포스트 설명 최근 shiny 앱을 호스팅 할 방법을 찾다가 AWS 에 호스팅 하는 방법을 알려주는 좋은 글이 있어 저자의 허락을 받고 번역 공유 합니다. 좋은 글을 올려주신 Venkat Raman 님께 다시한번 감사드립니다.스크린샷은 최근 aws 의 ui 가 변경된 관계로 최신화 합니다.https://towardsdatascience.com/how-to-host-a-r-shiny-app-on-aws-cloud-in-7-simple-steps-5595e7885722 시작하며 R shiny app is an interactive web interface. R shiny app has two components user interface object (UI.R) and server function (Serve..
stdin 사용방법블라인드 코딩테스트나 각종 프로그래밍 연습 사이트들에서는 input() 함수가 아닌 stdin 을 사용하여 시간을 줄이라는 주문이 많습니다. stdin 을 사용하는 방법은 여러가지가 있지만 저는 리스트형태로 받아서 사용하는 것을 선호합니다.lines = sys.stdin.readlines() # 이후로는 인덱스를 자유롭게 참조하거나 pop 메소드를 이용해서 적절히 input 값을 받아냅니다. input_a = lines.pop(0) input_b = lines.pop(1) 부족한 블로그에 방문해 주셔서 감사합니다.잘못된 부분이나 질문이 있으시면 댓글로 말씀해주세요. 금방 확인하고 피드백 드리겠습니다. 좋은 하루 되세요. ^^
이전 까지의 내용 이전 글에서는 각 층의 출력값 자체를 안정화하는 방법인 배치 정규화를 다루고 학습식을 개선할 필요성에 대해 살펴보았습니다. 이번 글에서는 학습식을 어떻게 개선해나가고 있는지에 대해 살펴보겠습니다.전체 내용은 SlideShare 에서 한번에 보실 수 있으며 youtube 로도 볼 수 있습니다. MLP 의 문제점 여러 문제를 풀어내는데 능한 MLP 지만, 영상이나 이미지를 처리하는데 있어서 MLP 는 문제점이 있습니다. 숫자 1을 MLP 로 인식하는 예를 한 번 들어보겠습니다. 같은 숫자 1 임에도 불구하고 좌측으로 한 칸씩만 움직이면 인풋값이 20개가 변화합니다. 이는 학습해놓은 weight 들이 모두 무력화되는 결과를 갖고옵니다. 이를 해결하기 위해서 위치나 기울기 등이 아닌 특징을 찾..
이전 까지의 내용 이전 글에서는 각 층의 출력값 자체를 안정화하는 방법인 배치 정규화를 다루고 학습식을 개선할 필요성에 대해 살펴보았습니다. 이번 글에서는 학습식을 어떻게 개선해나가고 있는지에 대해 살펴보겠습니다.전체 내용은 SlideShare 에서 한번에 보실 수 있으며 youtube 로도 볼 수 있습니다. Optimizer Optimization 이라는 단어는 수학적으로 많이 사용되는 단어입니다. 수리 계획 또는 수리 계획 문제라고도 하고 물리학이나 컴퓨터에서의 최적화 문제는 생각하고 있는 함수를 모델로 한 시스템의 에너지를 나타낸 것으로 여김으로써 에너지 최소화 문제라고도 부르기도 합니다. 딥러닝에서 Optimization 은 학습속도를 빠르고 안정적이게 하는 것이라고 말할 수 있습니다.협곡에서 옵..
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