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Tensorboad를 사용해 시각화하기 Source: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow p.393 Tensorboard 서버가 root 로그 디렉터리를 가리키고 프로그램은 실행할 때마다 다른 서브디렉터리에 이벤트를 기록한다. 하나의 Tensorboard 서버가 여러 번 실행한 프로그램의 결과를 시각화하고 비교할 수 있다. 위 코드를 실행하면 TensorBoard()콜백이 로그 디렉터리를 생성한다. 훈련하는 동안 이벤트 파일을 만들고 서머리를 기로한다. 2020. 12. 23.
경희 - 나혜석 경희의 앞에는 지금 두 길이 있다. 그 길은 희미하지도 않고 또렷한 두 길이다. 한 길은 쌀이 곳간에 쌓이고 돈이 많고 귀염도 받고 사랑도 받고 밟기도 쉬운 황토요, 가기도 쉽고 찾기도 어렵지 않은 탄탄대로이다. 그러나 한 길에는 제 팔이 아프도록 보리 방아를 찧어야 겨우 얻어먹게 되고 종일 땀을 흘리고 남의 일을 해 주어야 겨우 몇 푼 돈이라도 얻어 보게 된다. 이르는 곳마다 천대뿐이요, 사랑의 맛은 꿈에도 맛보지 못할 터이다. 발부리에서 피가 흐르도록 험한 둘을 밟아야 한다. 그 길을 뚝 떨어지는 절벽도 있고 날카로운 산정(山頂)도 있다. 물도 건너야 하고 언덕도 넘어야 하고 수없이 꼬부라진 길이요, 갈수록 험하고 찾기 어려운 길이다. 경희의 앞에 있는 이 두 길 중에 하나를 오늘 택해야만 하고 지금.. 2020. 12. 22.
이[彛]와 개에 관한 명상 - 이규보 한 손님이 나에게 이런 말을 했다. "엊저녁에 어떤 불쾌하게 생긴 남자가 큰 몽둥이로 떠돌이 개를 쳐죽이는 걸 봤는데, 너무나 불쌍하고 마음이 아프더군요. 그래서 앞으로 개고기나 돼지고기를 먹지 않기로 마음먹었습니다." 나는 이렇게 대꾸했다. "어제 어떤 사람이 불이 이글이글한 화로 곁에 앉아서 이를 잡는 족족 태워죽이는 걸 봤는데, 마음이 아파 다시는 이를 잡지 말아야겠다고 다짐했지요." 손님은 놀라며 이렇게 말했다. "이는 하찮은 벌레 아닙니까. 나는 덩치가 있는 큰 짐승이 죽는 걸 보고 불쌍해서 그렇게 말한 건데 당신은 이런 식으로 대꾸하다니, 나를 놀리는 게 아니오." 이 말을 듣고 나는 다음과 같이 말하였다. "무릇 생명이 있는 것은, 사람으로부터 소나 말, 돼지와 염소, 개미와 같은 곤충에 이.. 2020. 12. 22.
한 스푼의 시간 - 구병모 존재의 진실성 여부가 그것을 상상하는 살마들의 수긍과 인정에 달려 있는 것들. 잊어버린 채 방기하고 있으면 어느 순간 등 뒤에서 노크해 오거나 부지불식간에 덜미를 잡아채는 것들. 실체를 확인하고 분석하기 위해 과감히 렌즈를 들이대면 사라지는 것들. 그래서 때로 지나치게 의미가 부여되곤 하는 것들. 2020. 12. 22.
Everyman - Philip Milton Roth 거짓말은 정말 경멸스러운 방식으로 값싸게 다른 사람을 통제하려는 거야. 다른 사람이 불완전한 정보에 따라 행동하는 걸 지켜보는 거야. 다른 사람이 수모를 겪는 걸 지켜보는 거라고. 거짓말은 아주 흔하지만, 당하는 쪽이 되어보면, 그건 정말 경악스러운 거야. 2020. 12. 22.
Support Vector Regression SVR(Support Vector Regression) SVR(kernel, degree, gamma, coef0, tol, C, epsilon, shrinking, cache_size, verbose, max_iter) Default: svr(kernerl = ‘rbf’, degree = 3, gamma = ‘scale’, coef0 = 0.0, tol = 0.001, C = 1.0, epsilon = 0.1, shrinking = True, chache_size = 200, verbose = False, max_iter = -1) kernel kinds: ‘linear’, ‘poly’, ‘rbf(default)’, ‘sigmoid’, ‘precomputed’ 주어진 data를 고차원 특정 공간으로 사.. 2020. 12. 22.
Kernel(커널) 수식에 n차원 행렬이 있을 경우 단순하게 처리하고자할 때 사용하는 방법 Z.β) 수식에 n차원 행렬이 있을경우, (1 x n) (n x 1)로 만들어서 쉽게 수식을 해결하는 방법을 Kernel이라고 한다. 2020. 12. 21.
Embedding(임베딩) 자연어(인간의 언어)는 수치화되어 있지 않기 때문에 머신러닝, 딥러닝 기법을 적용할 수 없다. 이런 자연어 data를 처리하기 위해선 특정 추출을 통해 수치화를 해줘야 한다. 이 과정을 "언어의 벡터화"라고 한다. 가장 기본적인 언어의 벡터화 방법은 One-Hot Encoding이다. 2020. 12. 21.
Padding Convolution Filter를 수행하게 되면 Input 이미지가 작아진다. 이 때, Padding을 이용하여 Input 이미지 크기를 그대로 유지할 수 있다. 위 그림 속 기존 이미지(Orange)를 3x3으로 Convolution Filter 수행시 기존 이미지에 비하여 크기가 많이 작아진다. 하지만 Padding 함으로서(Gray) 초록색 이미지와 같이 기존보다 이미지를 최대한 살려서 Convolution Filter가 가능하다. Padding할 경우 그 값은 0을 주기 때문에 Zero Padding이라고 한다. Padding 목적: 기존 Input 이미지 최대한 살리기 Padding하지 않을 경우 이미지가 기존보다 급격하게 작아지기 때문에 Neural Network 성능에 악영향을 끼침 2020. 12. 21.
Scaler의 fit(), transform(), fit_transform() fit( ) 데이터 변환을 학습, 학습용 데이터에만 적용 transform( ) 실제 data의 scale을 조정, 학습용 data와 test data에 적용 fit_transform( ) fit( )과 transform( )을 함께 수행하는 method. 기존의 fit( )과 transform( ) 각각 수행하는 번거로움을 줄임 하지만 Test Data에 fit.transform( )을 적용해서는 안된다. 이를 수행하면 scaler 객체가 기존에 학습 data에 fit했던 기준을 모두 무시하고 다시 Test Data를 기반으로 기준을 적용하기 때문이다. 이런 번거로움을 피하기 위해 Train과 Test Data로 나누기 전에 먼저 Scaling 등의 data 전처리를 해주는 것이 좋다. 2020. 12. 18.
Data Scaling 종류 1. StandardScaler 각 feature의 평균을 0, 분산을 1로 변경한다. 모든 feature들이 같은 scale을 갖게 된다. 2. RobustScaler 모든 feature들이 같은 크기를 갖는 다는 점에서 StandardScaler와 비슷하지만, 평균과 분산 대신 median과 quartile을 사용한다. RobustScaler는 이상치에 영향을 받지 않는다. 3. MinMaxScaler 모든 feature가 0과 1사이에 위치하게 만든다. 데이터가 2차원 셋일 경우, 모든 데이터는 x축의 0과 1사이에, y축의 0과 1사이에 위치하게 된다. 4. Normarlizer StandardScaler, RobustScaler, MinMaxScaler가 각 columns의 통계치를 이용한다면 .. 2020. 12. 18.
위대한 개츠비 - Francis Scott Key Fitzgerald 이렇게 내가 관대한 것처럼 자랑했지만 나는 이런 관대함에도 한계가 있다는 사실을 깨닫게 되었다. 인간의 행동이란 단단한 바위 덩어리나 축축한 습지에 근거를 둘 수도 있지만, 나는 일정한 단계가 지난 뒤에는 그 행위가 어디에 근거를 두고 있는지에 대해 별로 신경을 쓰지 않는다. 지난해 가을 동부에서 돌아왔을 때, 나는 이 세계가 제복을 차려입고 있기를, 말하자면 영원히 '도덕적인 차렷' 자세를 취하고 있기를 바랐다. 나는 이제 더 이상 특권을 지닌 시선으로 인간의 내면세계를 오만하게 들여다보고 싶지 않았던 것이다. 오직 이 책에 이름을 제공해 준 개츠비만이 내가 이러한 식으로 반응하지 않은 예외적인 인물이었다. 내가 드러내 놓고 경멸해 마지않는 것을 모두 대변하는 개츠비 말이다. 그러나 만약 인간의 개성이.. 2020. 12. 11.
별 헤는 밤 - 윤동주憧憬 계절이 지나가는 하늘에는 가을로 가득 차 있습니다. 나는 아무 걱정도 없이 가을 속의 별들을 다 헤일 듯합니다. 가슴속에 하나 둘 새겨지는 별을 이제 다 못 헤는 것은 쉬이 아침이 오는 까닭이요, 내일 밤이 남은 까닭이요, 아직 나의 청춘이 다하지 않은 까닭입니다. 별 하나에 추억과 별 하나에 사랑과 별 하나에 쓸쓸함과 별 하나에 동경(憧憬)과 별 하나에 시(詩)와 별 하나에 어머니, 어머니 어머님, 나는 별 하나에 아름다운 말 한마디씩 불러봅니다. 소학교 때 책상을 같이 했던 아이들의 이름과 패(佩), 경(鏡), 옥(玉) 이런 이국소녀(異國少女)드ㅏㄹ의 이름과, 벌써 아기 어머니 된 계집애들의 이름과, 비둘기, 강아지, 토끼, 노새, 노루, 프랑시스 잼, 라이너 마리아 릴케, 이런 시인의 이름을 불러 .. 2020. 12. 11.
승무 - 조지훈 얇은 사(紗) 하이얀 고깔은 고이 접어서 나빌레라. 파르라니 깍은 머리 박사(薄紗) 고깔에 감추오고 두 볼에 흐르는 빛이 정작으로 고와서 서러워라. 빈 대(臺)에 황촉(黃燭) 불이 말없이 녹는 밤에 오동잎 잎새마다 달이 지는데 소매는 길어서 하늘은 넓고 돌아설 듯 날아가며 사뿐이 접어 올린 외씨보선이여! 까만 눈동자 살포시 들어 먼 하늘 한 개 별빛에 모두오고 복사꽃 고운 뺨에 아롱질 듯 두 방울이야 세사(世事)에 시달려도 번뇌는 별빛이라. 휘어져 감기우고 다시 접어 뻗는 손이 깊은 마음 속 거룩한 합장인 양하고 이 밤사 귀또리도 지새우는 삼경(三更)인데 얇은 사(紗) 하이얀 고깔은 고이 접어서 나빌레라 2020. 12. 11.
버블리온 - 문지혁 하나의 책은 하나의 세계에요. 당대의 정치, 경제, 테크놀러지, 이념, 유행, 미적 취향이 모두 집약된 시대의 거울이죠. 동시에 그 거울들은 개별적이고 독립된 우주이기도 해요. 각자로 존재할 권리. 하나로 모아지지 않을 권리. 그게 좋은 내용이든 나쁜 내용이든, 튼튼한 실로 묶여 있든 접착제로 대강 발라져 있든, 표지가 색이 바랬든 낱장이 떨어졌든 간에, 한 권의 책처럼 살아남는 것. 비록 잊혀지고 버려져 책장 한구석에 처박혀 있을지라도, 결코 사라지지 않는 한 권의 책이 되는 것. 2020. 12. 11.

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