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Study/인공지능학습33

Kaggle 도전 season 1 : House Prices - Advanced Regression Techniques : EDS Kaggle에 도전하겠다고 선언한 것이 벌써 석달 전일이다. 그 출발점으로 Getting Started 카테고리의 House Prices - Advanced Regression Techniques를 진행해보기로 했었다. 사실 진즉에 이 Competition에 참가하여 노트북을 작성하긴 하였다. 기존에 경쟁에 참여한 참가자들의 노트북도 참조하고, 또 그간 학습한 내용도 참조하고 해서 나름 어느정도 진행을 하긴 했는데… 이렇게 진행하고 보니 내 힘으로 한 것이 하나도 없다는 깊은 허무가 밀려왔다…ㅠ.ㅠ 그리고 세세한 부분에서 그간 배운 것을 어떻게 써먹허야 하는지 막막한 경우도 적지 않았다. 결국 시간이 좀 걸리더라도 기존에 배운 정석을 단지 C&P로 하는 것이 아닌, 나만의 힘으로 따라 가보자는 생각이 들.. 2021. 9. 27.
Kaggle 도전 season 1 : Prologue 자꾸 이야기하기도 넘사스럽지만…인공지능 공부한다고 설레발친지도 어언 햇수로 5년이다. 그런데… 공부한 내용 조금 정리한 것 외에 남은 것이 없다…ㅠ.ㅠ 뭔가 시간과 돈을 지적 명품을 사대느라고 다 써버린 것 같은 느낌이다. 올해도 여전히 매일 조금씩이나마 기초적인 내용들을 공부하고는 있지만 이래서 되겠는지 하는 회의 뿐이다. 그렇다고 이제 와서 포기하기에는 투자한 시간과 돈이 너무도 아깝기에 전환점을 한 번 마련해보는 것이 어떨까 하는 생각이 들었고, 그 전환점으로 생각해낸 것이 바로 Kaggle이다. 사실 이제 와서 Kaggle에 도전을 한다는 것 자체가 늦어도 너무 늦었다. 달리 말하면 그만큼 나의 공부 방법이 잘못되었다는 반증이기도 할 것이다. 말마따나 뭣이 중헌지도 모르고 중구난방으로 정리되지 않.. 2021. 6. 15.
[머신러닝 Reboot] 독해 - 핸즈온 머신러닝(2판) 2장 늘상 그래왔듯이…내 머릿속에는 온갖 잡다한 관심과 호기심들이 종횡무진 날아다닌다. 덕분에 뭔가 하나를 진득하니 진행할 수가 없다…ㅠ.ㅠ 핸즈온 머신러닝 2판을 일기 시작한 것이 언제인지 기억도 안나고, 1장을 읽고 연습 문제 위주로 공부를 해보고자 하면서 1장의 연습문제를 정리해 블로그에 올린 것도 이미 2020년 11월 그러니까…4개월 하고도 열흘이 지났다…남들 같았으면 책을 네댓 권은 마스터했을 시간이다…ㅠ.ㅠ 물론 그렇다고 논 것은 아니지만 이래서야 되겠는가 하는 자괴감이 든다…ㅠ.ㅠ 게다가 더더욱 놀라운 것은 나름 열심히 보느라고 2장은 3번 정도 반복해가면서 읽었는데도 불구하고… 연습문제를 풀려고 보니…뭔소린지 하나도 모르겠더라는…그냥 풀기가 어려운 정도가 아니고 아예 어디부터 시작을 해야 하는.. 2021. 3. 27.
M1 맥미니에 TensorFlow 설치하기 애플은 제품은 참 마음에 드는데 하는 짓은 얄밉기 그지없다. 마이크로소프트같은 경우 아무리 새로운 윈도우가 나오더라도 구닥다리 컴퓨터에 설치는 되었다. 다만 느리다거나 중요 부품의 호환성에 문제가 있을지라도… 그런데 이놈에 애플은…폰이든 PC든 선을 딱 그어버린다…-.- 그동안 잘 써오던 2012, Late 맥미니는 더이상 상위 OS를 업데이트 할 수 없게 되었다. 메모리 16Gb, SSD 1Tb로 아직도 쌩쌩하게 잘 돌아가는데…최신 버전의 OS인 빅서를 사용할 수 없는 것이다…ㅠ.ㅠ 사실 그냥 일반적인 용도로만 사용한다면 크게 문제가 되지 않는데…iOS를 개발하다 보면 개발툴인 Xcode도 업그레이드를 해야 하는데 이 Xcode도 특정 OS 이상에서만 업그레이드가 되어 끝내 새로운 Mac PC를 살수밖.. 2021. 2. 23.
[머신 러닝 Reboot] 독해 - 핸즈온 머신러닝(2판) 1장 하다가 잘 안된다고 머신 러닝 Reboot라는 타이틀까지 붙여놓고 다시 관심을 가져보려고 했는데… 역시나 또 우선순위가 밀려 하다가 흐지부지…ㅠ.ㅠ 원래 공부 못하는 애들 특징이 책의 앞부분만 빽빽한 메모가 들어차있고 뒷부분은 새책인 거…-.- 역시 나는 공부 못하는 애들류인가보다…ㅠ.ㅠ 그래도 포기하지 않고 끈기있게 달려드는 것이 가상하지 않는가^^;;; 머신러닝 Reboot라는 타이틀로 경사 하강법을 정리하던 중이었는데 다시 빠꾸~ 핸즈온 머신러닝 (2판)을 처음부터 차근차근 밟아나가야겠다. 전체 내용을 정리하기 보다는 각 챕터의 뒤에 나오는 연습문제를 정리하는 방식으로 학습을 진행해보고자 한다. 물론 답은 부록에 있는 내용이 아니라 책 본문에 있는 내용을 직접 찾아서 정리를 할 것이다. 사실 올해는.. 2020. 11. 2.
[인공지능] Coral USB Accelerator와 Edge TPU 2019/05/13 - [Study/인공지능학습] - [인공지능] coral usb accelerator + Raspberry pi zero w2019/05/16 - [Study/인공지능학습] - [인공지능] Coral USB Accelerator와 Edge TPU 지난 포스팅에서 구글의 Coral USB Accelerator를 구입하고 간단한 모델을 돌려본 것을 정리해보았다. 이번 포스팅에서는 Coral USB Accelerator(이하 coral)의 공식 홈페이지를 참조하여 요구 사항 및 엣지 컴퓨팅에 사용되는 Tesorflow Lite에 대해 간단하게 살펴보고자 한다. 각각의 공식 홈페이지는 다음과 같다. CoralTensorflow Lite Coral USB Accelerator Coral 시리즈.. 2019. 5. 16.
[인공지능] coral usb accelerator + Raspberry pi zero w 2019/05/13 - [Study/인공지능학습] - [인공지능] coral usb accelerator + Raspberry pi zero w2019/05/16 - [Study/인공지능학습] - [인공지능] Coral USB Accelerator와 Edge TPU 뭔가 하나를 진득하니 끝내야 하는데…이놈에 호들갑스러운 호기심은 눈밭에 강아지 뛰놀듯한다… 얼른 미니 드론 만들고 다음에 싱글콥터 그 다음에 4족 보행 로봇 최종판을 만들어야 하는데… 도대체 어느세월에...ㅠ.ㅠ 이번 호기심의 대상은 바로 구글에서 엣지 컴퓨팅 보드로 출시한 coral 시리즈 중에 usb 가속기인 coral usb accelerator이다. 페이스북에서 어떤 분이 올려놓으신 엣지 컴퓨팅을 위한 보드들의 성능을 비교한 해외 블로.. 2019. 5. 13.
[머신러닝 Reboot] 개념 잡기 : 경사하강법5 - 로지스틱 회귀 2018/11/25 - [Study/인공지능학습] - [머신러닝 reboot] 개념 잡기 : 경사 하강법 1 - 특성의 scale 2018/12/10 - [Study/인공지능학습] - [머신러닝 reboot] 개념 잡기 : 경사 하강법 2 - step 공식 이해하기 2019/01/28 - [Study/인공지능학습] - [머신러닝 Reboot] 개념잡기 : 경사 하강법 3 - 경사 하강법의 종류 2019/04/07 - [Study/인공지능학습] - [머신러닝 Reboot] 개념 잡기 : 경사 하강법 4 - 규제가 있는 선형 모델 2019/04/14 - [Study/인공지능학습] - [머신러닝 Reboot] 개념 잡기 : 경사하강법5 - 로지스틱 회귀 TISTORY 에디터의 문제로 이미지 크기가 화면 폭에 .. 2019. 4. 14.
[머신러닝 Reboot] 개념 잡기 : 경사 하강법 4 - 규제가 있는 선형 모델 2018/11/25 - [Study/인공지능학습] - [머신러닝 reboot] 개념 잡기 : 경사 하강법 1 - 특성의 scale 2018/12/10 - [Study/인공지능학습] - [머신러닝 reboot] 개념 잡기 : 경사 하강법 2 - step 공식 이해하기 2019/01/28 - [Study/인공지능학습] - [머신러닝 Reboot] 개념잡기 : 경사 하강법 3 - 경사 하강법의 종류 2019/04/07 - [Study/인공지능학습] - [머신러닝 Reboot] 개념 잡기 : 경사 하강법 4 - 규제가 있는 선형 모델 2019/04/14 - [Study/인공지능학습] - [머신러닝 Reboot] 개념 잡기 : 경사하강법5 - 로지스틱 회귀 머신러닝 Reboot - 개념 잡기 : 경사 하강법 4 .. 2019. 4. 7.
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