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인공지능은 ‘함수 근사기’다: Neural Network의 본질 🧠 "모델"이란 무엇인가?딥러닝 모델, AI 모델이라는 말을 자주 들지만, 실은 대부분의 인공지능 모델은 수학적으로는 **‘복잡한 함수’**라고 할 수 있습니다.주어진 입력 x에 대해 어떤 출력을 y로 매핑하는 함수 f(x) = y를 찾는 과정이죠.이 함수는 고정된 형태가 아니라, 데이터를 통해 그 **형태를 "학습"**합니다.🔍 함수 근사란?**함수 근사(Function Approximation)**는 말 그대로, 어떤 미지의 함수 f(x)가 있을 때, 그것을 최대한 유사하게 흉내내는 g(x)를 찾는 작업입니다. 예를 들어:자율주행차가 이미지를 받아 조향각을 출력하는 모델이라면f(image) = steering_angle챗봇이 사용자 질문에 답변을 생성한다면f(question) = answer🤖 ..
PyCharm에서 Colab 연결하여 작업하는 방법 1. Colab에서 필요한 설정:Google Colab에서 새로운 노트북을 열고, 다음 코드를 실행하여 Jupyter 서버를 시작합니다.from google.colab import drivedrive.mount('/content/drive')!pip install jupyter_http_over_ws!jupyter serverextension enable --py jupyter_http_over_ws# 포트 번호와 토큰 설정 (기본값: 8888)get_ipython().system_raw('jupyter notebook \ --NotebookApp.allow_origin="*" \ --port=8888 \ --NotebookApp.port_retries=0') 실행 결과에서 http://localh..
colab python 버전 변경 !wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.12/Python-3.7.12.tgz!tar xvfz Python-3.7.12.tgz!rm Python-3.7.12.tgz !cd Python-3.7.12 && ./configure!make!sudo make install !sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/local/bin/python3.7 1
colab video play import cv2from IPython.display import display, Image# 동영상 파일 경로video_path = '/content/data/nice.mp4'# 비디오 캡처 객체 생성cap = cv2.VideoCapture(video_path)# 첫 번째 프레임 표시를 위한 display_id 초기화display_id = display(Image(data=cv2.imencode('.jpg', cap.read()[1])[1].tobytes()), display_id=True)# 프레임 단위로 읽어 들이고 표시while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if ret == True: # 이전 출력을 덮어쓰도록 display_id 사용 display_i..
colab javascript 1)var startClickConnect = function startClickConnect(){ var clickConnect = function clickConnect(){ console.log("Connnect Clicked - Start"); document.querySelector("#top-toolbar > colab-connect-button").shadowRoot.querySelector("#connect").click(); console.log("Connnect Clicked - End"); }; var intervalId = setInterval(clickConnect, 60000); var stopClickConn..
numpy clip numpy.clip() 함수는 배열의 값을 특정 범위 내로 제한하는 데 사용됩니다. 주어진 최솟값과 최댓값을 기준으로 배열의 값들을 잘라냅니다.기능:배열의 값이 지정된 최솟값보다 작으면 최솟값으로 변경됩니다.배열의 값이 지정된 최댓값보다 크면 최댓값으로 변경됩니다.배열의 값이 최솟값과 최댓값 사이에 있으면 변경되지 않습니다. 사용법: import numpy as np# 배열 생성arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])# clip() 함수 적용clipped_arr = np.clip(arr, 3, 7)# 결과 출력print(clipped_arr) # 출력: [3 3 3 3 4 5 6 7 7 7]  매개변수:a: 입력 배열a_min: 최솟값a_max: 최댓값out: ..
torch.cat torch.cat은 PyTorch에서 제공하는 함수로, 여러 개의 텐서를 특정 차원을 따라 연결하여 하나의 텐서로 만드는 역할을 합니다.쉽게 말해, 여러 개의 텐서를 하나로 합치는 기능을 한다고 생각하면 됩니다.사용법: torch.cat(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor tensors: 연결할 텐서들을 담은 시퀀스 (튜플, 리스트 등) 입니다.dim: 텐서를 연결할 차원을 지정합니다. 기본값은 0입니다.out: 결과를 저장할 텐서 (선택 사항) 입니다.  예시: import torch# 2개의 텐서 생성tensor1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])tensor2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])# dim=0을 따라 연결 ..
ChatGPT-1 Paper https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf

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