가 아주.. 마나흐름탐지기는 총 세번 돌려야 하고 위치는 사진에서 제 캐릭터가 서 있는 자리입니다. 요약하면..

분류 모델 평가지표 [내부링크]

분류 모델 평가지표 분류모델에서 사용하는 평가지표들을 정리해보고자 한다. 보통 어떤 평가지표를 사용할 지는 고객이 있는 경우에는 사이트에 따라 고객이 원하는 것이 무엇인지, 아니면 주제의 특성에 따라 정..

로지스틱회귀(Logistic Regression) [내부링크]

로지스틱회귀(Logistic Regression) 간단하게 설명하면 회귀분석을 연속형이 아닌 범주형 변수를 예측하기 위해 사용하는 방법이다. 이론 다중회귀분석은 Y = B0 + B1X1 + ... + BnXn으로 표현된다. 여기..

선형판별분석(LDA) [내부링크]

선형판별분석(Linear Discriminant Analysis, LDA) 잘 쓰이는 방법은 아니다. 판별분석에는 보통 예측변수가 정규분포를 따른다는 가정이 있지만, 실제로는 정규분포가 아니더라도, 연속형이 아닌 바이너리라도..

나이브 베이즈(Naive Bayes) [내부링크]

나이브 베이즈(Naive Bayes) 조건부 확률을 사용하는 분류 모델 파라미터 추정은 최대우도추정법(MLE)을 사용한다. 장점 1. 적은 수의 데이터로도 훈련 가능하다. 2. 간단하지만 꽤 높은 성능을 보인다...

랜덤포레스트(RamdomForest, RF), 배깅 [내부링크]

랜덤포레스트(RamdomForest, RF) 의사결정나무에 배깅 + alpha을 적용시킨 트리 기반 모델 alpha? 의사결정나무는 모든 변수를 가지고 정보 이득이 가장 높은 분할 지점을 결정하지만, 랜덤포레..

트리 모델, 재귀 분할, 불순도 지표 [내부링크]

트리 모델 간단하게 설명하면 회귀분석을 연속형이 아닌 범주형 변수를 예측하기 위해 사용하는 방법이다. 보통 의사결정나무(Decision tree)로 불린다. 트리 모델은 if else 문들을 모아놓은 집합체라고 할 수..

K 최근접 이웃(K nearest neighbors : KNN) [내부링크]

K 최근접 이웃(K nearest neighbors : KNN) 거리를 기반으로 가장 가까운 최근접 이웃의 클래스를 또는 그 평균을 할당하는 기법으로 간단하다는 장점이 존재한다. 거리를 사용해야하기 때문에 예측변수들은..

카카오 컨퍼런스 IF 2020 FDS 관련 후기 [내부링크]

FDS 관련 세션들의 후기 카카오페이, 카카오게임즈 # 카카오페이 FDS란 평소와 다른 금융 패턴을 감지하는 시스템(이상거래 탐지) 기본 구조 송금, 결제 등 액션  HTTP  FDS * 실시간 처리 FDS는 ..