묻고 답해요
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인프런 TOP Writers
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해결됨삼각형의 실전! OpenAI Triton 초급
실습 코드
실습코드 제공해주신다고 인트로에서 말씀하셨는데 어디서 볼 수 있나요?
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미해결파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
타이타닉 예제에서 혼동되는 개념이있습니다!
좋은 강의 잘 듣고있습니다!! 혹시 타이타닉 예제에서 Pclass 가 상관관계가 낮다고 표현하셨는데, 음의 상관관계도 절대값이 높으면 상관관계가 짙은거 아닌가하는 궁금증이 듭니다!!!survived 에 미치는 영향을 상관관계라고 하는것이라 한다면 양수 > 음수 측면이아니라 절대값으로 판단하여 SibSp 가 상관관계가 낮다고 봐야하는거 아닌가요!! 헷갈려서 질문드립니다
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
보스턴 집값 예제가 실행이 안 됩니다.
/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/utils/deprecation.py:87: FutureWarning: Function load_boston is deprecated; `load_boston` is deprecated in 1.0 and will be removed in 1.2. The Boston housing prices dataset has an ethical problem. You can refer to the documentation of this function for further details. The scikit-learn maintainers therefore strongly discourage the use of this dataset unless the purpose of the code is to study and educate about ethical issues in data science and machine learning. In this special case, you can fetch the dataset from the original source:: import pandas as pd import numpy as np data_url = "http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston" raw_df = pd.read_csv(data_url, sep="\s+", skiprows=22, header=None) data = np.hstack([raw_df.values[::2, :], raw_df.values[1::2, :2]]) target = raw_df.values[1::2, 2] Alternative datasets include the California housing dataset (i.e. :func:`~sklearn.datasets.fetch_california_housing`) and the Ames housing dataset. You can load the datasets as follows:: from sklearn.datasets import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() for the California housing dataset and:: from sklearn.datasets import fetch_openml housing = fetch_openml(name="house_prices", as_frame=True) for the Ames housing dataset. warnings.warn(msg, category=FutureWarning)예전에 어떤 사람이 같은 내용으로 문의를 한 적이 있습니다. 그런데 답변의 내용대로 해도 해결이 안 됩니다. 사이킷런 버전 1.0.2로 바꾸고 run -> restart & clear cell output 누르고 다시 들어가도 이런 오류가 나옵니다.어떻게 하면 좋을까요?
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미해결설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습)
강의내용 질문
안녕하세요 맛비님 강의 수강중 궁금한점이 생겨 질문드립니다아직 5강까지 밖에 수강을 안해서 이후의 강의에 질문에 대한 답변이 나올 수도 있을것같아요주로 학습은 GPU, 추론은 NPU->HW가속기 설계자는 추론을 어떻게 진행할지에 대해 고민하는 사람들이고, 알고리즘 엔지니어로부터 이미 완전히 학습된 weight, bias 등을 받고 학습 과정에는 참여하지 않는다고 이해했는데, 맞나요?필요한 weight의 갯수가 많다면 칩에 필요한 핀의 갯수가 엄청 많아질 것 같은데, 직렬통신으로 weight를 보낸다던가 해서 핀의 갯수를 줄이는 방식이 사용되나요?=================현업자인지라 업무때문에 답변이 늦을 수 있습니다. (길어도 만 3일 안에는 꼭 답변드리려고 노력중입니다 ㅠㅠ)강의에서 다룬 내용들의 질문들을 부탁드립니다!! (설치과정, 강의내용을 듣고 이해가 안되었던 부분들, 강의의 오류 등등)이런 질문은 부담스러워요.. (답변거부해도 양해 부탁드려요)개인 과제, 강의에서 다루지 않은 내용들의 궁금증 해소, 영상과 다른 접근방법 후 디버깅 요청, 고민 상담 등..글쓰기 에티튜드를 지켜주세요 (저 포함, 다른 수강생 분들이 함께보는 공간입니다.)서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요.질문글을 보고 내용을 이해할 수 있도록 남겨주시면 답변에 큰 도움이 될 것 같아요. (상세히 작성하면 더 좋아요! )먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.==================
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미해결설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습)
FPGA 강의 관련 문의
안녕하세요 맛비님 CNN 강좌를 다 수강하고 FPGA 보드에 npu 시뮬레이션하라는 업무를 받았습니다. (랩실 업무)맛비님의 FPGA 보드는 Zynq z20 보드로 진행하는데 혹시 vcu118 보드나 zcu104 보드로 진행을 하면서 강의를 수강해도 상관없을까요?? Zynq UltraScale+ MPSoC ZCU104 Evaluation Kit AMD Virtex UltraScale+ FPGA VCU118 Evaluation Kit
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미해결설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습)
[Lab2] 진행 중 질문드립니다!
안녕하세요 맛비님! 항상 양질의 강의 감사드립니다! 다름이 아니라 Lab2 exam 진행 중 c file 을 작성하고 make clean 후 다시 make 하고 돌렸을 때 위와 같이 문제가 발생했습니다.exam 뿐 아니라 solve 폴더에 있는 파일도 동일한 문제가 발생하는데 해결 방법이 있을까요? Q2) Kernel의 Dimension은 Input Feature Map의 Dimension과 상관이 있나요?Kernel이 3-D라고 한다면 각 Depth마다 Kernel 계수 등이 다를 것이라고 생각하는데 Input Feature Map이 채널이 1인 2-D지만 Kernel은 Depth가 2 이상인 3-D가 가능한지,반대로 Input Feature Map의 Ch이 2이상인 3-D지만 Kernel의 Depth가 1인 2-D가 될 수 있는지 궁금합니다! Q3) Kernel, Input Feature Map이 각각 다중 채널이라면 Convolution 연산을 할 때는 Input Feature Map(CH1) Conv Kernel(CH1)Input Feature Map(CH2) Conv Kernel(CH2)Input Feature Map(CH3) Conv Kernel(CH3) ..... 위와 같이 2D Conv 2D 연산으로 진행되나요?
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미해결설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습)
[Lab3] ps동작 확인 불가 (Serial terminal 무응답)
Lab3 의 끝부분에서 보드를 연결하여 Vitis의 serial terminal로 동작을 확인하는 데 아래의 사진과 같이 나옵니다. 보드와 연결은 되는 것 같습니다.
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미해결설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습)
[lab3] Package IP warning
IP Package를 하니까 아래의 사진과 같은 warning이 발생하였습니다. 프로젝트를 진행하는 것에 문제가 있을까요?
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미해결[Pytorch] 파이토치를 활용한 딥러닝 모델 구축
IMDBDataset 파일 다운로드가 안되는데 어떻게 받을 수 있을까요?
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요.IMDBDataset 파일 다운로드가 안되는데 어떻게 받을 수 있을까요? > !gdown https://drive.google.com/uc?id=1RFs-jV18dy9I3cWQ2M80kHfON-fDCerg ------------------------------------------- Access denied with the following error: Cannot retrieve the public link of the file. You may need to change the permission to 'Anyone with the link', or have had many accesses. You may still be able to access the file from the browser: https://drive.google.com/uc?id=1RFs-jV18dy9I3cWQ2M80kHfON-fDCerg
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미해결차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원
한국번호판 머신러닝
안녕하세요~한국 번호판도 OCR 인식이 가능할까요?데이터셋에 필요한게 무엇이 있을까요? 한국 번호판은 생성을 했는데..groundtruth.csv 파일도 필요할까요?
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미해결차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원
CRNN_license_plate_data_fine_tuning_example_solution.ipynb 코랩 url 알려주세요.
pdf에 없는거 같아요.영상시작할때도 페이지 열려있는 상태에서 시작해서들어가는 방법을 모르겠구요.그리고 차량번호판 OCR때문에 영상듣는건데전체 프로젝트 파일은 따로 없는 건가요?
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미해결구현하며 이해하는 이미지 생성모델 - CNN 기초부터 Diffusion까지
DDIM Reverse term 질문
DDIM 설명해주신 부분을 보다가 이해가 안 되는 부분이 있어서 질문드립니다.선생님께서 Reverse term이 이렇다고 말씀을 해주셨는데요.. 다른 강의도 찾고, 논문도 보고 하다가 이 수식이 다음과 같은 과정으로 전개될 수 있다는 것을 확인하였습니다.그러면 위 그림의 두 번째 수식에서 x_0와 epsilon_t를 (epsilon를 예측하는) Neural Network를 통해 계산한 것으로 바꿔 쓴다면 선생님께서 설명하신 아래의 수식이 되는 것인가요? 다시 말해, DDPM에서 x_0를 x_t와 epsilon_0로 표현할 수 있다고 들었는데, 이 수식을 이용하여 x_0를 예측하는 것인지 질문드립니다.만약 이게 맞다면, epsilon의 아래첨자에 있는 0, t 이런 것은 그냥 무시하고 생각해도 되는 것인가요?왜냐하면 초록색 밑줄에 있는 epsilon_t의 아래첨자는 t이지만, x_0를 나타낸 epsilon_0의 아래첨자는 0이어서 그냥 무시하고 생각해도 되는건지 여쭙습니다.
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
gradient descent 코드 구현시 편미분으로 변환하는 부분 질문드립니다!
안녕하세요!!강의를 듣는 도중 궁금한것이 생겼습니다이전 영상에서 손실함수의 편미분을 구해서 weight를 업데이트 하는 방식의 설명중에 공식의 오른쪽 부분 xi * (실제값i - 예측값i) 부분이 코드 상에 구현된것이이부분 인거 같은데 해당 코드에서, 예를 들면 w1_update 변수 부분에 공식의 xi 를 곱하는 부분이 빠진게 아닌가 싶은 의문이 듭니다!! 제가 못찾고 있는건지...아니면 어디서 따로 구현이 된것인지 여쭤봅니다!! 강의 감사합니다^^
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
학습 데이터 가져오는 부분과 배치사이즈, iteration 에 관해 질문드립니다!!
추가로 질문 드리고 싶습니다1.SGD시 1건의 데이터는 모든 피쳐를 포함한 1건의 데이터(RM, LSTAT의 경우 2개의 W를 가지는 2개의 열방향 데이터)인것인가요? 맞다면 1000번의 iteration시 동일한 데이터로 1000번 학습을 하는건가요? 아니면 열방향으로 순차대로 학습을 하는건가요?(예를 들면 600개의 데이터가 있다고 하면 1번부터 600번까지...)2.미니배치에서 Batch size만큼 학습데이터를 순차적으로 학습시킬때, Batch size는 순서대로(600개의 데이터가 있다면 1~30번, 31~60번...이렇게 정직하게 가져 오는건가요?? 아니면 1, 5, 8, 11, 50, 100 과 같이 랜덤하게 선택하되, Batch size만 지키는 것인가요??진짜 감사드립니다...강의 계속 보고 있습니다!!
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
손실함수의 편미분에서 w의 갯수가 많을경우
안녕하세요!!다시 복습하는 중입니다...!!강의를 들으면서 궁금한건데 강의에서는 손실함수의 편미분과업데이트시 w0(바이어스)과 w1(기울기,가중치)를 예시로 들면서 설명을 해주셨는데 만약 바이어스를 제외한 w1(기울기, 가중치)의 갯수가 여러개일경우(w2, w3, w4)편미분하는 절차는 어떻게 되나요??w1만 편미분하고 업데이트 하구, w2만 편미분하고 업데이트 하는...방식인지 아니면 w1, w2, w3를 한번에? 편미분 해서 나온 값으로 업데이트 하는것인지 궁금합니다! 좋은 강의 감사합니다^^
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미해결차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원
장시간 Training이 필요한 Colab 실습 진행시 유의사항 관련 질문입니다
!python train.py \ --training_data_path="./data/ICDAR2015/train_data/" \ --checkpoint_path="/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/east_resnet_50_rbox"python3: can't open file '/content/train.py': [Errno 2] No such file or directory위 코드에 대해 자꾸 에러가 생기는데 해결방법을 알고 싶습니다
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미해결설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습)
FPGA 보드 관련문의
AI CNN 하드웨어 가속기 FPGA 관련 문의드립니다.강의에서 사용하는 보드 말고, ZedBoard를 사용하여 실습하고 있습니다.ZedBoard는 JTAG 핀 꼽는 곳이 따로 있는데 JTAG USB Blaster 구매하여 usb로 연결해주어야 할까요?micro usb 사용하면 장치 인식을 못하고, 아래와 같은 메세지가 뜹니다.이렇게 JTAG 핀을 꼽는 부분이 따로 있습니다.위와 같이 JTAG에 핀 연결해서 구성해야할까요?레퍼런스 찾아보아도 간략하게만 설명되어 있어서, 문의드립니다. 답변 부탁드립니다. 감사합니다.
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해결됨딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
CIFAIR10 CNN 모델 실습 중 모델 평가에 대한 질문
안녕하세요 선생님. 강의중 12분 20초쯤에 손실값과 정확도가 둘 다 높은 상태로 보이는데, 정확도가 높으면 손실값이 낮아야하는거 아닌가요? 아무리 테스트 데이터에 대한 평가라고 해도 정확도에 비해 손실값이 너무 높은게 좀 이상해보입니다. 학습할 때는 손실값을 낮게, 정확도는 높게라는 개념이 모델을 평가할 때는 조금 다른건가요?
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
VGG_Practice 실습예제 accuracy 계산값이 이상합니다.
현재 오픈된 커리큘럽 강의 소개 및 실습 환경에서 주피터 노트북 에제파일 다운로드 받아서 실행하였습니다.이상한 점은 VGG16 모델 생성 후 학습 및 성능 검증 cell 실행결과 cal_accuracy가 0.1정도 나오는데 값이 너무 낮은 것 같습니다.동영상 강죄에서 교수님이 보여주신 결과는 0.85 정도 나오는데 을 원인을 모르겠습니다.예제파일상의 어떤 부분이 문제인지 확인부탁드립니다. 감사합니다.
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
섹션 8. keras sequence 기반의 dataset 관련 질문입니다.
안녕하세요 교수님!keras sequence 기반 dataset에서 label을 one-hot encoding을 해주는 과정에서,pd.get_dummies와 pd.factorize를 소개해주셨는데.. 만약 강의에서와 달리 pd.factorize로 인코딩하지 않고, pd.get_dummies로 인코딩했다면 모델 생성 부분에서 마지막 layer에output = Dense(2, activation='softmax')(x)로 바꿔준다면 동일한 로직인 것이 맞겠죠..? 또 다른 질문으로는, 이진 분류라면 아무래도 softmax 보다는 sigmoid를 사용하는 편이 더 나은 것인지 궁금합니다! (혹시 성능적으로 더 좋을까요...?)좋은 강의 정말 감사합니다!!