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미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
optimizer에서 이미 안장점이나, 최적의 업데이트를 하기 위한 시도와 노력을 하는데 call back을 하는 이유가 '그럼에도 불구하고' 안될 수 있기 때문에 하는건가요?
미해결
설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습)
맛비님 안녕하세요 ! 궁금사항이 생겨 글 남기게 되었습니다. NVIDIA의 GPU 같은 경우 '쿠다'라는 소프트웨어 플랫폼을 제가 이용해봤습니다. 수업시간에 설명해주신 inference를 위한 NPU 소프트웨어 플랫폼도 학생이 무료로 이용할 수 있는게 있을까요 ? MNIST 모델에 대해 설명해주실때 0~9까지 표현하기 위해 one-hot label을 10bit를 사용하셨는데, 4 bit를 사용해도 0~9가지 다 표현 가능하지 않나요 ?
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
뒤에 수업까지 듣고 와서 이렇게 다시 질문드립니다! CNN이 Dense layer와 다르게 universal한 피처맵을 만들어 덴스레이어로 보내기 때문에 이미지내 다양한 위치에 있는 object를 찾을 수 있다고 강의를 통하여 배웠는데. 그렇다면 이 필터들은 많은 이미지 내에서 다양한 위치에있는 object를 찾아낼 수 있게 끔 업데이트가 되는 것이 맞는지요. 만약 맞다면 데이터 전처리를 할 때, 해당 물체의 위치가 되도록 가변적이지 않도록 하는 것이 모델 학습능력을 상승시키는 거라 생각하는데, 잘못 이해하고 있는건지 답변 부탁드리겠습니다!
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
너무 많은 질문을 드려서 죄송합니다. 공부를 하다 보니 이미지 전처리를 하고, 모델을 만들고 만든 모델로 배치사이즈를 정해서 학습시키고 평가하는 것 까지 과정은 이해가 갔는데.. 앞으로 가면서도 약간 헷갈리는 것이 각각의 레이블들을 원핫 인코딩으로 만들고 그것과의 차이를 토대로 loss 와 accuracy를 구하는 걸로 아는데, 그럼 학습 과정에서 만약 강아지(0, 0, 1, 0, 0, 0, 0)라는 테스트 레이블이 있다면 이미지가 모델을 거쳐 마지막 소프트맥스 까지 거친 값(가령 0.233, 0.2302, 0.12, ---)과 저 레이블 값과의 loss와 accuracy를 구하는 건가요?
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
ReduceLRonplateau & Early stopping (patient = 3) 기준에 부합하지 않는 데이터가 연속적으로 나와야 종료하나요? (ex. x x x 실행 ) 아니면 3번 카운팅 되면 실행되는 건가요? (ex. x o o x o x 실행)
해결됨
직장인에게 꼭 필요한 파이썬-아래아한글 자동화 레시피
GetText 사용법이 감이 잘 안오네요 while과 state없이 GetText()를 실행하면 텍스트 출력이 안되네요.. 파이썬에서 정확한 문법 정의가 어떻게 되는지요?
해결됨
한국인이 좋아하는 속도로 때려넣는 파이썬
문서 정리 자동화 소프트웨어 만들기 압축 파일에 직원 정보라는 파일이 들어있지 않네요 ㅠ
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
지금까지 (28, 28, 1): 그레이스케일 이미지 였다면 input_tensor = Input(shape=(28, 28, 3): RGB이미지 Conv2d(filters=32, kernersize=(3, 3), strides=1, padding='same', activation='relu')(input_tensor) 라면 파라미터수는 (32*3*3):커널을 적용한 피처맵 (3)input데이터 채널수로 계산하는것이 맞나요? 최종: 32 *3*3*3 피처맵의 개수는 채널수와 상관없이 같구요 (왜냐하면 필터의 채널수도 3으로 늘어나기 때문에)
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
API 라고 해서 모듈을 불러오는데는 차이가 있는게 아니라 말 그대로 모듈과의 소통하는 방식의 차이를 뜻할뿐인지 그게 궁금합니다. 물론 강의 마지막에 말씀하신 것 처럼 인풋을 알 수 있냐 없느냐의 차이도 포함해서요
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
머신러닝 안에 딥러닝이 있다고 할 수 이유는 학습을 하고 원하고자 하는 결과를 얻기 위해 가중치를 업데이트 하는 알고리즘이 있기 때문이고, 딥러닝과 머신러닝의 차이는 딥러닝은 학습된 결과로 다시 한번 학습하는 것(layer를 쌓는 것)과 같이 복잡한 로직을 수행하는 점에 있어서 차이가 있는건가요? 머신러닝과 딥러닝의 차이가 정리가 안되서 이렇게 질문을 남겨드립니다.
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
안녕하세요 선생님! 좋은 강의 잘 듣고 있습니다 도중에 궁금한 부분이 생겨 질문드립니다!!! 연쇄법칙 중 z(3)은 세타2*a(2)로 보여지는데 왜 연쇄법칙의 분모에는 a(2)만 들어 가게 된걸까요...? 알고 싶습니다...ㅠㅠ
미해결
설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습)
안녕하세요 맛비님. 좋은 강의 해주셔서 감사합니다. 다름이 아니라, AMD와 Xilinx가 2020년에 인수합병으로 CPU 안에 FPGA 요소를 포함시킨 새로운 Architecture인 Co-processor를 특허로 낸 반면에, 삼성의 엑시노스는 ARM의 CPU IP, AMD와 협업한 GPU, 자체 NPU등 각각의 IP를 한 Chip에 배치시킨 Co processor 가 아닌 Hybrid processor라고 볼 수 있을 것 같습니다. 여기서 의문은 왜 Co processor가 Hybrid processor 보다 좋은지 잘 모르겠습니다. 이에 대한 생각이 어떠신지 궁금합니다! 감사합니다.
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
강의 내용에서 이터레이션이 1000이고 전체 데이터수가 10만이라면 단순히 연산량으로 봤을 때 10만건의 데이터를 각각 1000번씩 돌려서 웨이트를 업데이트 한다라는 의미가 맞나요?
미해결
설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습)
안녕하십니까 cnn_acc_ci.v 파일에서 약 90번 째 줄에 ot_ci_acc에 각 kernel의 값을 더해주고 w_ot_ci_acc에 wire로 연결하고 r_ot_ci_acc로 전달합니다. 여기서 w_ot_ci_acc를 통해서 r_ot_ci_acc로 전달하는 이유가 궁금합니다. ================= 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. ==================
미해결
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
안녕하세요, 좋은강의 감사합니다. precision_recall_curve() 함수를 이용해서, y값과, 예측 값을 넣어주었을때 리턴되는값이 정밀도, 재현율, thresholds 값이 반환이 되는것으로 확인했습니다. 여기서 궁금한 부분이 thresholds값의 변화는 함수에서 임의로 진행 되는것 일까요?
미해결
실리콘밸리 엔지니어가 가르치는 파이썬 기초부터 고급까지
행맨 만들기 프로젝트 일부 코드에서 이해가 안되는 부분이 있어 질문드립니다! while 문에서 i = 0 을 설정한 뒤에 elem 값이 char 의 input 값과 같으면 그 값이 lst에서 치환되는 것이라고 설명해주셨는데 lst[i] 는 lst 내에서 i+1 번째 값을 의미하는 것이 아닌가요?? 아니면 i 는 그냥 미지수의 의미로 설정한 변수로 생각하면 되나요? 비슷한 질문으로 i += 1 이라는 코드를 추가한 이유가 무엇인가요? 저 코드를 빼고 작동시켜보니 이전에 맞췄던 철자가 저장되지 않고 첫 단어에만 값이 입력되는 걸 보니 이전 값들을 차곡차곡 쌓는 느낌인가요..? 너무 초보적인 질문이라 죄송합니다.. 아무리 고민하고 찾아봐도 쉽게 답이 나오지 않아 질문드립니다..
미해결
프로그래밍 시작하기 : 도전! 45가지 파이썬 기초 문법 실습 (Inflearn Original)
'is'와 '==' 차이점은 어느 정도 이해되는데, 각각을 언제 사용해야 하는지는 잘 모르겠습니다. 검색을 해보면 주로 '==' 사용하고 None 과 비교할 때 'is'를 사용한다고 하는데 실제로 이렇게 사용하나요? z = 'None' a = None print(f'z is None : {z is None}') print(f'z == None : {z == "None"}') print(f'a is None : {a is None}') print(f'a == None : {a == "None"}') z is None : False z == None : True a is None : True a == None : False
해결됨
ChatGPT 100% 활용하여 배우는 파이썬 기초 A to Z
ChatGPT와 함께 파이썬 시작하기 (변수, 정수) 편 아직 안올라 온건가요?
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
파이썬 Print 사용법(1-4) - New 2023 강의에서 print로 출력하려고 하는데 자꾸 아래와 같은 오류가 떠요... 입력 값: 출력값: >>> print(f'm : {m:,}') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'm' is not defined Python Version : 3.11.2 64-bit
해결됨
파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
안녕하세요 인프런에서 강사님의 강의(파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문)를 수강 중인 손승운입니다. 질문 '파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문' 강의 12강 내용 7분 18초를 보면 주피터 노트에서는 z.shape의 값이 (axis2, axis0, axis1) 순서로 나오고 제가 직접 주피터노트에 실습한 결과도 동일했습니다. 하지만 7분 33초 중앙을 보면 shape를 (axis0, axis1, axis2)로 표현하셨는데, 이는 구글링을 통해 다른 사람들이 표현한 것과 같습니다. 그럼 (axis2, axis0, axis1)와 (axis0, axis1, axis2) 둘 중 어느 것이 맞는 표현인가요? 혹시 원래는 (axis0, axis1, axis2)로 표현해야 하지만 numpy를 활용해 shape를 볼 때만 (axis2, axis0, axis1)로 표현되는 건가요? 강사님의 강의 덕에 머신러닝 개발자가 되는데 한걸음 내딛을 수 있었습니다. 감사합니다. 편하신 시간에 답변주시면 감사하겠습니다.
