#Mujoco #강화학습 #환경설정 #Reinforcement Learning #Mac #MacOS 안녕하세요! 오늘은 강화학습을 구현할 때 많이 사용되는 Mujoco 환경을 학생용 계정으로 무료로 사용하는 방법에 대해 포스팅해보겠습니다. 😆 Mujoco는 중력이 작용하는 물리 엔진을 구현해서 만든 다양한 가상환경을 제공하는 소프트웨어로, 현실과 비슷한 환경이 필요한 강화학습 알고리즘을 연구 및 실험할 때 많이 사용됩니다. Mujoco 공식 사이트에서 데모 영상을 보실 수 있는데요, 언뜻 보아도 굉장히 정교하게 설계되었다는 느낌을 받았습니다. 자원이 많이 투입된 것으로 보이는데, 그런만큼 Mujoco는 개인/기업 모두 유료로 사용하도록 되어있습니다. 다만, 학생들에게는 교육 목적으로 무료 계정을 제공하고..

#구글 #구글인터뷰 #구글 코딩인터뷰 #신입채용 #구글면접 #면접 #인터뷰 #알고리즘 #자료구조 #코딩테스트 #인터뷰준비 지난 3월 15일, 블로그에 구글이 숨겨둔 또 하나의 이스터에그, 푸바 챌린지 라는 글을 올린 후 약 두어 달 동안의 긴 긴 대장정을 거쳐.. 드디어 이제 (거의) 끝에 다다라 그 동안 무슨 일들이 있었는지 후기를 써보려고 합니다. 음.. 시작하기 전에 결론을 먼저 말하자면, 최종 결과는! (..!) . . . 아직입니다. 😂 3일 전에 구글의 최종 면접에 해당하는 on-site 인터뷰를 봤는데, 사실 아직도 면접이 아예 끝난 건 아니고.. 그만해줘 구글... 다음주 수요일에 최최최종 인터뷰가 하나 남아 있긴 한데, 코딩 인터뷰가 아니라 Googlelyness & Leadership ..

#구글 #구글 코딩테스트 #구글 푸바챌린지 #Foobar #Foobar Challenge #구글 채용 #구글 이력서 #코딩테스트 #알고리즘 구글이 숨겨놓은 또 하나의 Easter egg: [Foobar Coding Challenge] 구글은 여기저기에 재미있는 이스터에그를 많이 심어놓은 것으로 유명하죠. 이스터 에그(Easter egg)는 영화, 책, CD, DVD, 소프트웨어, 비디오 게임 등에 숨겨진 메시지나 기능을 뜻한다. 이스터 에그라는 이름은 서양권에서 부활절에 달걀을 미리 집안이나 정원에 숨겨두고 아이들에게 부활절 토끼가 숨겨놓은 달걀을 찾도록 하는 부활절 달걀 찾기 풍습에서 유래했다. - 출처: 이스터에그, 위키백과 저도 최근 재미있는 경험을 해서 그 후기를 기록해보려고 합니다. 바로 푸바 ..

글또 4기 시작 폭풍같던 글또 3기가 끝난지도 벌써 거의 두 달이 다 되어간다.. 내 블로그도 그에 맞춰 12월 7일자 글을 마지막으로 거의 세 달을 쉬었다. ㅎ (1등 애독자인 아빠가 글이 요즘 안올라온다며 서운해하심ㅋ ㅋㅋㅋ) 2019년이 끝나고 2020년이 시작한지도 벌써 50일이 넘어가는데, (14%가 지났다니) 글또가 이제 시작했으니 회고글도 이제 쓰는 수 밖에 👻 사실 지금 이걸 쓰고 있을 시간이 아닌데, 하던 일이 너무 집중이 안되고 재미도 없어서 다짐글을 써보기로 다짐했다. 이 글은 새벽 감성을 담아! 잘 써지기를! 4기 다짐글을 쓰기에 앞서 통과의례로 3기 시작때 썼던 다짐글을 한 번 읽고 왔는데, 음.. 귀여웠던 것 같다. ㅋㅋㅋㅋ😂 3기를 하면서, 그리고 3기가 끝난 후에 지금 겪은 ..

#논문리뷰 #Anomay Detection #Video #영상탐지 #이상치탐지 #교통사고 자동탐지 #이상탐지모델 #Traffic Accident Detection 이 글은 논문을 읽고 리뷰한 글입니다. 각 부분에 대한 중요도에 따라 통번역 또는 부분번역을 하고, 필요시 추가 설명을 담았습니다. 최대한 정확한 내용을 담으려고 노력하였지만, 부족한 부분이 분명 있을거라고 생각합니다. 어떤 지적이나 조언이든 해주신다면 감사히 받고 더 나은 글을 쓰기 위해 노력하겠습니다. 논문에 사용된 소스코드는 이 곳에서 보실 수 있습니다. 현재 진행하고 있는 블랙박스 영상을 활용한 교통사고 탐지 프로젝트를 위해 자료를 찾던 도중, 재미있는 논문을 발견했습니다. 바로 2019년 11월에 열린 IROS2019 학회에서 발표된,..

#인공지능 #북커톤 #성균관대학교 #Bookathon #AIBookathon #수필생성모델 #언어모델 #GPT2 #딥러닝 #Transfer Learning 인공지능과 함께 글쓰기! 창의 AI x Bookathon 대회 in SKKU 지난 11월 21-22일, 무박 2일동안 성균관대학교에서 AI x Bookathon 대회가 열렸습니다. 와!!! 👏🏼👏🏼👏🏼 본 대회는 학교에서도 처음으로 열게 된 대회였는데요!! 인공지능을 개발하는 기업 마인즈랩과 협약을 맺고 주최했다고 합니다. 대회 내용은 지난 2월 OpenAI에서 발표한 GPT-2 모델을 학습시켜셔 하나의 수필 작품을 완성해내는 것이었습니다. GPT-2 원래 모델은 당연히 영어 기반으로 학습된 모델이었겠죠! 이 모델을 한국어에 적용시키기 위해 한글 뉴스..

#DEVIEW #DEVIEW2019 #NAVER #네이버 #데뷰 데뷰2019 #개발자컨퍼런스 #인공지능 #AI #머신러닝 #ML #딥러닝 네이버의 국내 최대 개발자 컨퍼런스, DEVIEW 2019 지난 10월 28일과 29일 이틀동안, 네이버가 국내 최대라고 불리는 개발자 컨퍼런스 DEVIEW2019를 열었습니다! 🎊🎉 제 개인적으로는 개발과 인공지능 분야에 관심을 가지게 된 후로 꼭 가보겠다고 다짐한 컨퍼런스 중 하나였어서, 행사를 진행한다는 소식을 듣자마자 티켓팅 날짜도 확인해가며 기다렸는데요!! ٩(๑˃̶͈ ᗨ ˂̶͈)۶ 두근두근.... 하지만 티켓팅은 생각보다도 더 치열했고... 정말 10초 내로 신청을 완료했다고 생각했는데, 신청 버튼을 클릭하자마자 바로.. 마감되었다는.. 화면이 뜨더랍니다....

#강화학습 #Transfer Learning #DQN #DeepQNetworks #딥러닝 #MDP #MarkovDecisionProcesses 이 글은 원작자의 허락 하에 번역한 글입니다! 중간 중간 자연스러운 흐름을 위해 의역한 부분들이 있습니다. 원 의미를 왜곡시키지 않도록 노력하였지만, 부족한 부분이 분명 있을거라고 생각합니다. 어떤 지적이나 조언이든 해주신다면 감사히 받고 더 나은 글을 쓰기 위해 노력하겠습니다. 원문은 ↓ 이곳 ↓ 에서 보실 수 있습니다. Qrash Course: Reinforcement Learning 101 & Deep Q Networks in 10 Minutes Learn the basics of Reinforcement Learning and Deep Q Networks ..

#CS234 #Stanford University #Emma Brunskill #강화학습 #MDP #POMDP 본 글은 Emma Brunskill 교수가 Stanford University에서 강의한 [2019 Winter CS234] 를 듣고 영어로 진행된 강의를 한국어로 이해해 보면서 풀어서 정리한 글입니다. 강의 자료 슬라이드는 여기 에서 받으실 수 있습니다. 글의 각 부분마다 ppt 위치를 표시하였습니다. Ⅰ. Overview of Reinforcement Learning # 강화학습의 정의 # 뇌와 지능의 의미 # 강화학습의 적용 # 강화학습의 개념 # 머신러닝과 강화학습의 비교 1. 한 문장으로 정의하는 강화학습 (ppt. 3-7) 1) "Learn to make good sequences o..

#DFS #BFS #깊이우선탐색 #너비우선탐색 #탐색알고리즘 #알고리즘구현 #파이썬 #Python #탐색알고리즘 뿌시기 탐색 알고리즘과 자료구조, 직관적으로 이해하기 깊이 우선 탐색, 너비 우선 탐색 등,, 컴퓨터 공학을 전공하거나 개발을 공부하는 사람이라면 다들 한 번씩은 들어보고, 구현도 해봤을 대표적인 탐색 알고리즘입니다. 거기에 하나쯤 더한다면 효율을 생각한 A* (A star) 알고리즘 정도까지 있겠죠! 들어보긴 많이 들어봤는데, 그 개념과 구현은 생각보다 쉽지만은 않습니다. 이들을 탐색할 때 쓰이는 트리와 스택, 또는 큐 같은 자료구조까지, 알아야 할 것들이 너무 많기도 하구요! 저 또한 이 알고리즘들을 처음 접했을 때는 도대체 stack이 왜 필요하고, 넣었다 뺐다를 왜 하는 건지 잘 와 닿..

#네이버 #네이버 신입공채 #네이버 채용설명회 #네이버의 사내문화 #개발자 #개발자에게 필요한 것 # 3년만에 돌아온 네이버의 신입개발자 공채 네이버가 3년만에 신입개발자 공채를 계획하고 있다고 합니다! 와!!! 👏🏼👏🏼👏🏼 그 일환으로 이번에 네이버에서 Naver Developer Open Class 2019 행사를 진행했는데요, 사실 이렇게 채용설명회 느낌 낭낭한 행사인줄은 모르고 가벼운 컨퍼런스 느낌이려니 하고 갔는데, 생각보다 네이버가 알차게 준비한 게 느껴졌습니다. 현직 네이버 개발자들의 생생한 현업 스토리들, 그리고 꼭 네이버 공채 준비가 아니더라도 개발자로써 취업 준비를 할 때 생각해 볼 만한 것들에 대해 많은 이야기들을 들을 수 있는 좋은 시간이었던 것 같아요. 그래서! 네이버 신입 공채에..

#GAN #UNet #Generative Model #CNN #Deep Learning #딥러닝 #딥러닝 프로젝트 #생성모델 #인공지능 본 글은 개인 프로젝트로 진행된 프로젝트에 대한 소개글입니다. 내 손글씨를 따라쓰는 인공지능 요정, Wrinie (1) - 이론 에서는 프로젝트의 큰 그림과 이론적인 내용을, 내 손글씨를 따라쓰는 인공지능 요정, Wrinie (2) - 실습 에서는 프로젝트의 실제 진행 과정에 대한 내용을 담았습니다. 관련 코드는 ↓ 이 곳 ↓ 에서 확인하실 수 있습니다. jeina7/Handwriting_styler My Handwriting Styler | 내 손글씨를 따라하는 인공지능. Contribute to jeina7/Handwriting_styler development by..

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글또 3기 시작 “글쓰는 또라이가 세상을 바꾼다”, 글쓰는 개발자 모임 글쓰는 개발자 모임이라니!! 나는 아직 개발자가 아닌데!!! 으악 드디어 시작. 5월, 한창 프로젝트를 하면서 GCP 사용을 위해 열심히 구글링을 하던 중.. 한 눈에 봐도 범상치 않다고 느껴지는 블로그를 만났고, 그게 바로 성윤님의 어쩐지 오늘은 블로그였다. 우연히 같은 시기에 페이스북에서 글또를 알게 됐을 때 이거다 싶어서 새로 시작하면 꼭 신청해야지!! 하고 다짐했고, 신청 후 무사히 함께하게 되어 이렇게 다짐글을 쓰고 있다..! 며칠 전에 시작 모임을 오프라인으로 했는데 나는.. 가지를 못했고.. 배달의민족 오피스에서 한다고 해서 꼭 가보고 싶었는데 흑흑 앞으로 오프라인 모임이 조금씩 더 있다면 많이 참석해서 멋있는 개발자분들..

#Transfer Learning #전이학습 #CNN #합성곱 신경망 #Image Classification #이미지 분류 이 글은 원작자의 허락 하에 번역한 글입니다! 중간 중간 자연스러운 흐름을 위해 의역한 부분들이 있습니다. 원 의미를 왜곡시키지 않도록 노력하였지만, 부족한 부분이 분명 있을거라고 생각합니다. 어떤 지적이나 조언이든 해주신다면 감사히 받고 더 나은 글을 쓰기 위해 노력하겠습니다. 원문은 ↓ 이곳 ↓ 에서 보실 수 있습니다. Transfer learning from pre-trained models How to solve any image classification problem quickly and easily towardsdatascience.com ㅤ ㅤ 이미지 분류 문제를 어떻..

# 핸즈온 머신러닝 ㅤ# Hands-On Machine Learning Chapter 1 연습문제에 대한 답을 정리하여 담았습니다. 책에 있는 내용, 또는 추가적으로 공부한 내용들로 구성하였습니다. ㅤ Keywords #머신러닝 #지도학습 #비지도학습 #강화학습 #분류 #회귀 #클러스터링 #군집 #배치학습 #미니배치학습 #모델파라미터 #하이퍼파라미터 #오버피팅 #언더피팅 #훈련데이터 #검증데이터 #테스트데이터 #교차검증 1. 머신러닝을 어떻게 정의할 수 있나요? 책에서 소개하는 머신러닝에 대한 일반적인 두 가지 정의는 다음과 같습니다. ㅤ [머신러닝]은 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 학습하는 능력을 갖추게 하는 연구분야다. (Arthur Samuel, 1959) ㅤ 어떤 작업 T에 대한 컴퓨터 프로그..

여러가지 좋은 블로그 글들을 참고하여 VM 인스턴스를 구성해보면서 작성하였습니다. (참고 블로그는 본문 내용 중간중간 넣었습니다.) ㅤ 딥러닝을 공부하고 몇 가지 프로젝트를 진행하다보면, 점점 커지는 데이터와 방대한 학습으로 CPU의 한계를 느끼고 GPU를 알아보게 되는 경우가 많습니다. 저 또한 무료로 GPU를 사용할 수 있는 Kaggle 커널, 구글 Colab을 모두 사용해보았지만, 결국은 너무 느린 실행속도와 언제 끊어질 지 모르는 네트워크라는 치명적인 두 가지 단점으로 인해 계속 쓸 수는 없겠다는 생각이 들었습니다. ㅤ 이에 대한 해결책으로, 비록 무료는 아니지만 위의 두 선택지보다 훨씬 편한 환경을 만들 수 있는 GCP를 시도해봤는데 그 과정이 만만치 않더라구요. 잘 정리를 해 두고 나중에 저도..