도라에몽주머니

새로 들어가게 된 안건에서 ONNX 모델을 사용하게 되어서 정리하는 글. ONNX 란?ONNX(Open Neural Network Exchange) 란 서로 다른 딥러닝 환경에서 개발된 모델을 서로 호환 가능하도록 하는 표준 모델 포맷이다.예를 들어, Tensorflow에서 만든 모델을 ONNX 그래프로 export 하면 PyTorch 와 같은 다른 프레임워크에서도 해당 모델을 import 해서 사용할 수 있다.장점ONNX는 아래와 같은 장점이 있다.Framework interoperability: 프레임워크 상호 운용성ONNX를 이용하면, 하나의 프레임워크(ex. PyTorch) 에서 모델을 학습시키고 다른 프레임워크(ex. TensorFlow) 로 내보내서 추론에 사용할 수 있다.현재는 PyTorc..

입사 1년차에 일본 딥러닝 협회에서 주관하는 G검정에 응시해서 합격했다.그 다음 단계로 같은 협회에서 주최하는 E자격에 응시했고, 다행히도(?) 합격했기 때문에 이에 대한 회고록을 작성해보려고 한다. 개요https://www.jdla.org/ 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】本協会（JDLA）は、ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指します。www.jdla.org E자격을 한국어로 검색했을 때 검색 결과가 잘 나오지 않았기 때문에, 간단히 개요를 작성해 보려고 한다.E자격은 일반 사단 법인인 일본 딥러닝 협회에서 주관하는 딥러닝 자격증이다. 일반적인 다른 자격증들과는 다르게 JDLA에서 지정한 업체의 인증 프로그램을 수강해야지만 E자격에 응시할 수 있는 자격이 주어진다.하지..

안건에서 로그 내역을 남겨 에러 메세지를 관리할 필요가 있어, logging 모듈의 사용법이나 작성 방법 등을 정리해보려고 한다.https://docs.python.org/ko/3.13/howto/logging.html,. This page contains tutorial information. For links to reference information and a logging cookbook, please see Other resources. Basic Logging..." data-og-host="docs.python.org" data-og-source-url="https://docs.python.org/ko/3.13/howto/logging.html" data-og-url="https://doc..

이번에 노트북을 새로 구입해서 파이썬 환경을 새로 구축했다. 회사에서 pyenv + poetry 조합으로 파이썬 환경을 사용하고 있어서 개인 PC에도 동일하게 설정했다. pyenvpyenv 란?pyenv는 다양한 버전의 파이썬을 관리하는 도구이다. 회사에서는 안건마다 파이썬 버전을 다르게 사용하기 때문에 pyenv로 파이썬 버전을 관리하고 있다. pyenv 환경 구축pyenv 환경을 구축하기 위해서는 우선 로컬에 시스템 파이썬을 설치해야한다. 아래 공식 웹사이트에서 설치하면 된다.https://www.python.org/downloads/ Download PythonThe official home of the Python Programming Languagewww.python.org 아래는 pyenv 도..

이번에는 하이퍼파라미터(Hyperparameter) 를 최적화하는 방법에 대해 정리하려고 한다. 하이퍼파라미터(Hyperparameter) 란?하이퍼파라미터(Hyperparameter) 란 머신러닝 모델을 모델링할 때, 사용자가 직접 세팅해야하는 값을 말한다. 하이퍼파라미터는 정해진 최적의 값이 없기에 경험에 기반하여 설정하는 경우가 많다. 그렇기 때문에 하이퍼파라미터를 조정하여 최적의 값을 경험적으로 찾아야 한다.더보기파라미터(Parameter) 와 하이퍼파라미터(Hyperparameter) 의 차이머신러닝에서 파라미터(Parameter) 란 모델의 데이터로부터 학습하는 값이다. 즉, 모델 내부에서 결정되는 매개변수로서 이는 결국 데이터에 의해 결정된다.예를 들어, 정규분포를 그리는 것을 생각해보자. ..

이번 안건에서 리스트에 값을 추가할 때, for문을 활용해 append 하는 방식으로 구현했었는데 리스트 컴프리헨션을 이용하면 실행시간이 더욱 단축되므로 리스트 컴프리헨션을 사용해달라는 피드백을 받았다. 그래서 리스트 컴프리헨션이란 무엇이고 append와 어떤 차이가 있는지를 이번 글을 통해 정리해보려 한다. 리스트 컴프리헨션(List Comprehension): 반복문으로 리스트를 작성할 때, 반복문을 별도로 작성하는 대신 리스트 내부에 작성하여 반복하는 것  위의 사진이 리스트 컴프리헨션을 가장 잘 보여주는 사진이라고 생각한다.만약 1부터 10까지의 정수를 순서대로 가지고 있는 리스트를 만들고자 한다면, 왼쪽의 사진처럼 numbers라는 빈 리스트를 만들고 for문을 사용하여 하나씩 append 하는..

지난번 작성한 푸리에 변환에 관해 이번에는 코드를 작성해보며 이해하려 한다.안봤으면 보고오시소・・・https://geniemon0104.tistory.com/124 [ML] 푸리에 변환(Fourier Transform) 이란?이번 안건에서 푸리에 변환과 관련한 내용을 접하게 되어, 다음에 또 푸리에 변환을 활용하게 될 때 참고로 사용하기 위해 정리해두고자 한다. 수학적인 증명방법이나 풀이보다는 왜 푸리에 변geniemon0104.tistory.com numpy 공식 문서아래는 numpy 공식 문서이다. 학부때는 그냥 잘 모르겠으면 누가 적어놓은거 복붙하거나 따라 작성할 때도 많았던 것 같은데, 확실히 직장에 오니까 공식 문서의 중요성을 실감중이다... 일본이라 더 공식 문서를 읽는걸 강조하는걸지도...h..

이번 안건에서 푸리에 변환과 관련한 내용을 접하게 되어, 다음에 또 푸리에 변환을 활용하게 될 때 참고로 사용하기 위해 정리해두고자 한다. 수학적인 증명방법이나 풀이보다는 왜 푸리에 변환이라는 것을 사용하고, 파이썬으로는 어떻게 활용 가능한가를 중점적으로 글을 작성할 예정이다. 푸리에 변환(Fourier Transform): 푸리에 변환이란 데이터 해석 기법 중 하나로, 일반적인 시간 범위의 데이터를 주파수 범위의 데이터로 변환하는 알고리즘이다. 목적푸리에 변환의 목적은 시계열 데이터를 주파수 데이터로 변경하는 것이다. 이렇게 얘기해도 그래서 왜 시계열에서 주파수로 바꾸는건데? 라고 생각할 것이다. (나도 그랬으니까...)푸리에 변환의 가장 큰 목적은 데이터 압축에 있다고 생각한다. 시계열데이터를 생각해..

사내에서 진행하는 테스트 코드 작성 그랑프리에 참여했다. 결과적으로 시간 내에 구현하지 못해 입상하진 못했지만 팀 멤버들과 코드 회고를 하며 이번 그랑프리에 사용된 백엔드 아키텍처가 어니언 아키텍처(Onion Architecture) 라는 것을 알 게 되었다.그냥 구현과 재사용성을 위해 코드를 나누어두었다고만 생각했는데 이러한 소프트웨어 아키텍처를 따라 작성되었다니,,,잊기 전에 내 블로그에 정리해보려고 한다. 소프트웨어 아키텍처우선, 소프트웨어 아키텍처란 무엇일까?위키피디아에 따르면 소프트웨어 아키텍처란 소프트웨어의 구성요소들 사이에서 유기적 관계를 표현하고 소프트웨어의 설계와 업그레이드를 통제하는 지침과 원칙 이다.기본 원리모듈화 : 소프트웨어의 성능을 향상하거나 시스템의 수정 및 재사용, 유지관리 ..

아래 트윗에서 알 수 있듯이 작년 Colab에 시크릿 관리 기능이 추가되어 Secrets 를 보다 간단하게 코랩 안에서 사용할 수 있게 되었다.You can now safely store your private keys, such as your @huggingface or @kaggle API tokens, in Colab! Values stored in Secrets are private, visible only to you and the notebooks you select. pic.twitter.com/dz9noetUAL— Colaboratory (@GoogleColab) November 1, 2023사용법우선 Colab을 열고, 왼쪽 사이드바의 키 마크를 클릭한 후 [새로운 시크릿을 추가] 를 통..