Stats & AI tech blog - '일단 시도함'

https://school.programmers.co.kr/learn/challenges?order=recent&levels=1&languages=mysql 코딩테스트 연습 | 프로그래머스 스쿨개발자 취업의 필수 관문 코딩테스트를 철저하게 연습하고 대비할 수 있는 문제를 총망라! 프로그래머스에서 선발한 문제로 유형을 파악하고 실력을 업그레이드해 보세요!school.programmers.co.kr  1. 특정 형질을 가지는 대장균 찾기 (비트 연산)SELECT COUNT(ID) AS COUNTFROM ECOLI_DATAWHERE (GENOTYPE&2 = 0) AND (GENOTYPE&1 = 1 OR GENOTYPE&4 = 4)  2. 가장 큰 물고기 10마리 구하기 (ORDER BY, LIMIT)SELEC..

이번 포스팅에서는 R for문 등에서 변수를 바꿔가며 동적으로 처리하는 방법에 대해 알아보고자 한다.아래 모든 방법을 다 알 필요는 없고, 몇 가지만 알아둬도 유용하게 사용할 수 있다.  1. !!, !!!`!!`와 `!!!`는 주로 `rlang` 패키지와 함께 사용되며, 비표준 평가(non-standard evaluation, NSE)에서 변수를 언바운딩하는 데 사용된다. `!!`는 단일 변수, `!!!`는 여러 변수를 언바운딩하는 데 사용된다. * 비표준 평가(non-standard evaluation, NSE) : 함수의 인자에 표현식을 할당할 당시에는 평가(계산, 실행)을 수행하지 않고, 함수 내부의 원하는 곳에서 실행하도록 하는 것.library(rlang)var % mutate(new_col ..

오늘은 R에서 내가 만든 함수를 모아 라이브러리(패키지)를 만들어 보려고 한다.자주 쓰는 함수를 모아 놓고 편하게 쓸 수 있을 것 같다. 라이브러리(패키지)를 만드는 순서는 아래와 같다. 1. 패키지 구조 생성2. 패키지 메타데이터 생성3. 함수 파일, 도움말 문서 작성4. 패키지 빌드 및 설치  1. 패키지 구조 생성먼저 패키지를 저장할 디렉토리와 그 안에 필요한 메타 데이터를 생성해야한다.'usethis' 패키지를 사용하면 구조를 자동으로 생성할 수 있다.install.packages("usethis")library(usethis)# 패키지 구조 생성create_package("path/to/your/package") 위 코드를 실행하면 지정된 경로에 폴더(나는 이름을 zim으로 생성)가 생성되고 안..

이번 포스팅에서는 R의  caret 패키지로 쉽게 모델을 학습 & 튜닝하는 방법에 대해 알아보겠다. 아래는 모델을 튜닝하기 위해 먼저 고려해야할 요소이다.어떤 모델을 다룰지 선택 ex) SVM모델을 튜닝하기 위해서 어떤 parameters를 사용할 것인지 선택 ex) C, kernel,,학습에 사용할 데이터를 어떻게 resampling 할지 선택 ex) 10-fold Cross Validation 예시로 SVM 분류 모델을 학습 & 튜닝하는 과정에 대해 알아보겠다. 1. Resampling 방법 지정 (trainControl)먼저 caret 패키지의 trainControl 함수를 통해 Resampling 방식을 지정한다.아래 코드는 K-fold Cross Validation을 여러번 반복해서 샘플링하는 ..

1. GPU 확인장치관리자 > 디스플레이 어댑터에서 GPU 모델명 확인  2. 엔비디아 드라이버 다운로드 & 설치내 GPU 모델을 선택해서 드라이버 다운로드 & 설치https://www.nvidia.co.kr/Download/index.aspx?lang=kr Download the latest official NVIDIA driversDownload the latest official NVIDIA driverswww.nvidia.com 3. CUDA 설치3.1 내 GPU의 Computing capability 확인하고 그에 맞는 CUDA 버전 확인: 저의 경우는 computing capability 6.1 -> cuda 12.1 다운로드https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPU..

Google Colab을 쓰다 GPU 사용 용량 제한 때문에 로컬 GPU에 연결해서 사용하기로 했다.jupyter lab을 활용해서 연결을 해줄거기 때문에, Python과 jupyter notebook, jupyter lab을 설치가 필요하다.  1. Python  설치https://www.python.org/downloads/ Download PythonThe official home of the Python Programming Languagewww.python.org  2. jupyter notebook 설치 cmd > pip install jupyter notebook  3. jupyter lab 설치cmd > pip install jupyter lab        >  jupyter lab (설..

오늘은 Google Colab에서 현재 작업 폴더가 아닌 다른 폴더에 있는 패키지나 모듈을 import하는 방법에 대해 알아보겠다.우선 Colab과 Google Drive를 연동시켜주는 작업이 먼저 필요해요. 아래 코드를 실행하면 연동이 가능하다.from google.colab import drivedrive.mount('/content/drive') 코드를 실행시킨 후 잠시 기다리면 화면 왼쪽 파일이 표시되는 부분에 drive 폴더가 생긴 걸 확인할 수 있다.  드라이브가 연동되었다면 이제 다른 폴더에 있는 패키지/모듈을 import 해보겠다. "drive > Mydrive > PyTorch > Image Classification > HERBS" 안에 있는 timm 패키지를 import 하고 싶다고 ..

지난 포스팅에서는 PyTorch를 활용한 심층신경망(DNN) 모델 학습에 대한 코드를 알아보았다.이번 포스팅에서는 이미지 분석을 위한 합성곱신경망(CNN) 모델을 생성하고 학습하는 코드를 알아보도록 하겠다.  CNN 모델 구축과 학습 과정은 아래 순서대로 진행한다.필요한 라이브러리/패키지 불러오기연산을 수행할 장치(CPU or GPU) 설정데이터 불러오기CNN 모델 생성 및 파라미터 정의모델 학습 및 평가 1. 라이브러리/패키지 불러오기import numpy as np # 넘파이 배열import matplotlib.pyplot as plt # 그래프 그리기import torchimport torch.nn as nn # 딥러닝 모듈from torch.autograd import Variable # 자동 ..

2024.04.02 - [Data Science/Deep Learning] - [ML/DL] DNN, Deep Neural Network (심층신경망) (1) - 기울기 소실 (Vanishing gradient) [ML/DL] DNN, Deep Neural Network (심층신경망) (1) - 기울기 소실 (Vanishing gradient)DNN, Deep Neural Network (심층신경망) (1) - 기울기 소실 (Vanishing gradient)   2024.04.01 - [Deep Learning] - [DL] MLP, Multi-Layer Perceptron (다층 퍼셉트론) [DL] MLP, Multi-Layer Perceptron (다층 퍼셉트론)MLP, Multi-Layer Per..

오늘은 파이썬의 enumerate()함수를 사용해서 for loop문을 작성하는 방법에 대해 알아보겠다.for문을 작성하는 방식은 사람마다 다를 수 있는데, 어떤 방식들이 있는지, 그 중 가장 파이썬스러운 방식은 무엇인지 확인해보려고 한다. 1. for 문먼저 인덱스 i를 0으로 초기화 시킨 후에 루프마다 1을 더해 간다. 이런 방식은 루프문이 종료된 후에도 i가 그대로 남아있다는 단점이 있다i=0for letter in ['A','B','C']: print(i, letter)    i+=12. range(), len() 함수 사용두 번째로는 range()와 len()함수를 이용하는 방법이다. 먼저 iteration할 목록를 정의해놓고 목록의 length를 인덱스 range로 사용하는 방식으로, 많이 사..