Tech Trail

Django 프로젝트를 시작하면서 가장 먼저 만나는 파일 중 하나가 manage.py입니다. 이 파일은 Django 프로젝트를 관리하고 다양한 작업을 수행할 때 사용하는 핵심 모듈입니다. 일반적으로 python manage.py runserver 명령을 사용하여 서버를 실행하고 웹 애플리케이션을 확인할 수 있습니다. python manage.py runserver 서버를 실행해 보겠습니다. 서버가 실행되어야 우리가 만든 웹을 확인할 수 있습니다. 서버가 실행되면 아래와 같은 메시지가 표시됩니다. 이제 웹 브라우저를 열어서 주소창에 127.0.0.1을 입력해보세요. 그러면 로컬 호스트, 즉 여러분의 컴퓨터에서 실행 중인 서버로 접속할 수 있습니다. 이때 8000은 8000번 포트를 의미합니다. Django..

Django는 간단하고 빠르게 웹 개발을 할 수 있는 프레임워크로, 인스타그램과 요기요 등 많은 서비스가 Django로 개발되었습니다. 이번 프로젝트에서는 PyCharm 환경에서 Python을 사용하여 Django 프로젝트를 시작해 보겠습니다. 1. 새로운 프로젝트 생성 PyCharm을 열고 새로운 프로젝트를 생성합니다. 저는 Location에 stockmarket이라고 이름을 사용했지만, 원하시는 이름을 자유롭게 선택하실 수 있습니다. 또한, New environment using에서는 Virtualenv를 선택해주셔야 합니다. 파이썬 작업을 할 때는 가상환경(Virtual Environment)을 설치해 줄 수 있고, 가상환경을 활성화하면 해당 프로젝트에 필요한 라이브러리만 사용할 수 있습니다. 이는..

스마트폰이 사진에서 애완 동물을 즉시 인식하거나 소셜 미디어 피드에 이전에 좋아했던 것과 유사한 이미지가 표시될 때 화면 뒤에서 무슨 일이 일어나는지 궁금해 한 적이 있나요? 이 현상의 상당 부분은 딥러닝 아키텍처에 있습니다. 이러한 아키텍처 중 하나를 ResNet-50이라고 합니다. ResNet-50은 영상 분류에 탁월한 Convolutional Neural Network (CNN)입니다. 이건 마치 사진을 나누고, 그 안에 있는 물체와 장면을 식별하고, 그에 따라 분류할 수 있는 고도로 훈련된 이미지 분석가와 같습니다. 이번 게시물에서는 ResNet-50의 내부 작동 방식을 자세히 살펴보고 이미지 분류 및 컴퓨터 비전 분야에 어떻게 영향을 끼쳤는지 살펴봅니다. What is ResNet-50? Res..

이번 게시물에서는 평균 정밀도(mAP)가 계산되는 방법과 mAP가 객체 감지 모델에서 선호되는 메트릭이 된 이유에 대해 설명해보겠습니다. What is Object Detection? 평균 평균 정밀도를 계산하는 방법을 고려하기 전에 먼저 측정 중인 작업을 명확하게 정의하겠습니다. 객체 감지 모델은 이미지에서 관련 객체의 존재를 식별하고 이러한 객체를 관련 클래스로 분류하려고 합니다. 예를 들어, 의료 영상에서 혈류의 적혈구(RBC), 백혈구(WBC) 및 혈소판의 수를 계산할 수 있기를 원한다고 합시다. 이 작업을 자동으로 수행하려면 각 개체를 인식하고 올바르게 분류하도록 개체 감지 모델을 학습시켜야 합니다. (이미지 감지를 위한 두 가지 모델 EfficientDet과 YOLOv3를 사용해 비교하겠습니다..

Overfitting(과적합)은 모델이 학습 데이터에 정확히 핏 되는 경우입니다. 학습한 머신러닝 모델이 새로운 데이터와 보이지 않는 데이터를 이해하는 대신 학습 데이터에 과도하게 적합할 때 모델의 품질이 악화됩니다. 과적합이 발생할 수 있는 몇 가지 이유가 있으며 다양한 최신 기술을 적용하여 이러한 원인에 대응하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 오늘 게시글에서는 과적합, 과적합의 일반적인 이유, 머신러닝 모델에서 과적합 감지 및 머신러닝 모델 학습에서 과적합을 방지하기 위한 몇 가지 사례를 알려드리겠습니다. 과적합이란? 과적합이 발생하는 방식 과적합을 감지하는 방법 과적합을 방지하는 방법 What is Overfitting? Overfitting(과적합)은 모델이 학습 데이터에 정확히 핏되는 경우입니다..

활성화 함수는 딥러닝에서 신경망이 제대로 작동하는 데 매우 중요하며, 이미지 분류 및 언어 번역과 같은 작업에 필요합니다. 이러한 함수는 딥러닝 모델 출력값의 정확도를 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한 신경망의 수렴 능력과 속도에 큰 영향을 미칩니다. 활성화 함수가 없다면 딥러닝의 이러한 복잡한 작업을 처리하기가 어려울 것입니다. 이 게시물에서는 다음 사항에 대해 다룰 것입니다. 활성화 함수란 무엇인가? 활성화 함수를 사용하는 이유는? 활성화 함수의 주요 유형 What is an Activation Function? 활성화 함수는 신경망에 대한 입력에 따라 뉴런을 활성화해야 하는지 여부를 결정합니다. 이러한 함수는 수학 연산을 사용하여 입력이 예측에 중요한지 여부를 결정합니다. 입력이 중요하다고 ..

최근 몇 년 동안 기계 학습 분야는 이미지 인식에서 자연어 처리에 이르기까지 다양한 문제 유형에서 상당한 발전을 이루었습니다. 그러나 이러한 모델의 대부분은 이미지, 텍스트 또는 음성과 같은 단일 양식의 데이터에서 작동합니다. 반면, 실제 데이터는 이미지 및 텍스트, 비디오 및 오디오 또는 여러 소스의 센서 데이터와 같은 여러 양식에서 제공되는 경우가 많습니다. 이 문제를 해결하기 위해 연구원들은 여러 양식의 데이터를 처리할 수 있는 멀티모달 머신러닝 모델을 개발하여 지능형 시스템의 새로운 가능성을 열었습니다. 이번 게시물에서는 멀티모달 머신러닝의 챌린지들을 살펴보고, 멀티모달 컴퓨터 비전 문제를 해결하는 데 사용되는 다양한 아키텍처와 기술에 살펴볼게요. What is Multimodal Deep Lea..

What is image labeling? 이미지 라벨링이란 이미지 내의 특정 객체나 특징을 주석으로 표시하는 것입니다. 이미지 라벨은 컴퓨터 비전 모델이 이미지 내의 특정 객체를 식별하는 방법을 학습하도록 돕습니다. 예를 들어, 항공 이미지 셋에서 모든 나무를 주석으로 표시할 수 있습니다. 이러한 라벨은 모델이 나무가 무엇인지 이해하는 데 도움이 됩니다. 이미지 라벨링은 다양한 주석 도구를 사용하여 수행할 수 있습니다. 이러한 주석 도구를 사용하면 객체 주위에 특정 경계를 그릴 수 있습니다. 이러한 경계는 "바운딩 박스"라고 불립니다. 각 바운딩 박스에는 모델이 서로 다른 객체를 구별할 수 있도록 라벨이 지정됩니다. 예를 들어, 모든 나무는 "나무"로 라벨이 지정될 수 있으며, 모든 집은 "집"으로 주..

최근에 Python을 사용하여 프로젝트를 진행하던 중, manage.py 파일을 실행하려고 했는데 다음과 같은 오류 메시지를 만났습니다. 되게 간단한 거긴 한데 그냥 공유해 봅니다 히히 > python manage.py runserver C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python39\python.exe: can't open file 'C:\Users\user\OneDrive\바탕 화면\sample\manage.py': [Errno 2] No such file or directory 먼저, 이럴 때는 파일 경로를 확인하여 오타가 있는지 확인해주면 되는데요. 저 같은 경우는 에러 보자마자 manage.py 파일의 실제 위치가 다른 곳에 있겠구나 싶어서 mana..

Flutter로 개발을 진행하면서 Widget Test를 수행하던 중 예외가 발생하여 그 해결 과정을 공유합니다. 특히, 테스트가 실패하고 있는 이슈를 디버깅하는 방법과 Gradle 관련 문제, 그리고 VSCode의 확장 기능에 대한 추가적인 설정 등을 다뤄보겠습니다. // This is a basic Flutter widget test. // // To perform an interaction with a widget in your test, use the WidgetTester // utility in the flutter_test package. For example, you can send tap and scroll // gestures. You can also use WidgetTester to..