컴퓨터하는 상어 컴퓨터하는 상어

컴퓨터하는 상어

• [window10] Consider using the `--user` option or check the permissions.

  프로그래밍/에러 처리 2023. 1. 5. 22:49

  윈도우 환경에서 conda를 설치하고 pip로 라이브러리를 인스톨하려는데 아래와 같은 에러가 발생했다. ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError 5] 액세스가 거부되었습다: 'C:\\Users\\LG\\anaconda3\\Lib\\site-packages\\cv2\\cv2.pyd' Consider using the `--user` option or check the permissions. 관리자 권한 문제일까하여 anaconda prompt를 관리자 권한으로 실행하여도 해당 문제는 해결되지 않는다. 위의 경우는 친절하게 '--user'라는 옵션을 쓰라고 알려주고 있다. 따라서 아래 명령어로 해결 가능하다. pip install --u..

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• 파이썬 코드 실행시간 체크

  프로그래밍 2022. 12. 22. 10:36

  CASE 1 import time start = time.time() # 시작 시간 저장 # 작업 코드 print("time :", time.time() - start) # 현재시각 - 시작시간 = 실행 시간 CASE 2 import timeit execution_time = timeit.timeit('''# 실행할 코드''', number=100) print("코드 실행 시간: {}초".format(execution_time))

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• 강화학습 Q-Learning 예제 손으로 풀어보기

  Data Science 2022. 12. 16. 16:58

  1. 정보 문제를 풀기 위해서 먼저 주어지는 정보는 아래와 같다. 우측의 Q table은 주어진 정보를 기반으로 만들어졌다. Q-Learning에서 Q value update에 사용되는 수식은 아래와 같다. 2. First Episode 계산해보기 먼저 주어진 episode는 아래와 같다. 이때 표에서의 S0의 의미는 time stemp 0을 의미하며, 이후 작성되는 계산식에서의 s0는 state 0을 의미하니 주의하자. 위의 episode를 MDP로 나타내면 아래와 같다. 이후 진행되는 Q value의 update는 episode에 제공된 순서대로 진행된다. 2.1 step 1 2.2 step 2 2. Second Episode 계산해보기 추가적으로 주어지는 episode는 아래와 같다. 주어진 epi..

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• 강화학습(Reinfocement Learning) 정의 및 개념

  Data Science 2022. 12. 13. 16:33

  1. 강화학습(Reinfocement Learning)이란 강화학습이란 Cumulative reward 를 높이기 위해, 특정 환경에서 intelligent agent 가 어떤 action 을 취해야하는 지 연구하는 분야이다. (최적의 policy 찾기) 지도학습이 모델에게 독립변수(x)와 종속변수(y)를 제공하고 학습한다면, 강화학습은 모델에게 state(s)와 reward(r)을 제공하고 학습한다. 강화학습은 아래의 경우 사용하면 좋다. 각 state에 대해서 최적의 행동(optimal action)이 뭔지 모를 때 과정을 모르고 결과에 대한 Reward만 정해줄 수 있을 때 여러 시도 및 실패 과정을 거처도 될 때 강화학습을 그림으로 나타내면 아래와 같다. Agent는 Environment의 어떠한..

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• RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

  프로그래밍/에러 처리 2022. 12. 6. 17:26

  Pytorch Lightning에서 model의 모든 layer를 freeze하는 테스트를 진행했다. 이때 freeze 사용된 코드는 아래와 같다. for params in model.parameters(): params.requires_grad = False 그러나 위의 코드를 실행했을 경우 Trainer.fit 부분에서 아래의 에러가 발생했다. RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn 이리저리 살펴본 결과 결국 pytorch lightning에서 모든 레이어가 params.requires_grad = False일 경우 evaluate 모드와 다름이 없어 에러가 발생하는 것으로 보인다. 이후 ..

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• error: OpenCV(4.6.0) /io/opencv/modules/core/src/dxt.cpp:4417: error: (-215:Assertion failed) type == CV_32FC1 || type == CV_64FC1 in function 'dct'

  프로그래밍/에러 처리 2022. 12. 2. 17:05

  문제가 발생한 코드 lenna = cv2.imread('Lenna.png') lenna = cv2.cvtColor(lenna, cv2.COLOR_BGR2GRAY) dct_vn_lenna = cv2.dct(vn_lenna) 해결한 코드 이미지를 float32 타입으로 변경해주었다. lenna = cv2.imread('Lenna.png') lenna = cv2.cvtColor(np.float32(lenna), cv2.COLOR_BGR2GRAY) dct_vn_lenna = cv2.dct(vn_lenna)

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• AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'xfeatures2d'

  프로그래밍/에러 처리 2022. 11. 29. 11:47

  # 터미널이라면 pip install opencv-contrib-python # 주피터노트북 창이라면 !pip install opencv-contrib-python

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• Regression과 Classification이란 무엇인가?

  카테고리 없음 2022. 11. 26. 12:16

  0. 사전지식 \( \mathbb{E}[x] \) : expected of x \( \mathbb{P}(y=\kappa) \) : y가 특정 class일 확률 \( \mathbb{R} \) : 실수(float) 0.1 모델 종류에 따른 f(x) 수식 Linear models $$f(x) = \sum_{j=1}^{M}w_{j}\phi_{j}(x)+w_{0}$$ Neural networks $$f(x) = \sum_{j=1}^{M}w_{j}\phi_{j}(\sum_{k}W_{j,k}^{(1)}x_{k}+b_{j}^{(1)})$$ Kernel regression $$f(x) = \sum_{n=1}^{N}w_{n}k(x,x_{n})+w_{0}$$ Regression model $$y=f(X) + \epsilon..

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