Python

사람의 이름과 직업을 출력하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 다음과 같이 간단한 프로그램을 작성할 수 있습니다. # 변수 정의 name = ‘Mark’ profession = ‘Astronaut’ age = 7 # 정보 출력 output_string = (‘My name is ‘ + name + ‘, I am ‘ + str(age) + ‘ years old ‘ + ‘and my profession is ‘ + profession + ‘.’) print(output_string) My name is Mark, I am 7 years old and my profession is Astronaut. 이 접근 방식은 간결성과 가독성이 부족합니다.…

지난 몇 년 동안, 트랜스포머는 기계 학습에서 NLP 도메인을 변화시켰습니다. GPT와 BERT와 같은 모델들은 인간 언어를 이해하고 생성하는 데 새로운 기준을 세웠습니다. 이제 동일한 원칙이 컴퓨터 비전 도메인에 적용되고 있습니다. 컴퓨터 비전 분야의 최근 발전 중 하나는 비전 트랜스포머 또는 ViTs입니다. “An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale” 논문에서 자세히 설명된 대로, ViTs와 트랜스포머 기반 모델은 합성곱 신경망(CNNs)을 대체하기 위해 설계되었습니다. 비전 트랜스포머는 컴퓨터 비전 분야의 문제를 해결하는 새로운 방법론입니다. 수십 년 동안 이미지 관련…

소개 YOLOv8, 2023년에 Ultralytics에 의해 개발되었으며 YOLO 시리즈 중 하나로 독특한 물체 감지 알고리즘 중 하나로 등장했으며 이전 버전인 YOLOv5보다 상당한 구조 및 성능 향상을 제공합니다. 이러한 개선 사항에는 더 나은 특징 추출을 위한 CSPNet 백본, 개선된 다중 스케일 물체 감지를 위한 FPN+PAN 넥, 그리고 앵커 프리 접근 방식으로의 전환이 포함됩니다. 이러한 변경 사항은 모델의 정확도, 효율성 및 실시간 물체 감지에 대한 사용성을 크게 향상시킵니다. YOLOv8와 GPU를 사용하면 물체 감지 작업의 성능을 크게 향상시킬 수 있으며 더 빠른 학습 및…

소개 다중 선형 회귀는 종속 변수와 여러 독립 변수 간의 관계를 모델링하는 데 사용되는 기본적인 통계 기법입니다. Python에서는 scikit-learn 및 statsmodels와 같은 도구들이 회귀 분석을 위한 견고한 구현을 제공합니다. 본 자습서에서는 Python을 사용하여 다중 선형 회귀 모델을 구현, 해석 및 평가하는 방법을 안내하겠습니다. 필수 요구 사항 구현에 들어가기 전에 다음 사항을 준비해야 합니다: Python의 기본적인 이해. 초보자를 위한 Python 자습서를 참조할 수 있습니다. 기계 학습 작업을 위한 scikit-learn에 대한 이해. Python scikit-learn 자습서를 참조할 수 있습니다. 파이썬에서 데이터 시각화 개념…

힐 클라이밍 알고리즘은 인공 지능과 컴퓨터 과학에서 가장 초기이자 가장 간단한 최적화 알고리즘 중 하나입니다. 이는 해결책을 점진적으로 향상시키는 방법으로 해결책을 찾는 지역 탐색 알고리즘 카테고리에 속합니다. 이 알고리즘의 이름은 유용한 비유에서 나온 것입니다: 눈가림을 한 하이커가 언덕의 정상에 도달하려고 노력한다고 상상해보십시오. 전체 풍경을 볼 수 없기 때문에 주변 지형만 느낄 수 있습니다. 각 단계에서 그들은 올라가는 방향으로 이동합니다. 이것은 알고리즘이 작동하는 방식을 반영합니다 – 주변의 해결책을 평가하고 반복적으로 더 나은 해결책으로 이동하여 최적의 해결책(언덕의 정상)을 찾으려고 시도합니다. 이 기사에서는…

대학에서 처음으로 코딩 기반 통계 과목을 수강할 때, 교수님께서 질문을 제기하셨습니다: 물이 담긴 접시에서 단일 꽃가루 입자의 브라운 운동을 어떻게 모델링할 수 있을까요? 여러 번의 잘못된 시도 끝에, 제 동급생들과 저는 결국 올바른 답인 랜덤 워크에 도달했습니다. 이후 이 간단한 모델이 동물의 움직임에서 주식 가격 변동까지 다양한 것들을 모델링하는 데 사용된다는 것을 알게 되었습니다. 이 기사에서는 랜덤 워크의 수학적 기초를 탐구하고, 다양한 유형을 살펴보며, 그 응용에 대해 논의할 것입니다. 랜덤 워크를 흥미롭게 만드는 요소 중 하나는 다양한 분야에서 사용된다는 점입니다.…

데이터 시각화는 복잡한 정보를 명확하고 실행 가능한 통찰로 변환합니다. Seaborn 막대 그래프는 우아한 통계 그래픽을 통해 범주형 데이터를 효과적으로 제시합니다. 이 라이브러리는 Matplotlib의 유연성과 판다스의 강력함을 결합하여 신속한 분석 및 게시 준비가 된 시각화에 이상적입니다. Seaborn 막대 그래프는 데이터 분석을 위한 필수 기능을 제공합니다 – 기본 비교부터 고급 통계적 표현까지. 지역별 매출 지표 비교, 설문 조사 응답 분석, 실험 결과 시각화와 같은 일반적인 작업을 처리합니다. 라이브러리의 직관적인 구문과 내장된 통계 함수는 초보자와 숙련된 데이터 실무자 모두에게 가치가 있습니다. 이 기사에서는…

머신 러닝에서의 특징 추출은 원시 데이터를 의미 있는 특성 집합으로 변환하여 필수적인 정보를 포착하고 중복을 줄입니다. 이는 차원 축소 기술 및 기존 데이터에서 새로운 특성을 생성하는 방법을 포함할 수 있습니다. 시장에서 과일을 식별하려고 한다고 상상해보십시오. 무게, 색상, 질감, 모양, 냄새 등을 고려할 수 있지만, 사과와 오렌지를 구분하는 데 색상과 크기와 같은 몇 가지 주요 특징만으로 충분하다는 것을 깨닫게 될 수 있습니다. 이것이 바로 특징 추출이 하는 일입니다. 이는 데이터의 가장 정보가 풍부한 특성에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 특징 추출을 수행할…

강화 학습(RL)에서 정책 그래디언트는 에이전트의 정책을 직접 최적화하여 정책 파라미터에 대한 기대 보상의 그래디언트를 추정하는 알고리즘의 일종입니다. 이 튜토리얼에서는 정책 그래디언트 정리와 그 유도 과정을 설명하고 PyTorch를 사용하여 정책 그래디언트 알고리즘을 구현하는 방법을 보여줍니다. 정책 그래디언트 정리란 무엇인가요? 강화 학습에서 에이전트의 정책은 환경에 대한 관찰을 기반으로 행동을 결정하는 데 사용하는 알고리즘을 의미합니다. RL 문제의 목표는 에이전트가 환경과 상호작용하여 얻는 보상을 최대화하는 것입니다. 최대 보상을 초래하는 정책이 최적 정책입니다. 반환을 최대화하는 데 사용되는 두 가지 주요 알고리즘 클래스는 정책 기반 방법과…