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네이버 부스트캠프 AI Tech 6기 합격 후기 (현업종사자, 프리코스 수강, KDT 전형) 목차 ✨축합격✨ 우선 매우x10000000으로 기쁘게도 합격했다 야호 !! 합격일은 지금으로부터 일주일도 더 된 10월 18일이었지만, 바쁘다는 핑계로 이제서야 후기를 끄적여본다. 현재 상태 합류 의사를 전달하고 온보딩 일정을 설레이는 마음으로 기다리고 있으며, 동시에 퇴직 절차를 밟고 있다. 신청 배경 사실 나는 무려 타이틀만으로는 A.I. team 에서 AI 연구원으로 있는 재직자(였)다. 부전공에 학사로 시작한 나는 현업에서 일한지는 도합 3여 년이 되어가지만, 항상 배움에 목마름이 있었다. 학사라는 타이틀에 대한 문제보다는, 인공지능의 기반 지식인 선형대수, 확률론에 대해서 약하다는 생각이 스스로 많이 들었기 때문이다. 또 작은 규모에 현업에 있었다보니, CV, Recsys, NLP 조금씩 찍먹만.. 2023. 10. 30.
파이토치 Input type and weight type should be the same .. 오류 오류 상황 CIFAR10 데이터 세트를 로드하고, Lenet 아키텍처를 빌드하여 학습하려는데 다음과 같은 오류가 났다. RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same or input should be a MKLDNN tensor and weight is a dense tensor 해결 방안 데이터와 모델 모두 cuda 디바이스에 올린다. -> 오류 해결 # 미니 배치 for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): X, y = X.to('cuda'), y.to('cuda') # 모델 및 손실 함수 lenet = LeNet().to('c.. 2023. 10. 25.
[판다스] 최댓값을 포함하는 컬럼명을 찾는 방법 문제 예시 아래와 같이 수치로 표현된 컬럼들이 있을 때, row 별로 최댓값을 가지는 컬럼명을 모아 새로운 컬럼(Max)을 생성하고자 함 Communications and Search Business General Lifestyle Max 0 0.745763 0.050847 0.118644 0.084746 Communications 0 0.333333 0.000000 0.583333 0.083333 Business 0 0.617021 0.042553 0.297872 0.042553 Communications 0 0.435897 0.000000 0.410256 0.153846 Communications 0 0.358974 0.076923 0.410256 0.153846 Business 판다스 메서드 활용하.. 2023. 10. 25.
리눅스 CPU, GPU, OS, RSM, storage 정보 확인 1. CPU (코어수: 32, 모델명: Intel(R) Xeon(R) CPU @ 2.00GHz) $ lscpu 2. OS, 커널 정보 (Debian/Linux 10 buster) $ lsb_release -a 3. 메모리 (118GB) $ free -h 4. GPU 정보 (Tesla T4 16GB x 2) $ nvidia-smi 5. 스토리지 (주로 / 에 마운트 되어 있는 것: 99GB) $ df -h 2023. 10. 10.
맥북 CPU, RAM, Storage, OS, kernel 정보 확인 1. CPU (코어수: 10, 모델명: Apple M2 Pro) $ sysctl -n machdep.cpy 10 10 10 10 Apple M2 Pro 2. RAM, OS, CPU 모델명 좌측 상단 사과 모양 -> 이 맥에 관하여 -> 메모리 3. Storage (총 494.38GB, 512GB 모델) 좌측 상단 사과 모양 -> 시스템 설정 -> 일반 -> 정보 -> 저장공간 4. 커널 정보 (kernel) (Darwin 23.0.0) $ uname -a Darwin [LAPTOPNAME].local 23.0.0 Darwin Kernel Version 23.0.0: Fri Sep 15 14:43:05 PDT 2023; root:xnu-10002.1.13~1/RELEASE_ARM64_T6020 arm64 2023. 10. 10.
how to compare two pandas series? 두 개의 판다스 시리즈는 pd.Series.compare() 메서드를 사용하여 비교할 수 있다. 두 시리즈에서 값이 다른 데이터에 대해서 어떻게 다른지 리턴해준다. import pandas as pd a = pd.Series([1,2,3,4,5]) b = pd.Series([2,2,3,5,6]) a.compare(b) self other 0 1.0 2.0 3 4.0 5.0 4 5.0 6.0 2023. 9. 15.