전체 글 (393) 썸네일형 리스트형 [딥러닝] 마구잡이 개발에 지쳤다면... Google, EfficientNet (2019) 딥러닝은 참 묘하다. 똑똑한 것 같으면서도 단순해서, 더 많은 정답을 알려주기만 해도 (더 많은 데이터 확보), 학습 기간을 늘리기만 해도 (레이어 더 많이 쌓기) 성능이 좋아진다. 그 과정에서 더 많은 데이터를 확보하고, 레이어를 깊이 만들며 성능을 테스트 하는 것은 온전히 개발자의 몫이다. 그러다보니, 이것 조금 바꾸고 저것 조금 바꾸면서 성능을 확인해봐야 하는 것이 여간 번거로운 일이 아닐 수가 없다. 어느 정도 데이터 확보/레이어 변형을 해야 개선이 어느 정도 이뤄지는지 정량 모델이라도 있으면 좋으련만! 구글에서 2019년 발표한 EfficientNet은 그런 답답함을 어느 정도 해소해줄 수 있는 논문이다. 저자인 Mingxing Tan과 Quoc Le는 현재 모두 구글 브레인 소속 연구원인데, .. 한국전자전 KES 2023 관람 후기 - 약진하는 AR 제품들 한국전자전 2023 박람회에 다녀왔다. 코엑스에서 열렸기에, 몇 주 전 다녀온 헬스케어 박람회나 (관련 글) 로보월드의 (관련글) 경험이 고스란히 되살아나는 느낌이었다. 차이점이 있다면, 훨씬 더 사람이 많았고 언론의 관심도가 높았다는 것이다. 아무래도 CES를 표방하는 일반 소비재 전자제품을 소개하는 곳이기 때문일 테지만. 그리고 K-CES, 전자제품 박람회답게 두 회사의 부스가 웅장해진다. LG전자와 삼성전자다. 사실 별 기대를 하지 않고 갔었는데 막상 가보니 부스를 굉장히 잘 꾸며놨더랬다. 특히 LG는 자신의 제품들로 이뤄진 공간을 완전히 분리시키면서, "이 자식들... 꽤 하잖아?" 라는 생각까지 들게 했다. 내가 쓰는 가전 중 LG 제품이 하나도 없는 것은 차치하고서. 가장 눈에 띄었던 제품은 .. python 활용 투자 포트폴리오 [2화: 백테스팅 시뮬레이션] 정해진 예산 범위에서 특정 방법으로 자산을 배분했을 때, 어느 정도의 수익률을 얻을 수 있는지 총 과정을 시뮬레이션하기 위한 코드를 짜보기로 했다. 전체 과정을 쉽게 풀어쓰면 (pseudo-code) 아래와 같을 것이다. 지난 글(링크)에서는 단순히 총 자산에 맞춰 종목을 구매한 뒤 최종 일자까지 보유함으로써 얻는 수익률을 AI ETF와 비교하는 것에 그쳤지만, 위 알고리즘에 해당하는 파트들을 명령어로 묶어두는 것이 다양한 백테스트를 실행하는 데 도움이 될 것이다. python 활용 투자 포트폴리오 [1화: AI ETF와 비교한 수익률 백테스팅] 데이터 분석을 어디에 쓰면 좋을까, 고민하다가 게임을 시작했고 (핑계에 가깝지만) 결과는 신통치 않다. 딱히 데이터 분석을 하고 있는지도 잘 모르겠는 것이다. .. 이전 1 ··· 11 12 13 14 15 16 17 ··· 131 다음
