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인공지능, 빅데이터7

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[AI 용어] Self-Training, 셀프 트레이닝 정의 Self-Training은 준지도학습(Semi-Supervised Learning) 방법 중 하나이다. Self-Training은 Labeled Data를 학습한 모델을 토대로 Unlabeled Data를 예측하여 높은 확률이 나오면 Labeled Data로 변경하고 학습하는 과정을 반복적으로 거쳐서 Unlabeled Data로 학습한다. 참고문서 "sklearn.semi_supervised.SelfTrainingClassifier", scikit-learn 1.3.2. @원문보기 "Unsupervised word sense disambiguation rivaling supervised methods", ACL '95: Proceedings of the 33rd annual meeting on As.. 2023. 11. 23.
[AI 용어] Label Propagation, 레이블 전파, 라벨 전파 정의 Label Propagation은 Labeled data를 활용하여 Unlabed data를 Labled data로 변환하는 알고리즘 중 하나이다. Label Propagation은 Auto Labeling(Auto Classification) 기법 중 하나이다. 참고문헌 "Learning with local and global consistency", NIPS, 2003년 12월 9일 @원문보기 "[논문리뷰/설명] Learning with Local and Global Consistency", Kicarus, 2022년 3월 30일. @원문보기 "Label propagation algorithm", 위키피디아, 2023년 10월 8일. @원문보기 "sklearn.semi_supervised.Lab.. 2023. 11. 12.
[인공지능 용어] GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 대립 신경망) 정의 GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 대립 신경망)은 생성 모델(Generation Model)과 판별 모델(Discriminative Model)이 경쟁하면서 데이터를 생성하는 기계학습 방식이다. 참고문서 "Generative Adversarial Networks", Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio, arxiv, 2014년 6월 10일. @원문보기 "Generative Adversarial Nets", NIPS 2014, December 2014. @원문보기 "생성적 대립.. 2023. 10. 10.
[파이토치] 윈도우에서 GPU(CUDA) 사용하기 GPU를 사용하는 이유 파이토치(PyTorch)에서 GPU를 사용하여 빠른 처리를 수행하려면 엔비디아 쿠다(NVIDIA CUDA)를 사용할 수 있는 환경을 구성해야 한다. 엔비디아 그래픽 카드(Graphic Card)를 사용해야 엔비디아 쿠다를 사용할 수 있다. 환경이 구성되지 않았을때 엔비디아 쿠다 환경이 없으면 아래와 같은 오류 메시지가 나타난다. 엔비디아 쿠다 환경을 구성하는 방법은 아래에서 설명한다. RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load .. 2023. 9. 4.
Stable Diffusion Web UI 로그인 계정 설정 로그인 활성화 Stable Diffusion Web UI에서 로그인할 때 계정 정보를 입력하도록 하는 기능을 활성화 하는 방법은 아래와 같다. --listen --gradio-auth "{아이디}:{비밀번호}" 참고문서 "how to put user authentication layer in front of webui (for network users / webusers) #8822", AUTOMATIC1111 /stable-diffusion-webui, GitHub, 2023년 3월 23일. @원문보기 2023. 8. 25.
개방형 데이터 플랫폼(허브) 목록 최종 갱신일: 2023년 4월 29일 본 글에서는 기계학습(Machine Learning)에 활용할 수 있는 개방형 데이터를 제공하는 서비스 목록을 정리한다. 국외 Google kaggle: https://www.kaggle.com/datasets Google BigQuery: https://cloud.google.com/bigquery/public-data YouTube 8M: https://research.google.com/youtube8m/index.html Amazone Registry of Open Data on AWS: https://registry.opendata.aws/ Xiaming Chen Awesome Public Datasets: https://github.com/awesomeda.. 2023. 4. 29.
파이참(PyCharm) 기반 텐서플로(TensorFlow)+케라스(Keras) 개발 환경 구축 본 글에서는 파이참(PyCharm) 기반에서 텐서플로(TensorFlow)와 케라스(Keras)를 활용하는 프로젝트를 구성하여 개발 환경을 구축하는 방법을 설명한다.본 글에서는 파이참이 이미 설치된 경우로 가정하여 설명한다. 파이참이 없는 경우 아래의 글에서 설치할 수 있다. "파이썬 웹 개발 환경 구축 3 - 파이참(PyCharm) 통합개발환경(IDE) 설치하기", 공학코드, 2019년 3월 25일. @원문보기 동영상 설명 동영상 설명 설치환경 윈도우 11 64비트 파이썬 3.10.9 아나콘다 23.3.1 텐서플로 2.10.0 케라스 2.10.0 1. 파이참 프로젝트 생성 'New Project' 버튼을 클릭하여 파이참 프로젝트 창을 띄운다. 인터프리터로 아나콘다(Anaconda)를 선택한다. 아나콘다.. 2023. 4. 19.