Matplotlib을 사용하여 그래프에 한글을 넣을 때 "findfont: Font family 'NanumGothic' not found"라는 오류와 함께 한글 폰트가 깨지는 경우가 있다. 이는 주로 Matplotlib가 설치된 폰트를 찾지 못할 때 발생한다.1. 폰트 경로 찾기먼저, Matplotlib의 폰트 경로를 찾아야 한다. Terminal 또는 Jupyter Notebook에서 다음 코드를 실행한다.import matplotlibprint(matplotlib.matplotlib_fname())   2. 폰트 추가하기출력된 경로에서 mpl-data 폴더까지 이동한후 'fonts/ttf' 폴더를 찾는다.  이 폴더에 사용하고자 하는 폰트 파일(.ttf)을 복사하여 넣는다. 3. 폰트 캐시 삭제새로..

MLflow란MLflow는 데이터 과학 및 머신러닝 프로젝트를 위한 오픈소스 플랫폼이다. MLflow는 실험 관리, 모델 등록, 모델 서빙, 그리고 모델 배포 등 머신러닝 생명주기의 여러 단계를 관리할 수 있는 기능을 제공한다. 이 플랫폼은 Databricks에 의해 개발되었고, Python, R, 그리고 Java 같은 다양한 프로그래밍 언어를 지원한다.  MLflow의 주요 기능MLflow Tracking: 실험을 추적하고 파라미터, 코드 버전, 메트릭, 그리고 결과를 기록한다.MLflow Projects: 프로젝트 환경을 코드로 정의하여 재현성을 높인다.MLflow Models: 다양한 ML 라이브러리에서 사용되는 모델을 포장(packaging)하고 배포하기 위한 표준 포맷을 제공한다.MLflow R..

나는 평소에 개발한 것을 github에 올릴 때 private으로 올리거나 README 작성을 소홀히 하고 올렸다. Github를 그냥 나만의 개인 공간이라고 생각하면서 올리는 경우가 많기도 했고 여러 대의 PC를 사용할 때 코드를 편하게 공유하기 위함이 컸다. 최근에 Denoising Diffusion Probabilistic Models 논문을 읽고서 Github에 올라와 있는 코드를 실행하다가 오류를 수정하고 Pull Request 하여 Contributors로 등록이 되었다. 오랜 시간 개발을 해왔지만 오픈 소스에 기여한 것은 처음이었고 사소한 오류를 수정했지만, 이 경험은 나에게 큰 자부심을 안겨주었다. 내 Github를 보면 정리되지 않은 Repository가 많아 어떤 코드를 짠 건지 다시 ..

코드 리뷰 중에 glob.glob을 이용하여 파일 리스트를 간편하게 가져오는 것을 봤다. 그동안 딥러닝에서 데이터 로더를 구현할 때 os.walk를 사용해 왔기에, glob.glob의 특징과 차이점에 대해 궁금해졌다. 더불어, 데이터 로더를 구성하는 데 있어 어느 방법이 더 효율적인지 함께 알아보고 싶었다.glob.globglob.glob은 파이썬의 glob 모듈에 포함된 함수로, 주어진 패턴에 일치하는 모든 경로명을 찾아 리스트로 반환한다. 이 함수는 유닉스 셸 규칙을 사용하여 파일 이름을 패턴 매칭으로 필터링하는데, 예를 들어 *.txt는 모든 텍스트 파일을, data/*/train/*.jpg는 data 폴더의 모든 하위 폴더 내 train 폴더에 있는 모든 JPG 파일을 찾는 데 사용할 수 있다.사..

Paper : https://arxiv.org/abs/1602.00763 Simple Online and Realtime TrackingThis paper explores a pragmatic approach to multiple object tracking where the main focus is to associate objects efficiently for online and realtime applications. To this end, detection quality is identified as a key factor influencing tracking performancarxiv.org Github : https://github.com/abewley/sort GitHub - abewle..

분류 모델의 성능 지표는 모델이 얼마나 정확하게 예측하는지를 평가하기 위해 사용된다. 다양한 성능 지표를 통해 모델의 장단점을 파악하고, 이를 바탕으로 모델을 개선할 수 있다.   이번 글에서는 분류 모델의 성능 지표로 널리 사용되는 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1-Score, 그리고 Confusion Matrix에 대해 알아본다.Confusion Matrix  Confusion Matrix은 모델의 예측 결과를 실제 클래스와 비교하여 4개의 주요 요소로 구성된 표다. 이를 통해 모델의 성능을 자세히 분석할 수 있다. True Positive (TP): 실제 긍정 클래스를 긍정으로 정확히 예측한 경우True Negative (TN): 실제 부정 클래스를..

리처드 파인만은 20세기에 가장 영향력 있는 물리학자 중 한 명으로 평가받고 있다. 1918년 뉴욕에서 태어난 그는 양자 역학 및 양자 전기역학 분야의 선구적 연구로 잘 알려져 있다. 파인만은 특히 1965년에 줄리언 슈윙거, 신이치로 도모나가와 함께 양자 전기역학의 발전에 기여한 공로로 노벨 물리학상을 수상하였다.   그의 연구는 물리학 이론뿐만 아니라, 교육 방법론에도 큰 영향을 미쳤다. 파인만은 복잡한 물리학 개념을 명쾌하고 이해하기 쉬운 방식으로 설명하는 능력이 뛰어났다.   리처드 파인만의 학습법은 그의 명쾌한 사고방식과 창의적인 문제 해결 능력을 반영한 방법으로, 학습과 교육에 있어 매우 효과적인 접근법으로 알려져 있다. 파인만 학습법이해하고 싶은 개념 선택하기노트 상단에 이해하고자 하는 개념..

논문을 읽거나 작성하는 과정에서 "CCS Concepts"라는 용어를 마주칠 수 있습니다. 특히, 컴퓨터 과학 및 정보 기술 분야의 학술 논문에서 자주 등장하는 이 용어는 무엇을 의미하며, 왜 중요한지에 대해 알아보겠습니다.❓ CCS란?"CCS"는 ACM Computing Classification System의 약자로, ACM(Association for Computing Machinery)에 의해 관리되는 컴퓨터 과학 및 정보 기술 분야의 분류 체계입니다. 이 시스템은 1960년대부터 사용되어 왔으며, 연구 분야, 프로젝트, 학술 논문 등을 체계적으로 분류하고 구조화하기 위한 목적으로 개발되었습니다.⛽ CCS Concepts의 역할논문에서 "CCS Concepts" 섹션을 포함하는 것은 해당 연구가 ..

PyTorch를 이용해 변분 오토인코더(Variational Autoencoder, VAE)를 구현하는 방법에 대해 이야기해보려 합니다. VAE는 이미지 같은 복잡한 데이터를 학습하고 새로운 데이터를 생성할 수 있는 딥러닝 모델 중 하나입니다. 이 포스트에서는, 간단한 MNIST 데이터셋을 사용하여 VAE 모델을 어떻게 구축하고 학습시킬 수 있는지 살펴봅니다. 이미지 저장 및 전체 소스코드는 아래 Github에 업로드 해놓았습니다. https://github.com/dev-jinwoohong/vae-pytorch GitHub - dev-jinwoohong/vae-pytorch Contribute to dev-jinwoohong/vae-pytorch development by creating an acco..