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PID 제어 # PID Controller: 산업적으로 매우 넓게 사용되는 제어 시스템. 수학적이기보단 실용적인 목적으로 만들어져서 사용되는 공학의 영역이다.https://en.wikipedia.org/wiki/PID_controller#Proportional_term P, I, D 세가지 요소로 우리가 원하는 target value를 만들어내기 위해 최적의 제어 routine을 만들려는 것이다.예를 들어 에어컨을 틀어서 실내온도를 30도에서 20도로 만들려면 어떻게 해야할까? 너무 과하게 가동하면 자칫 온도가 18도까지 내려갈수도 있고, 너무 살살틀면 20도까지 가려면 한도끝도 없이 기다려야할 것이다.그래서 매우 빠르고 정확하게 20도를 만들어내기 위한 제어가 필요한데, 그럴 때 사용되는 것이 바로 PID 제어이다.. 2018. 11. 13.
딥러닝에서 쓸만한 다양한 Ensemble Method # 앙상블- Soft voting: 각 Softmax확률의 평균을 낸다음 argmax- Hard voting: 각 softmax에서 argmax한 다음 아래와 같은 방법으로 voting* Unanimous voting: 만장일치일 때만 decision함* Majority voting: 다수결로 선택된 decision이 전체의 50%를 넘어야됨.* Plurality voting: 각각의 softmax에대해 argmax한다음 가장 다수의 의견을 따름.(50%를 넘지 않아도 됨)- Weighted voting: Soft 혹은 Hard voting에서 각 softmax에 임의의 weight를 주어서 사용.(확률에 대해선 weighted sum, Hard에 대해서는 2표를 행사할 수 있음)- Staking: 각각.. 2018. 11. 1.
Pandas Pandas 팁데이터 분석을 하다보면 numpy보다 pandas가 더 편한 경우가 종종있다. 물론 연산 속도는 numpy가 훨씬 빠르다. 1. SettingWithCopyWarning 해결하기 Pandas 에서 특정 row의 특정 column에 value를 집어 넣을 때 흔히 발생하는 에러이다. 이는 문법적으로 iloc함수에 대한 python에서 해석이 불분명하기 때문에 발생한다. Indexing and selecting data - pandas 0.25.0 documentation 해결 방법은 매우 간단하다. 아래와 같이 iloc대신 loc를 사용하면 된다. How to deal with SettingWithCopyWarning in Pandas? # Groupby특정 column을 지정하고, 해당 c.. 2018. 6. 29.
Javascript - 자바스크립트에서는 this가 매우 유용하다.- 모든 객체는 Window 밑에 존재하며, 그 밑에 document 와 body등의 children으로 존재한다.- .find() 등의 함수를 이용해 내가 원하는 element를 하위 children에 대해 검색할 수 있다.- 동적으로 모든 object들이 업데이트되므로, 과거에 console.log로 찍은 object도 나중에 업데이트되어 바뀐다. - Javascript에서 Undefined를 검출해내는 것은 쉽지 않은 일이다. https://martin-thoma.com/javascript-wtf/ 2018. 5. 9.
Windows10 에서 화면 녹화하기 # 윈도우10 유저라면 Xbox 를이용해 유료 소프트웨어를 쓰지 않고 화면을 쉽게 녹화할 수 있다.Windows 로고 키+G: 게임 표시줄 열기Windows 로고 키+Alt+G: 게임 플레이의 마지막 순간들 녹화(게임 표시줄 > 설정에서 녹화되는 시간을 변경할 수 있습니다.)Windows 로고 키+Alt+R: 녹화 시작/중지Windows 로고 키+Alt+Print Screen: 게임 스크린샷 찍기Windows 로고 키+Alt+T: 녹화 타이머 표시/숨기기Windows 로고 키+Alt+M: 마이크 녹음 시작/중지 http://it.donga.com/22257/ # 그러나 위 방식의 단점은.. 하나의 application에 대해서만 녹화를 할 수 있다는 점이다. 여러개의 어플리케이션을 바꿔가면서 고정된 창을.. 2018. 3. 12.
윈도우즈10 파일 탐색창 왼쪽 메뉴의 바로가기 수정하기 # Registry를 건드릴 수밖에 없다.1) Window+R 키를 누르고 regedit을 입력해서 실행한다. 2) 레지스트리 편집기에서 HKEY_CLASSES_ROOT\CLSID을 선택한 다음, 해당 디렉토리에 대해 ctrl+F 를 눌러 찾기를 실행 후 System.IsPinnedToNameSpace 을 검색한다. 3) System.IsPinnedToNameSpace 값이 1이면 탐색창 메뉴가 보이고, 0이면 보이지 않는다. 4) 어떤 key 값이 어떤 프로그램을 가리키는지 알기 어려우므로, 일일이 1로 되어있는 키를 0으로 바꿔보면서 탐색창에서 없어지는지 확인한다. 5) 레지스트리를 편집할 수 없다는 에러가 뜨면 무시하고 다른 F3을 눌러 다음찾기를 통해 다른 값을 바꿔본다. - NCS drive 키.. 2018. 3. 11.
Belief Propagation # Belief PropagationAcyclic PGM 모델을 학습하여 MLE나 MAP를 수행하기 위한 알고리즘이다. Cyclic PGM의 경우 수렴성이 보장되지 않고, 계속 확률분포가 진동하지만, Acyclic한 경우 수렴성이 이론적으로 증명되었다고 한다.어떤 임의의 parametric PGM모델을 Acyclic하게 만들고, 이것의 파라미터를 MLE나 MAP에 대해 최적화 하기 위해 각 그래프에서의 Node가 자기와 연결된 주변 Node로 Belief Propagation을 시키고, 이것들이 모여서 1번의 학습이 이뤄진다. 이러한 Belief Propagation을 계속해서 iteration하면서 학습을 수행하게 된다. 기본개념: https://en.wikipedia.org/wiki/Belief_pr.. 2018. 1. 5.
Thompson Sampling, Multi-armed bandit, Contextual bandit # Multi-armed bandit(=K-armed bandit) 여기서 armed는 action이고, K는 action의 개수를 의미함.- Multi-armed bandit = One-state MDP one-state MDP란 것은 state가 1가지로, 항상 고정된 상태를 의미함. 즉 state가 변하지 않기 때문에 이는 곧 state를 무시한다는 말과 동일함. 한마디로 state가 없는 MDP임 # Contextual bandit(=Associative Search) Multi-armed bandit에서 한발 나아가, context를 given condition으로 받아서 문제를 확장한것임. 이때 context는 state와 다른데, 원래의 MDP에서는 Transition probability에.. 2018. 1. 5.
Mac에서 압축한 파일의 제목이 깨질 때 Mac에서 압축한 파일을 window에서 압축 해제했더니 파일 제목이 깨질 때winarchiver lite를 사용해서 압축하면 됨 (압축할 때 setting에서 Korean window옵션 선택) 2017. 12. 18.
PPT로 포스터 인쇄하기 / 그림파일 추출하기 # A0 사이즈의 고해상도 출력물을 PPT로 만들어 인쇄할 때 주의사항.우선 [파일-옵션-고급-인쇄]에서 다음과 같이 체크박스를 할 것.https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=radiobj5&logNo=220108065742&proxyReferer=https%3A%2F%2Fwww.google.co.kr%2Fhttp://powerpoint.pe.kr/220079391846https://support.office.com/en-us/article/PowerPoint-Options-Advanced-bdbee278-4984-4c7d-88ad-6f493bd18343?omkt=en-US&ui=en-US&rs=en-US&ad=US # 시행착오 과정 PPT를 PDF로 변환하는 것.. 2017. 11. 14.
Ubuntu 여러 에러 잡기, 설치 # apt-get install 팁1) apt-get update를 하면, 등록해둔 주소에서 패키지 리스트를 가져온다2) 아래와 같이하면 등록을 할 수 있다.(tee라는 명령어로 /etc/apt/sources/list파일 뒷부분에 이어쓰기한것)echo "deb https://dl.bintray.com/wangzw/deb trusty contrib" | sudo tee /etc/apt/sources.list 3) 또는 설치파일인 deb를 직접 curl로 받아서, dpkg로 아래와 같이 설치할 수도 있다.curl -O http://kr.archive.ubuntu.com/ubuntu/pool/main/p/protobuf/libprotobuf8_2.5.0-9ubuntu1_amd64.debdpkg -i libpr.. 2017. 9. 6.
Git pages # Github Pages: https://imcomking.github.io/Markdown의 생산성과 효율성을 활용하기 위해 이제부터 Git pages를 이용해 블로그를 포스팅해보려고한다. # 쉽게 만드는 방법 이미 누군가 잘 만들어둔 기본 git page를 fork해서, 그대로 활용하면됨.http://thdev.net/653 https://github.com/gjchoi/gjchoi.github.io # 심지어이 사람이 만든 git에서 fork된 모든 git들이 다 공개되어 있어, 이중에서 아무거나 마음에드는 것을 골라서 가져와서 시작할수가 있다. 진정한 오픈소스.. https://github.com/barryclark/jekyll-now/network/members # 이미지 업로드 쉽게하기 is.. 2017. 8. 23.
Github Markdown 사용법 마크다운은 매우 편리하게 문서를 작성해 주는 도구이다. 특히 github 문서를 작성할 때 매우 용이하며 다음과 같은 기능을 제공한다. 참고로 underline은 존재하지 않는데, 그 이유는 아마도 hyperlink랑 구분하기 위해서로 추정된다. # 큰 제목## 그다음 큰 제목### 그다음 큰 제목....###### 제일 작은 제목 - 글머리기호1. 숫자 기호 하이퍼링크(단축키 컨트롤+k): [GitHub](http://github.com)엔터 2번: 문단나누기 (띄어쓰기를 넣으면 안됨)*기울기***굵게*****기울고 굵게***~~취소선~~ 다른 github issue 태깅하기 : # 하고 선택해서 태깅 space 3번( ): 문단 들여쓰기(Indentation) > : 이메일 스타일 문단 인용 *** .. 2017. 8. 21.
Precision Recall AveragePrecision # 컨퓨전 매트릭스 - True/False: 모델이 잘했느냐 못했느냐를 의미함. 즉 True이면 모델이 정답을 맞췄다는 의미이고, False이면 모델이 정답을 틀렸다는 의미이다. - Positive/Negative: 모델이 예측한 값이 True였나, False였나를 의미함.http://www.dataschool.io/simple-guide-to-confusion-matrix-terminology/ - TP: 모델이 1이라고 예측(P)했고, 그 예측이 맞았음(True, 정답을 맞춤) 즉, 이 경우에 실제 정답도 1임 - TN: 모델이 0이라고 예측(N)했고, 그 예측이 맞았음(True, 정답을 맞춤) 즉, 이 경우엔 실제 정답이 0임 - FP: 모델이 1이라고 예측(P)했고, 그 예측이 틀렸음(False,.. 2017. 5. 31.
Jupyter Notebook # Jupyter와 IPython의 관계: 원래는 Jupyter와 IPython은 하나의 프로젝트 였음. 근데 notebook이 엄청 흥하면서 점차 프로젝트의 규모가 커졌음.이에 Python이 아닌 다른 언어를 지원하기시작하고 더 잦은 업데이트가 필요한데 규모가 너무커서 힘들었음.그래서 3.0버전까지는 하나의 통합된 IPython만 존재했는데, 이제부터는 쪼개서 jupyter라는 거대한 통합 플렛폼안에 소속된 프로젝트로 IPython이 들어가는 형식으로 쪼갰음.(즉 여러 언어중에 하나로 Python도 지원한다.)http://blog.jupyter.org/2015/04/15/the-big-split/ 현재 최신 jupyter notebook은 5.0 버전임. https://github.com/jupyter.. 2017. 5. 23.
Coefficient of Determination(결정계수), R^2(R square) 결정계수 = Coefficient of Determination = R^2 = R squared - Regression model의 성능을 측정하기 위해 mean value로 예측하는 단순 모델(Zero-R 모델)과 비교, 상대적으로 얼마나 성능이 나오는지를 측정함. (다른 성능 지표인 RMSE나 MAE는 데이터의 scale에 따라서 값이 천차만별이기 때문에, 절대 값만 보고 바로 판단하기가 어려움.) ( 보통의 경우 0 2017. 5. 22.
Computer Vision Techniques Superpixel이미지 segmentation에서 사용되는 방법으로, 기계학습관점에서 직관적으로 설명하면 한마디로 RGB색상에 대해 K-means 클러스터링을 하는 것이라 말할 수 있다. 예를 들어 포토샾에서 영역선택 툴을 사용하는 것과 동일한 메커니즘으로, SLIC라는 방법에서는 K-means의 변형을 사용한다. 물론 이외에도 graph-based 기반의 superpixel 알고리즘도 존재한다. 각 superpixel 클러스터의 크기는 평균적으로 비슷하지만, 다를 수 있다.https://infoscience.epfl.ch/record/177415/files/Superpixel_PAMI2011-2.pdf Lab Color spaceLab Color space는 XYZ 색 공간보다 균일한 색 체계를 목표.. 2017. 3. 15.
Decision Tree 계열 알고리즘 - 랜덤포리스트는 feature space를 랜덤하게 쪼갠다음, 쪼개진 sub feature space를 다시 디시전 트리를 이용해 격자 형태로 분류한다. 학습이 끝나면, 학습된 디시전 트리를 앙상블하여 최종 inference에 사용한다.즉 추론할 때에는 데이터를 모든 디시전 트리에 집어넣고 클래시피케이션을 한다음, 각각의 분류 결과를 majority voting 하는 방식으로 최종 클래시피케이션. 랜덤포리스트는 앙상블기반의 분류기로, 여러 피처(ex) MFCC 피쳐 409개)중에서랜덤하게 몇개를 추출하여 디시전 트리로 학습한다. 학습은 이런 과정을 N번 반복한 뒤 추론할 때에는 디시전트리를 앙상블해서 한다.이러한 이유로 오버피팅이 적다. Gradient Boosting Tree Gradient Boos.. 2017. 2. 13.
TensorFlow Extreme Performance Tuning 텐서플로우는 잘못사용하면 정말 정말 정말 느리다.기본적으로 주어지는 공식 예제는 속도 최적화를 전혀 고려하지 않은 예제이기 때문에, 내가 아무리 비싸고 좋은 GPU를 사용하더라도 끌어낼 수 있는 최고 성능에 심각한 저하가 발생할 수 있다. 이에 대한 여러가지 분석과 해결법을 정리해본다. 1. GPU Utilization 분석먼저 내가 만든 TensorFlow 모델이 과연 얼마나 최고의 효율로 GPU를 사용해서 돌아가고 있는지 확인하자.그래서 nvidia-smi 혹은 nvidia-smi -a 를 입력하여 Volatile GPU-util 이라는 항목을 볼 수 있는데 이것의 의미는 최근 1 초동안 busy 상태였던 core의 비율을 의미한다. http://stackoverflow.com/questions/50.. 2017. 1. 20.
Python game programming. Pygame + PyBox2D Python으로 2차원 게임 환경을 구현하여 강화학습을 실험하기http://projectlog.ferranfabregas.info/python-box-2d-pygame-demo-bumper-cars/ 1. Pygame : 파이썬 게임 엔진, rendering을 담당한다.(필요에 따라 pygame 대신 opencv나 pyglet등으로 대체 가능)sudo pip install pygame 2. PyBox2D : 파이썬 게임 물리 엔진swig 최신 버전 설치 : http://www.linuxfromscratch.org/blfs/view/7.6/general/swig.htmlsudo apt-get install libpcre3 libpcre3-dev wget https://downloads.sourceforge.. 2017. 1. 16.