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예를 들어, 이미지의 28 x 28개의 픽셀들을 입력값으로 취하는 신경망을 보자. 28 x 28 = 784 784개의 각 뉴런들은 각 픽셀의 밝기를 나타냄. 검은 픽셀 : 0 하얀 픽셀 : 1 신경망 안에서 이러한 숫자들을 입력값이라고 부름 큰 입력값이 주어질수록 각각의 신경망이 더 큰 정도로 활성화 됨. 이 모든 784개의 뉴런이 신경망의 입력층을 구성하게 됨. 출력층은 총 10개의 뉴런을 가지고 있고, 각각의 뉴런은 0~9 숫자를 대표함. 이 뉴런들은 숫자와 입력값이 일치하는 정도를 나타냄(0~1 사이 값으로) 각각의 뉴런은 시그모이드 함수로 압축하기 전에 가중치에 더한 값인 bias를 가짐. 중간에 16개의 hidden layer는 각각의 16개의 bias를 가진 784x16개의 가중치를 의미함. ..

1. cmd에서 테마 패키지 설치 $ pip install jupyterthemes 2. 아나콘다/스크립트 경로 안에서 테마 리스트 확인 $ jt -l 3. 테마 적용 * 어두운 테마 : onedork, chesterish, oceans16, monokai, gruvboxd, solarizedd $ jt -t 테마이름 ≫ 주피터 노트북 재시작하면 적용된 테마 확인 가능 4. 테마 초기화 $ jt -r

Face Alignment 얼굴 정렬 얼굴 특징점 검출(face landmark detection)이라고도 함. 얼굴 특징을 트래킹 하는 AI학습 시스템 수백만 얼굴에서 특징(feture)을 추출하고 이것을 학습 해 특징점의 위치를 예측하는 AI 시스템 detect 모델이 얼굴을 탐지하면 얼굴이 아닌 부분을 제거하고 얼굴 부분만 남도록 하는 것이 align (정렬) 작업 [ 얼굴 인식 모델에서의 얼굴 이미지 전처리 과정 ] face detection => face alignment (눈, 코, 입 등 얼굴 특징점 검출) => normalization (특징점으로 얼굴 영역만 동일한 형태/크기로 변경) 출처 : [카카오엔터프라이즈 기술블로그 Tech&(테크앤)] tech.kakaoenterprise.com..

* 본 포스팅은 혼자 공부하는 C언어 (서현우 지음)를 읽고 정리한 내용입니다. * 본 포스팅에 포함된 코드는 본인이 작성한 것이므로 책과 다를 수 있습니다. 1. 산술 연산자 더하기(+) 빼기(-) 곱하기(*) 나누기(/) 나머지(%) #include int main(void) { int a, b; int sum, sub, mul, inv; a = 10; b = 20; sum = a+b; sub = a-b; mul = a*b; inv = -a; printf("a의 값 : %d, b의 값 : %d\n", a, b); printf("덧셈 : %d\n", sum); printf("뺄셈 : %d\n", sub); printf("곱셈 : %d\n", mul); printf("a의 음수 연산 : %d\n", in..

1. 1부터 n까지 연속한 숫자의 합을 구하는 알고리즘 입력: n 출력: 1부터 n까지의 숫자를 더한 값 방법 1) def sum_n(n): result = 0 for i in range(n+1): result+=i return result print(sum_n(10)) print(sum_n(100)) =================================== 결과 : 55 5050 방법 2) def sum_n(n): result = (n*(n+1))/2 return int(result) print(sum_n(10)) print(sum_n(100)) =================================== 결과 : 55 5050 2. 최댓값을 구하는 알고리즘 입력: 숫자가 n개 들어 있는 리..

* 본 포스팅은 혼자 공부하는 C언어 (서현우 지음)를 읽고 정리한 내용입니다. * 본 포스팅에 포함된 코드는 본인이 작성한 것이므로 책과 다를 수 있습니다. 변수 : 데이터를 저장 하는 공간 변수 선언을 통해 메모리에 저장 공간을 확보한다. 정수 : int 실수 : double 문자 : char 문자열 : char 1. 변수 선언 방법 프로그램에서 데이터를 메모리에 저장해 놓으면 필요할 때마다 꺼내 사용할 수 있다. 이때 변수 선언을 통해 메모리에 저장 공간을 확보한다. 다음은 int형 변수 선언 방법이다. int a; - int : 자료형 - a : 변수명 ==> 정수를 저장할 공간을 a라 이름 붙여 메모리에 4바이트 할당하겠다고 컴파일러에게 알려주는 것이다. ==> 변수명은 메모리에 붙이는 임시 주..

설정하고 싶은 조건은 다음과 같다. CUDA 10.x (10.2 or 10.1) cudnn 7.6.5 OpenCV 3.4.2 웹캠 영상 디스플레이 Nvidia-driver 내 컴퓨터와 도커와의 폴더 공유 가능 GUI 화면 세팅 우선, GUI 화면을 제공해주는 다음 사이트를 참고해서 설치하였다. github.com/ml-tooling/ml-workspace ml-tooling/ml-workspace 🛠 All-in-one web-based IDE specialized for machine learning and data science. - ml-tooling/ml-workspace github.com $ docker run -d \ -p 8085:8080 \ --gpus all \ --privileged ..