연구 5

[20.09.05 SQLD시험준비] 데이터 베이스 모델링의 이해 1차시

SQLD 시험은 총 2개의 과목을 공부해야한다. 1.모델링의 이해, 2.데이터 모델의 성능 과목을 공부하면되는데 오늘부터 1단원을 정리해보려고 한다. D-28....ㅎㅎ SQLD 시험 구성은 1과목: 20점 10문제 2과목: 80점 40문제 (주관식 8문제/16점 + 객관식 42문제/84점) 으로 총 1시간 30분이 주어진다. 1. 모델링의 이해 가. 모델링의 정의 모델링은 복잡한 현실세계를 추상화, 단순화, 명확화하여 표현하는 것 나.모델링의 특징 1) 추상화: 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현 ('추상화'인데 '형식에 맞추어 표현한다'는 정의가 조금 이해되지않는다.) 2) 단순화: 제한된 표기법이나 언어로 표현 3) 명확화: 애매모호함을 제거하고 정확하게 기술 모델링을 통해 업무를 분석하고 설계하..

연구/SQL 2020.08.08

Mask R-CNN 무작정 접해보기 :: 19.05.21~22

오늘 세미나는 Mask R-CNN이다! 내가 연구하는 주제는 아니지만 집중해서 세미나를 들었다. 그러나 자기가 연구하는 주제가 아니면 정말 어렵다ㅠㅠ오늘도 새벽세미나는 피곤하다. 지금하는 연구가 좀 여유로워지면 깊게 살펴보도록 할 것이다! "Splash of Color: Instance Segmentation with Mask R-CNN and TensorFlow," matterport, 2019년 5월 21일 수정, 2019년 5월 21일 접속, https://engineering.matterport.com/splash-of-color-instance-segmentation-with-mask-r-cnn-and-tensorflow-7c761e238b46. 해당 블로그를 분석하여 Mask R-CNN 공부를..

연구/Mask R-CNN 2019.05.23

visual studio 2013에서 openCV 2.4.9 쉽게 설치하기::19.05.20

openCV를 배운 적은 없지만 GAN을 연구하다가 필요해서 독학으로 공부 중이다. 가끔 필요할 때 프로젝트 만들 때마다 설정을 까먹어서ㅋㅋㅋ오늘은 꼭 정리해서 나중에 내가 내 블로그를 보고 설정하도록 하려고 쉽게 정리해보려고 했다. 또 내가 혼자 처음 설치할 때 정말 생소하고 힘들게 시간을 쏟은 기억이 나서 다른 사람들은 스트레스받지 않고 쉽게 따라 했으면 하는 마음이다... 설치하다가 시간 가면 너무 아깝잖아요ㅠㅠ 서투르지만 정말 쉽게 설명 해보려고 합니다.!!! 1.openCV 249를 다운받기 http://opencv.org/downloads.html에 접속해서 다운로드하기(링크에 들어가서 2.4.9 버전을 찾아주세요오오) 2. 설치 다운로드를 한 후 exe를 실행시키기 압축이 알아서 풀리면 압축..

연구/openCV 2019.05.23

GAN(Generative Adverserial Network)_Pix2Pix :: 19.05.20

19.05.20의 세미나 기록_ 발표하는 날은 너무 피곤하다..... Gan(Generative Adverserial Network)의 종류 중 하나인 pix2pix의 코드를 train 시키고 변형하여 test 중인데 그 과정을 기록하고 오늘 세미나에서 발표를 하였습니다. 발표준비를 하는 과정에서 해야할 것들과 그것들의 해결방안을 나열하는 식으로 공부하고 준비하였습니다. -스케치와 실제이미지를 넣어서 G가 실제이미지를 만들어내는 것을 train한 것을 test 해보기 Val의 데이터를 가져와서 test함 그럼 test 폴더는 어떻게 되는걸까??(아직 의문) -G가 어떤 것을 기반으로(latent code 삼아서) 색과 모양을 뽑아내는지 원리 이해하기 ->코드를 살펴보면 train 을 시작하면 train ..

연구/GAN 2019.05.21

모두의 딥러닝 14강 :: 19.05.17

Honey cell_1 레드와인과 화이트 와인을 구분하는 실험을 하기 위해 이용하여 잘 구분하는 모델을 만들어보도록 한다. df_pre = pd.read_csv(’../dataset/wine.csv’, header=None) df = df_pre.sample(frac=1) sample( ) 함수는 원본데이터에서 정해진 비율만큼 뽑아오는 함수로 frac=1이라고 매개변수를 주면 100%를 불러오고 0.5로 지정하면 50%만 랜덤으로 불러온다. frac은 fraction 의 줄임말인 것 같은데 fraction은 쪼개다, 분수..정도의 의미가 있어 사용한 것 같다. print(df.info()) 를 통해 info()로 전체정보를 출력해보면 이러한 결과가 나오는데 info() 함수가 조금 생소하다. 어떤 원리로..