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소스코드 출처 : http://www.yes24.com/Product/Goods/94462359 처음 배우는 딥러닝 챗봇 - YES24 비대면 시대를 이끄는 챗봇 기술, 한 권의 책으로 만나다!이 책은 챗봇 엔진부터 NLP, 딥러닝, REST API, 카카오톡 연동에 이르기까지 챗봇에 필요한 기술을 한 권으로 만나볼 수 있는 챗봇 개발 입 www.yes24.com

소스출처: https://fastapi.tiangolo.com/advanced/websockets/ WebSockets - FastAPI WebSockets You can use WebSockets with FastAPI. Install WebSockets First you need to install WebSockets: $ pip install websockets ---> 100% WebSockets client In production In your production system, you probably have a frontend created with a modern framew fastapi.tiangolo.com 소켓에러 발생 대응.

문제출처 https://github.com/jasonyim2/book1/blob/main/Ch5/Ch5%20Fruits%20CNN.ipynb GitHub - jasonyim2/book1: book1 codes and data book1 codes and data. Contribute to jasonyim2/book1 development by creating an account on GitHub. github.com

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conda create -n yoloenv python=3.8 conda activate yoloenv git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0 -c pytorch pip install -r requirements.txt 파이참 오른클릭 열기 yoloenv 가상환경을 선택한다. 참고자료 https://lynnshin.tistory.com/47 yolov5 학습 튜토리얼 1 Custom 데이터로 YoloV5 모델 학습하기 2편 - [AI/Self-Study] - yolov5 학습 튜토리얼 2 (+ mAP, IoU 설..

[위키백과] 가능도 가능도 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 위키백과, 우리 모두의 백과사전. 통계학에서, 가능도(可能度, 영어: likelihood) 또는 우도(尤度)는 확률 분포의 모수가, 어떤 확률변수의 표집값과 일관되는 정도를 나타내는 값이다. 구체적으로, ko.wikipedia.org 통계학에서, 가능도(可能度, 영어: likelihood) 또는 우도(尤度)는 확률 분포의 모수가, 어떤 확률변수의 표집값과 일관되는 정도를 나타내는 값이다. 구체적으로, 주어진 표집값에 대한 모수의 가능도는 이 모수를 따르는 분포가 주어진 관측값에 대하여 부여하는 확률이다. 가능도 함수는 확률 분포가 아니며, 합하여 1이 되지 않을 수 있다. 로그 가능도(영어: log likelihood)는 가능도 함수의 로그이..

https://cyberx.tistory.com/173 간략하게 알아보는 추천시스템 이번에는 추천시스템에 대해 간략하게 알아보겠습니다. 추천시스템은 Content-based와 Collaborative Filtering으로 크게 두 가지로 나뉠 수 있습니다. Content-based는 말 그대로 추천하고자 하는 아이템에 �� cyberx.tistory.com 추천시스템에 대해 간략하게 알아보겠습니다. 추천시스템은 Content-based와 Collaborative Filtering으로 크게 두 가지로 나뉠 수 있습니다. Content-based는 말 그대로 추천하고자 하는 아이템에 대한 정보를 기반으로 추천하는 알고리즘입니다. 영화를 예로 들면 특정 배우 혹은 장르와 같은 아이템의 정보들을 기준으로 추천을..

출처 2CPU VGA: - 우선적으로 고려할 것: 비디오램 용량 > Tensor Core 연산력 >= CUDA 연산력(FP32, FP16). 현재 대형 모델들이 주요 트랜드이고 ResNet, GAN등 모델들은 최소 16GB이상, BERT는 24GB이상을 구매하는것이 좋습니다

폭발적인 발전을 거듭하는 딥 러닝(Deep Learning)은 데이터에 존재하는 패턴을 복잡한 다계층 네트워크로 모델화하는 머신러닝의 일종이다. 딥 러닝은 문제를 모델화하는 가장 총체적인 방법이기 때문에, 컴퓨터 비전과 자�� www.itworld.co.kr 딥 러닝(Deep Learning)은 데이터에 존재하는 패턴을 복잡한 다계층 네트워크로 모델화하는 머신러닝의 일종이다. 딥 러닝은 문제를 모델화하는 가장 총체적인 방법이기 때문에, 컴퓨터 비전과 자연어 처리 같은 어려운 문제를 해결할 잠재력을 갖고 있다. 또 전통적인 프로그래밍, 기타 머신러닝 기법보다 낫다. 어렵지만 유용한 딥 러닝 딥 러닝을 이용하면 다른 방법으로는 불가능한 유용한 결과를 얻을 수 있다. 또 다른 방법보다 더 정확한 모델을 만들 ..

출처: 위키백과 강화이론 강화이론[편집] 스키너는 유기체가 어떤 행동을 한 결과가 스스로에게 유리하면 그 행동을 더 자주 하게 된다고 보았다(1953). 이때 그 행동의 결과로 주어진 것으로 행동의 빈도를 높이는 자극을 강화인(Reinforcer)이라고 하는데(Chance,1999), 이런 강화인은 일차적 강화인과 이차적 강화인으로 나누어 볼 수 있다. 먼저 일차적 강화인(Primary Reinforcer)은 유기체의 행동을 직접적으로 증가시킬 수 있는 강화인이다. 예를 들면 음식이나 물과 같은 것이 되겠는데, 당장 배고픈 유기체에게 음식으로 만족을 주는 것으로써 바로 다음 행동을 증가시킬 수 있다. 반면에 이차적 강화인(Secondary Reinforcer)은 유기체의 행동을 바로 증가시키지 못한다. ..