분산과 표준 편차 차이를 정리했습니다. 오류가 있을 수 있습니다. 2022. 02. 06 최초작성 어떤 하나의 통계적 관찰 대상이 되는 집단전체를 모집단이라 하고, 그 부분집단을 표본이라고 한다. https://ko.wikipedia.org/wiki/모집단 분산을 구할때 모집단과 표본(sample) 중 어느 쪽을 대상으로 하느냐에 따라 계산 방법에 차이가 있습니다. 우선은 집단 전체를 의미하는 모집단이라고 가정하고 진행한 후, 포스트 마지막에서 모집단의 부분집단인 표본(sample)인 경우에 달라지는 부분을 설명합니다. 모집단 또는 표본에 포함된 대상을 원소라고 하겠습니다. 원소 대신 샘플이라고 사용하는 경우가 있는데 이러면 표본(sample)과 혼동이 될 우려가 있기 때문입니다. 분산(Variance)..
Matplotlib를 사용하여 정규분포를 그려봤습니다. 2021. 12. 11 최초작성 다음 링크를 참고하여 작성했습니다. https://www.geeksforgeeks.org/normal-distribution-plot-using-numpy-and-matplotlib/ https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.normal.html 포스팅시 문제로 코드를 스크린샷 해야해서 사용한 기본 코드를 따로 제공합니다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 중심 posA = 0 # scale 가로너비 scaleA = 10 # size 높이 sizeA = 10000 np.rand..
이번 영상에서는 Keras와 OpenCV를 사용하여 직접 쓴 손글씨를 인식하는 방법을 소개합니다. 설명은 아래 유튜브 영상을 확인하세요. https://youtu.be/TV3oplqa5VA?feature=shared 영상에서 사용한 코드입니다. from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D from tensorflow.keras.utils import to_categorical fro..
첫번째 코드를 실행시켜서 손글씨 숫자 MNIST 데이터로 훈련을 시킨 후, 두번째 코드에서 실제 손글씨 이미지를 로드하여 인식시켜보았습니다. 테스트시 아래 이미지를 사용했습니다. 실행결과는 다음과 같았습니다. [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(512, activa..
Ubuntu에서 darknet을 사용하여 Yolo v4 커스텀 학습하는 방법을 다루고 있습니다. 2021. 05. 16 최초작성 2021. 05. 28 2023. 9. 10 Ubuntu 22.04에서 진행 darknet 설치후 Yolo v4 테스트 0. CUDA 및 OpenCV를 먼저 설치해야 합니다. Ubuntu 22.04에 CUDA 사용하는 OpenCV 설치하는 방법 https://webnautes.blog/2153/ .bashrc파일을 열어서 다음 내용을 끝에 추가합니다. $ gedit ~/.bashrc export PATH="/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH" 환경에 적용한 후, nvcc가 실행되는지 확인합니다. $ source ~/.bashrc $ nvcc -V nvcc: ..
FAISS (Facebook AI Similarity Search)의 사용법 및 예제 코드입니다. FAISS는 Facebook AI에서 개발한 라이브러리로 대규모 데이터셋에 대한 빠른 유사도 검색을 할 수 있게 해줍니다. 2023. 10. 03 최초작성 from sentence_transformers import SentenceTransformer import pandas as pd import numpy as np import faiss df = pd.DataFrame([[0, 'I like a apple.'], [1, 'I like a orange.'], [2, 'I like a banana.'], [3, 'I like a pineapple.'], [4, 'I like a melon.']], colu..
Ubuntu 20.04에 CUDA Toolkit와 cuDNN, Tensorflow를 설치하는 방법을 다룹니다. 텐서플로우 최신 버전( 현재 2.5.0 )에서 CUDA 11을 사용하고 있어 수정했습니다. 2020. 7. 19 최초 작성 2020. 8. 31 2021. 5. 21 CUDA 11.0, cuDNN 8.0.5 사용 2021. 5. 24 CUDA 11.1, cuDNN 8.1.0 사용 2021. 5. 29 CUDA 11.2, cuDNN 8.1.0으로 변경 CUDA를 같이 사용하는 OpenCV에서 다음 에러가 발생해서 변경함. checkVersions CUDART version 11020 reported by cuDNN 8100 does not match with the version reported ..
WSL2 상에 설치된 Ubuntu에서 Tensorflow 사용시 CUDA/cuDNN 라이브러리 관련 다음과 같은 에러가 나는 경우 해결방법입니다. 2023-08-03 10:13:40.536799: I tensorflow/compiler/xla/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:432] Loaded cuDNN version 8600 Could not load library libcudnn_cnn_infer.so.8. Error: libcuda.so: cannot open shared object file: No such file or directory 2023. 8. 6 최초작성 다음 링크에 나온대로 진행하여 해결했습니다. https://discuss.tensorflow.org/t..
웹캠 영상을 입력으로 하여 Yolo v8 pose를 실행해봅니다. 최초작성 2023. 10. 03 관련 포스트 Yolo v8 사용해보기 https://webnautes.tistory.com/1851 다음 포스트를 참고하여 파이썬 개발 환경을 만드는 것을 권장합니다. Visual Studio Code와 Miniconda를 사용한 Python 개발 환경 만들기( Windows, Ubuntu) https://webnautes.tistory.com/1842 좀 더 빠르게 욜로를 실행시키려면 CUDA를 사용하도록 Pytorch를 설치해야 합니다. ( https://qiita.com/kotai2003/items/32329a90703394d39d5c ) Ubuntu 22.04에 CUDA 사용할 수 있도록 PyTorc..
웹캠 영상을 입력으로 하여 YOLO v8을 실행해봅니다. 2023. 5. 8 최초작성 2023. 9. 28 링크 오류 수정 2023. 10. 3 CUDA 사용하기 위해 필요한 점 수정 관련 포스트 Yolo v8 pose 사용해보기 https://webnautes.tistory.com/1852 다음 포스트를 참고하여 파이썬 개발 환경을 만드는 것을 권장합니다. Visual Studio Code와 Miniconda를 사용한 Python 개발 환경 만들기( Windows, Ubuntu) https://webnautes.tistory.com/1842 좀 더 빠르게 욜로를 실행시키려면 CUDA를 사용하도록 Pytorch를 설치해야 합니다. ( https://qiita.com/kotai2003/items/32329..