AI 공부 기록

모집단의 분산은 다음과 같이 정의된다. $\sigma^2 = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(x_i - \mu)^2$ # $N$은 모집단의 크기, $\mu$는 모집단의 평균 표본의 분산은 다음과 같이 정의된다. $s^2 = \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^2$ # $n$은 표본의 크기, $\bar{x}$는 표본의 평균 언뜻 직관적으로 생각해보면, 표본평균을 구할 때와 마찬가지로 $n-1$이 아닌 $n$으로 나누어야 할 것 처럼 보인다. 그러지 않고 $n-1$로 나누는 것을 Bessel’s correction(베셀보정)라 부르는데, 이러한 보정을 해주는 이유는 그렇게 해야만 $s^2$가 $\sigma^2$의 불편추정량이 되기 때문이다. 즉, $E(..

공식 페이지 https://cloud.google.com/certification/machine-learning-engineer Professional ML Engineer Certification | Google Cloud Professional Machine Learning Engineers design, build, & productionize ML models to solve business challenges. Find out how to prepare for the exam. cloud.google.com 유용한 포스팅 종합 정리 : 구글 머신러닝 엔지니어 자격증 후기 | geniewishescometrue 시험 접수 : https://www.pjun.io/23?category=987687 학..

Google Machine Learning Bootcamp 2022 의 수료 요건을 충족하기 위해서 응시했다. 자격증이 있다고 해서 머신러닝 전문가로 인정받을 수 있다거나 그런 것은 아니지만, 텐서플로를 공부하면서 겸사겸사 따두는 정도로 괜찮은 듯하다. 응시료는 부트캠프에서 지원을 받았다. (아래에 응시방법 요약을 적어두었다.) https://www.tensorflow.org/certificate TensorFlow 개발자 인증서 받기 - TensorFlow TensorFlow 인증 프로그램을 통과하여 TensorFlow를 활용한 딥 러닝 및 ML 문제 해결 숙련도를 입증하세요. www.tensorflow.org 시험 준비 https://www.coursera.org/professional-certifi..

이전엔 돌아가던 모델을 그대로 돌렸는데 CUDA에서 GPU메모리 에러가 뜨길래 terminal에서 nvidia-smi로 상태를 확인해보았습니다. 위의 Processes를 보시면 아무것도 돌아가는 것이 없지만 중간에 Memory-Usage를 보시면 이미 전체 메모리 중 2/3이상이 사용되고 있음을 알 수 있습니다. 가장 먼저 알아본 방법은 아래와 같습니다. $ sudo kill -9 {process id} https://jerrys-ai-lab.tistory.com/19 [ Linux ] GPU 메모리 할당 에러 해결 - Ubuntu 20.04 최근 Object Detection 관련 연구를 하기 위해 yolov4-keras 버전 github를 발견하여 돌려보다가 처음 보는 에러를 발견하였다. Unknow..

http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/DeepFashion.html DeepFashion Database News 2020-05-04 Parsing mask annotations and dense pose annotations have been added to “In-shop Clothes Retrieval Benchmark”. Fine-grained attribute annotations have been added to “Category and Attribute Prediction Benchmark”. 2019-11-01 An open-so mmlab.ie.cuhk.edu.hk 패션 이미지 데이터세트로 잘 알려진 DeepFashion 데이터셋을 다운로드하는 방법을 소개하겠..

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(개인기록용) 재설치 하면서 검색해보았던 링크모음 0. 1660 super 될까요...? https://developer.nvidia.com/cuda-gpus CUDA GPUs Your GPU Compute Capability Are you looking for the compute capability for your GPU, then check the tables below. NVIDIA GPUs power millions of desktops, notebooks, workstations and supercomputers around the world, accelerating computationally-intensive ta developer.nvidia.com 엔비디아면 다되는 줄 알았는데 지원 목..

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