No regret Just Lesson

1. 코로나 확진자 증가세가 주춤한 것 같은 한국 위의 그래프를 보면 한국의 확진자수는 2월 21일을 지나면서 폭발적으로 증가하여 3월 8일을 지나면서 증가세가 주춤한 것으로 보입니다. 하지만 한국의 확진자 증가세는 한 번도 주춤한 적 없고 해당 그래프는 신천지발 코로나 확산으로 인해 왜곡되었다고 생각합니다. 2. 왜곡되었던 한국의 확진자 그래프 도시별 확진자 현황을 보면 대구와 경상북도가 전체의 83.7%를 차지합니다. (3월 30일 기준) 그리고 아래의 도시별 확진자 그래프를 보면 신천지의 영향을 많이 받은 대구, 경상북도, 경상남도의 그래프가 한국의 확진자 그래프 형태와 많이 닮았고 비슷하게 증가세가 많이 줄었다는 것을 알 수 있습니다. 하지만 국내 인구의 50%를 차지하는 수도권(서울, 경기, 인..

스피커 채널 소리가 나오는 스피커가 몇 개인지를 말하는 것인데요. 채널이 많으면 소리가 여러 스피커를 통해 분산해 나온다고 아시면 됩니다. 1 채널 : 모노 한 방향으로 나오는 경우 2 채널 : 스피커가 2개(좌, 우)에서 나오는 것으로 주로 스테레오 용으로 사용합니다. 2.1 채널 : 2개 스피커에 우퍼(저음 강조)가 추가된 것을 말합니다. 4 채널 : 프론트 2개, 리어 2개로 나누어진 것입니다. 4.1 채널 : 4 채널에 우퍼가 추가된 것입니다. 5.1 채널 : 총스피커가 6개(프론트 2개, 리어 2개, 센터 1개, 우퍼 1개)로 이루어져 있습니다. 스피커가 6개지만 우퍼는 방향성을 가지고 있지 않아 0.1 채널로 구분됩니다. 우리가 흔히 접하는 DVD 등이 이런 5.1 채널로 레코딩되어 있지요. ..

Summary Mono는 하나의 마이크로 녹음하거나 하나의 스피커를 통해 소리를 듣는 것. Stereo는 두 개의 마이크로 녹음하거나 두 개의 스피커를 통해 소리를 듣는 것. Mono는 하나의 채널로 구성되어있으며 스피커의 왼쪽(L)과 오른쪽(R)은 복사본이다. Stereo는 두 개의 채널을 가진다. 1. Mono와 Stereo Mono Monaural 혹은 monophonic sound라고 하는 것을 줄여 mono라고 말합니다. 1개의 채널이고, 하나의 마이크를 통한 녹음, 하나의 스피커를 통해서 듣는 소리도 mono에 해당됩니다. 또한, 여러 개의 스피커라 할지라도 1개의 채널로만 연결되어있다면 mono로 듣는다고 말할 수 있습니다. "어, 나는 스피커가 두 개가 있는데 그럼 스테레오 아닌가?"라고 ..

1. 엔디언(Endianness) 이란? 엔디언은 컴퓨터의 메모리와 같은 1차원의 공간에 여러 개의 연속된 대상을 배열하는 방법을 뜻한다. [1, 2, 3, 4, 5] 2. 빅 엔디언과 리틀 엔디언 바이트 순서는 크게 빅 엔디언과 리틀 엔디언으로 나눌 수 있다. 빅 엔디언은 사람이 숫자를 쓰는 방법과 같이 큰 단위의 바이트가 앞에 오는 방법이고, 리틀 엔디언은 반대로 작은 단위의 바이트가 앞에 오는 방법이다 BIg Endian : 메모리 주소의 0~end로 간다 Little Endian : 메모리 주소의 end~0으로 간다 종류 0x1234의 표현 0x12345678의 표현 빅 엔디언 12 34 12 34 56 78 리틀 엔디언 34 12 78 56 34 12 미들 엔디언 - 34 12 78 56 또는 ..

Keras 소개 및 가이드 https://www.tensorflow.org/guide/keras 소개 tf.keras는 텐서 플로의 딥러닝 모델 설계와 훈련을 위한 고수준(high-level) API입니다. 빠른 프로토타이핑, 최첨단 기술의 연구 및 생산에 사용되며, 세 가지 주요 이점이 있습니다 사용자 친화적 일반 사용 사례에 최적화된 간단하고 일관적인 인터페이스를 제공한다 사용자 오류에 대해 명확하고 실용적인 피드백을 제공한다 모듈화 및 구성 가능성 케라스 모델은 구성 요소의 설정에 의해 연결되는 식으로 거의 제한 없이 만들 수 있다. 쉬운 확장 연구를 위한 새로운 아이디어를 표현하기 위해 사용자 정의 설계 블록을 작성한다. 새로운 층(layers), 지표(metrics), 손실 함수를 생성하고 최첨..

기초적인 분류 문제(Fashion MNIST) Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License") MIT License https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification 1. 개요 이 튜토리얼에서는 운동화나 셔츠 같은 옷 이미지를 분류하는 신경망 모델을 훈련합니다. 텐서플로 모델을 만들고 훈련할 수 있는 고수준 API인 tf.keras를 사용합니다. 2. 필요한 패키지 try: # Colab only %tensorflow_version 2.x except Exception: pass from __future__ import absolute_import, division, print_funct..

케라스를 사용한 분산 훈련 Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License") MIT License https://www.tensorflow.org/tutorials/distribute/keras 1. 개요 tf.distribute.Strategy API는 훈련을 여러 처리 장치들로 분산시키는 것을 추상화한 것이다 기존의 모델이나 훈련 코드를 조금만 바꾸어 분산 훈련을 할 수 있게 하는 것이 목표이다 이 튜토리얼에서는 tf.distribute.MirroredStrategy를 사용합니다. 이 전략은 모델의 모든 변수를 각 프로세서에 복사합니다. 그리고 각 프로세서의 그래디언트를 All-Reduce를 사용하여 모읍니다. 그다음 모아서 계산한 값을 ..

시계열 예측(Time Series Forecasting) Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License") MIT License https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/time_series RNN(Recurrent Neural Networks)을 사용한 시계열 예측에 대한 소개이다 먼저 Univariate 시계열 값을 예측하고 이후 Multivariate 시계열 값을 예측할것입니다 Univariate : 하나의 특성을 사용, Multivariate : 여러개의 특성 사용 from __future__ import absolute_import, division, print_function, ..