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[인터넷강의비교] class101 vs. 패스트캠퍼스 vs. 러닝스푼즈 최근 인터넷강의를 하는 곳이 많아졌습니다. 저도 다양한 플랫폼에서 강의를 들어보았고 들으면서 느꼇던 장단점들을 이야기하고자 합니다. 1. class101 처음으로 강의를 들었던 곳이고 강의 1개만 듣고 말았습니다. 주식 자동매매관련 강의였고, 처음엔 열심히 듣다가 강의자체에 생략도 너무 많았고(그냥 코드를 공유하는 수준? 그리고 코드를 설명하는 정도였습니다.), 일하는 시간과도 겹쳐서 미루기 십상이었습니다. 그리고 강사에게 3가지 질문할 수 있는 부분도 돈을 주고 삿어야 했습니다. 물론 저도 혹시나 하는마음에 질물할 수 있는 부분도 구매를 했으나 흐지부지 강의를 들었기 때문에 돈을 날렸습니다. 추후에 생각해보면 제가 들었던 강의에 대해서 크게 만족을 못했던 것 같습니다. 그리고 기간이 지나면 강의가 닫히.. 2022. 7. 14.
[이미지분석,python] Multiclass 에서 Sensitivity, Specificity, F1 score 구하기 1. Introduction 이미지 분석에서 Multi class를 나누는 모델을 제작하고 하면 무조건 해야하는 것 중 하나가 성능검증입니다. 성능검증에는 흔하게 사용되는 방법이 바로 Specificity, Sensitivity, Precision 입니다. Sensitivity의 경우 다른 말로 recall, True positive rate, hit rate라고 불리며, Specificity는 True negative rate이고, Precision의 경우 Positive predictive rate입니다. 그리고 최근 많이 사용하기 시작한 것이 F1 Score입니다. 각 식의 경우 위키디피아에 요약이 되어있으니 확인해보시길 바랍니다. 2. Sensitivity, Specificity, F1 Score.. 2022. 7. 11.
[pytorch] 이미지 분석에 필요한 GPU 메모리 정도를 확인해보기 이미지 분석을 본격적으로 진행할 때, 혹은 해보고 싶을때, 고민되는 부분은 GPU를 어떤것을 구매해야하는가 입니다. 어떻게 GPU를 맞춰야할지 주변에 물어볼수도 없는 상황이 발생할수도 있습니다. 대부분의 이미지 분석하시는 돈 많은 렙들은 그냥 비싼거 사서 널널하게 쓰는 경우가 많고, 실제로 여쭤보면 자세히 모르시는 경우가 많습니다(알아도 안알려주는 경우겠죠? 아마?). 일단 알아두셔야하는 부분은 GPU에서 중요한 부분은 cuda개수가 있습니다. cuda를 예를 들어 설명하자면 많은 양의 계산을 할때 똑똑이 4명보다 덧셈뺄샘 할줄하는 초딩들을 이용하여 하나하나 계산하는것이 편합니다. 이때 초딩들이 cuda라고 생각하시면되고, 똑똑이의 경우 cpu라고 생각하시면 됩니다. 그리고 중요한 부분은 GPU메모리 부.. 2022. 7. 5.
[Rosalind, python] Mendel's First Raw 오늘은 Mendel의 첫번째 법칙! 우열의 법칙에 대한 문제에 대한 풀이를 하려고 합니다. 참고로 Rosalind 결과 스포가 있을 수 있습니다. 휴우.. 대학교때 공부를 못해서 그런지 이번에도 오답이 많았습니다. (실수도 많이 하구요) 문제에서는 일단 확률 이야기를 합니다. 조합(Combination) 이야기도 나오고 합니다만 잘 읽어보시고, 그래서 문제를 잘 읽어 보셔야합니다. k, m, n을 주는데 k는 homo(dominant), m은 hetero, n은 homo (recessive) 입니다(이것 순서 때문에 오답 한번 추가했습니다.). k=2,m=2,n=2일 경우 짝을 지어서 자식을 낳을경우 만들 수 있는 표현형 중에 dominant를 포함하는 확률을 구해라 입니다. 1. Homo(dominan.. 2022. 6. 21.
[python] pip설치 시에 SSL오류가 났을 때, 해결방법 파이썬을 설치하다가 잘못 설치를 한건지.. 보안망에 걸려서 그런지 몰라도 아래와 같은 에러가 발생이 되었습니다. WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'SSLError(SSLCertVerificationError(1, '[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: self signed certificate in certificate chain (_ssl.c:1129)'))': /packages/c7/56/52a05ec2ad6c58472a768351a6ea4b600c532a3f4.. 2022. 6. 16.
[pytorch] device-side assert triggered error 해결방법 1. 에러 발생 상황 torchvision.model 에서 resnet 50을 불러와서 fully connected 부분을 변경시킨 모델을 응용하여 새로운 모델을 작성중에 에러가 발생되었습니다. 에러 내용은 다음과 같습니다. RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 또는 RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling `cublasCreate(handle)` 첫번째 에러의 경우 colab에서 확인된 에러이고, 두번째의 경우 로컬 컴퓨터에서의 에러입니다. RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered CUDA kernel erro.. 2022. 6. 13.

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