Beginning of Wisdom

추후 할 것 : 강의에 나오는 많은 논문 중에 재밌어 보이는 (관심이 가는) 논문 정해서 깊게 공부 후 블로그에 정리하기  개념/code 학습 중 생긴 이슈 및 해결 방법에 대해 기록하자개념 Issue & Solution1. PyTorch에서 이미지 ShapePyTorch에서 이미지 텐서는 (C, H, W) 형식으로 나타남.C: 채널 수 (예: RGB 이미지의 경우 3)H: 높이 (Height)W: 너비 (Width)이와 반대로, PIL 이미지나 대부분의 넘파이 배열에서는 이미지 데이터가 (H, W, C) 형식으로 저장됨.  PyTorch는 텐서에서 (C, H, W) 순서를 사용하고, TensorFlow와 Keras는 (H, W, C) 순서를 사용. 2. PyTorch에서 사용하는 표준적인 이미지 데이..

개념/code 학습 중 생긴 이슈 및 해결 방법에 대해 기록하자개념 Issue & Solution1. pallete → 색약, 색맹 색약, 색맹..→ 과학, 의료 같은 분야에서는 이를 보완하는 색 pallete 필요.→ viridis,, 등등 2. 이미지 데이터 → 어떤 도메인에서 왔는가?어떤 도메인에서 왔는가? 가 가장 중요!! 의료 데이터의 경우는 정확도가 상당히 중요, 사람 데이터는 어떤 왜곡점이 있는지가 중요..만화 캐릭터에 대해서 이미지 생성 task를 가지게 되면 어떤 게 중요?만화는 실제 사람의 얼굴과 다르게 눈이 엄청 커도 되고,, 비현실적인 얼굴의 비율을 가져도 허용이미지 자체가 도메인에 따라 다양한 특성을 가지고 허용할 수 있는 범위가 달라지기 때문에 항상 가장 중요한 것은 도메인!! ..

개념/code 학습 중 생긴 이슈 및 해결 방법에 대해 기록하자개념 Issue & Solution 1. 선형 회귀 '정규성' 가정Issue : 그래프 해석이 헷갈림정규성 : 회귀 모델의 잔차(residuals) or 오류가 정규 분포를 따르는지 확인잔차들이 정규 분포를 따를 경우, 점들이 대각선에 가깝게 위치 -> WHY?잔차 : 오차의 추정치 : residual ; 예측값과 실제 ground truth (실제 값) 의 차이시각화하는 방법 중 하나가 바로 Q-Q (Quantile-Quantile) 플롯Q-Q 플롯이란?Q-Q 플롯은 두 개의 확률 분포를 비교하는 그래프선형 회귀 분석에서는 보통 잔차의 분포를 정규 분포와 비교하기 위해 사용됨잔차가 정규 분포를 따른다면, Q-Q 플롯에서 점들이 대각선에 가까..

개념/code 학습 중 생긴 이슈 및 해결 방법에 대해 기록하자개념 Issue & Solution1. 매개변수(parameter) vs 인자(argument)parameter는 함수 안에서의 정의 및 사용에 나열되어 있는 변수들을 의미. -> 변수(variable)argument는 함수를 호출할 때 전달되는 실제 값을 의미. -> 값(value)def add(a, b): return a + bnum1 = 5num2 = 4total = add(num1, num2)print(total) num1, num2 : argumenta, b : 매개변수(parameter)reference : https://brunch.co.kr/@njnamju/106i = torch.tensor([2, 3, 4], dtype ..