전체 글 (55) 썸네일형 리스트형 [ML] 머신러닝 단기집중과정(2) 구글에서 제공하는 머신러닝 단기집중과정 3. 손실 줄이기반복 방식반복을 통해 손실을 줄이는 모델 찾기 위의 그림은 머신러닝 알고리즘이 모델을 학습하는 과정이다. 위의 식에서 와 의 값을 임의로 변경하며 예측 값을 출력하고 실제 값과 비교를 한다.비교 결과를 검토하고 새로운 와 을 값을 선정한다.이 과정을 비교한 결과가 변하지 않거나 느리게 변할 때 까지 반복한다. 경사하강법 반복 방식에서 언급한 에서 에 모든 값을 대입 할 시간과 자원이 있다고 가정을 한다.그 결과를 과 손실에 대해 그래프를 그리면 아래 그림이 나온다. 위의 그래프에서 손실이 가장 작은 지점은 그래프의 기울기가 0인 지점이다.처음 시작 점에서 기울기의 값을 더하거나 빼면서 최소값에 점점 접근한다.보통 가중치의 값을 0 또는 낮은 숫자부터.. 소수 구하기 (에라토스테네스의 체) 소수 구하기 - 에라토스테네스의 체소수 구하기 문제는 2분류로 나눌 수 있다. 1. 소수의 개수를 구하는 문제2. 소수 구하기 문제 소수를 구하는 방법에 대해 찾아보던 중 새로운 방법을 알게 되었다. 에라토스테네스의 체소수는 1과 자기 자신으로만 나누어 떨어지는 수를 말한다.즉, 2의 배수, 3의 배수, n의 배수는 소수가 될 수 없다. 에라토스테네스는 다음과 같이 소수를 구하였다.예를 들어, 20이하의 수에서 소수를 구해 본다. 1. 2의 배수를 제외한다.2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 2. 3의 배수를 제외한다.2 3 5 7 9 11 13 15 17 19 3. 5의 배수를 제외한다.2 3 5 7 11 13 17 19 4. 20 이하의 수에서 소수.. [ML] 머신러닝 단기집중과정(1) 구글에서 제공하는 머신러닝 단기집중과정한글로 제공되어 쉽게 접근할 수 있다. 1. ML 문제로 표현하기머신러닝이란 입력을 결합하여 이전에 본 적이 없는 데이터를 적절히 예측하는 방법을 학습(러닝) 기본 용어라벨 - 예측하는 항목밀의 향후 가격, 사진에 표시되는 동물의 종류, 오디오 클립의 의미 등 특성 - 입력 변수스팸 감지의 경우 입력 변수로는 다음과 같은 것들이 포함이메일 텍스트의 단어보내는 사람의 주소이메일이 전송된 시간 예 - 데이터의 특정 인스턴스라벨이 있는 예labeled examples: {features, label}: (x, y)라벨이 없는 예unlabeled examples: {features, ?}: (x, ?) 모델 - 특성과 라벨의 관계를 정의학습 - 모델을 만들거나 배우는 것라벨.. 알고리즘/영어 책 구입 매일 글을 하나씩 쓰는 것을 목표로 관리 중인데 막상 쓸 내용이 없어 고민에 빠졌다. 블로그 대문 글은 '눈 감고 코딩하기'로 바꾸었으니 열심히 코딩 공부를 해야겠다고 마음은 먹었고..행동으로 옮기기 위해 책을 구입했다. 이전 글 에서 소개한 일빵빵 기초영어 2,3편 구매 자료구조 및 알고리즘 공부를 위해 다양한 예제로 학습하는 데이터 구조와 알고리즘 구매 내용을 잘 정리해서 포스팅을 해야겠다. 회화를 처음(?) 시작하는 사람들을 위한 책 추천 일을 시작하면서 영어에 대한 필요성을 다시 한번 느끼게 되었다.영어학원을 다니기에는 시간이 부족하고 독학을 하기에는 기본기가 부족하여 대안을 찾던 중우연히 팟캐스트에서 일빵빵기초영어를 듣게 되었다. 일빵빵의 뜻은 '매일매일 들으면 입도빵 귀도빵' 인줄 알고 있었는데... '한번 들으면 입도빵, 귀도빵' 이라고 한다.출퇴근하면서 일빵빵 어플을 통해 강의를 듣는 중인데 강의 진행방식이 독특하다.똘복이라는 사람과 함께 강의를 진행하는데 여기서 똘복이라는 사람은 우리(?)처럼 영어를 잘 못하는 고등학생이다.강의가 진행되면서 똘복씨는 고등학교를 졸업하고 대학생이 되고 군대까지 가는데... 같이 수업을 듣는 친구같은 느낌이다. 어플이나 팟캐스트를 통해 들어보면 알겠지만 정말 기초부터 시작하여 점차 진행되므로 나같은.. [Docker] Container 생성 및 OVS 연결 글 작성 시기 Docker 최신 버전 :글 작성 시기 OVS 최신 버전 : 목표 : DPKD 사용 유무에 따른 OVS의 Throughput 측정Docker Container(Ubuntu)를 생성하고 OVS(DPDK)의 성능을 측정 하였다.결과적으로 Container의 설정을 잘못하여 DPDK의 정확한 성능을 측정할 수 없었다.(추후 포스팅 예정) 1. Container 생성Docker의 Network설정은 여러가지가 있다.Docker Bridge를 사용하지 않고 임의로 가상NIC을 만들어야 하기 때문에 net=none 옵션을 사용하였다. docker run --net=none --name vm -i -t -d --privileged=true ubuntu /bin/bash docker run --net=n.. [OVS] OVS-DPDK 실행 환경 변수 추가와 권한 문제로 root에서 실행하는 것을 추천합니다.1. 초기화 pkill -9 ovs rm -rf /usr/local/var/run/openvswitch/ rm -rf /usr/local/etc/openvswitch/ rm -f /usr/local/etc/openvswitch/conf.db mkdir -p /usr/local/var/run/openvswitch/ mkdir -p /usr/local/etc/openvswitch/ rm -f /tmp/conf.db 2. 환경변수 추가 및 ovsdb 설정 export PATH=$PATH:/usr/local/share/openvswitch/scripts export DB_SOCK=/usr/local/var/run/openvswitch/db.so.. [OVS] OVS-DPDK 설치 글 작성 시기 최신 버전 : 1. 필요 패키지 설치$ sudo apt-get install autoconf libtool 2. OVS 다운 및 빌드 $ git clone https://github.com/openvswitch/ovs.git $ cd ovs $ ./boot.sh DPDK_BUILD 변수는 DPDK의 위치와 빌드 형식 예) export DPDK_DIR=/usr/src/dpdk-stable-17.11.1 export DPDK_BUILD=x86_64-native-linuxapp-gcc export DPDK_BUILD=$DPDK_DIR/$DPDK_TARGET $ ./configure --with-dpdk=$DPDK_BUILD $ make $ make install 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음
