4강 Model-Free Prediction
4장은 MDP를 모르는 상황에서 환경과 직접적으로 상호작용을 하면서 경험을 통해 학습 하게 되는 방식인 MC(Monte-Carlo)와 TD(Temporal-Difference) 대해 스터디 https://mpatacchiola.github.io/blog/2017/01/1...
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- ReinforcementLearning 5
- TensorflowServing 4
- RL 4
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- Segmantation 2
- Django 2
- OpenVINO 1
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- CNN 1
- Node.js 1
- TensorFlow.js 1
ReinforcementLearning
3강 Planning by dynamic programming
3장에서는 2장에서 배운 MDP에서 Control 즉 Optimal policy을 찾는 방법에 대해 스터디 한다. 이해를 돕기위해 https://sumniya.tistory.com/10?category=781573에서 예제를 참고함.
2강 Markov Decision Processes
RL에서 가장 기본이 되는 이론인 MDP에 대해서 공부하고 정리
1강 Introduction to Reinforcement Learning
강화학습의 이론을 기본부터 공부 하기 위해서 UCL Courese On RL 강의를 보면서 정리 전반적인 용어 정리와 강화학습에 대해 소개한다.
OpenAI gym을 이용한 강화학습 환경 구축방법(틱택토예제)(작성중)
강화학습을 하려면 문제풀이기반의 환경을 구축해야됨 OpenAI gym을 사용하여 구축된 tictactoe예제를 살펴봄 https://www.slideshare.net/ssuser163469/ss-78685946 슬라이드 참고하여 작성
TensorflowServing
Deploying Tensorflow model with Django(2)
이번 포스트에서는 Tensorflow Serving API를 이용하여 배포한 이미지 분류 모델을 inference하는 웹 어플리케이션을 django로 구현하는 방법을 설명 Tensorflow Serving 관련된 자세한 내용은 이전 포스트를 참고 https://bjo92...
Deploying Tensorflow model with Django(1)
이번 포스트에서는 간단하게 Tensorflow Serving api에서 제공되는 half_plus_two모델을 serving해보고 Django로 구현된 웹 어플리케이션을 통해여 결과값을 request하는 방법을 작성 Tensorflow Serving 관련된 자세한 내용은...
직접 학습시킨 모델(ckpt)로 Serving하기
이전 POST에서는 Saved_model포맷으로 되어 있는 학습파일을 다운받아서 serving해봤다면 이번에는 직접 학습시킨 모델로 Serving하는 과정을 작성
Docker환경에서 bazel로 Tensorflow Serving 빌드하고 학습모델 배포하기
Tensorflow Serving이란?
RL
4강 Model-Free Prediction
4장은 MDP를 모르는 상황에서 환경과 직접적으로 상호작용을 하면서 경험을 통해 학습 하게 되는 방식인 MC(Monte-Carlo)와 TD(Temporal-Difference) 대해 스터디 https://mpatacchiola.github.io/blog/2017/01/1...
3강 Planning by dynamic programming
3장에서는 2장에서 배운 MDP에서 Control 즉 Optimal policy을 찾는 방법에 대해 스터디 한다. 이해를 돕기위해 https://sumniya.tistory.com/10?category=781573에서 예제를 참고함.
2강 Markov Decision Processes
RL에서 가장 기본이 되는 이론인 MDP에 대해서 공부하고 정리
1강 Introduction to Reinforcement Learning
강화학습의 이론을 기본부터 공부 하기 위해서 UCL Courese On RL 강의를 보면서 정리 전반적인 용어 정리와 강화학습에 대해 소개한다.
ObjectDetection
EfficientDet : Scalable and Efficient Object Detection Review
EfficientNet을 사용하여 기존 모델들의 성능 보다 높으며, 특히 연산량, 연산 속도 관점에서는 굉장히 효율적인 모델
You Only Look Once : Unified, Real-Time Object Detection 논문 리뷰
You Only Look Once Unified, Real-Time Object Detection 논문을 리뷰
SSD(Single Shot MultiBox Detector) 논문 리뷰
Single Shot MultiBox Detector논문을 리뷰
Segmantation
Semantic segmentation 데이터생성 방법
Semantic segmentation에서 데이터셋을 생성하는 방법 정리
Deeplab 논문 리뷰
Semantic Segmentation에서 좋은 성능을 갖는 Deeplab논문을 리뷰
Django
Deploying Tensorflow model with Django(2)
이번 포스트에서는 Tensorflow Serving API를 이용하여 배포한 이미지 분류 모델을 inference하는 웹 어플리케이션을 django로 구현하는 방법을 설명 Tensorflow Serving 관련된 자세한 내용은 이전 포스트를 참고 https://bjo92...
Deploying Tensorflow model with Django(1)
이번 포스트에서는 간단하게 Tensorflow Serving api에서 제공되는 half_plus_two모델을 serving해보고 Django로 구현된 웹 어플리케이션을 통해여 결과값을 request하는 방법을 작성 Tensorflow Serving 관련된 자세한 내용은...
OpenVINO
Windows에서 OpenVINO을 활용한 Object Detection모델 최적화 및 Inference방법
윈도우에서 Neural Compute Stick2(NCS2)와 OpenVINO을 활용하여 Object Detecion모델을 최적화하여 Inference하는 방법 공식 가이드 문서 https://docs.openvinotoolkit.org 을 참고하여 작성
TensorRT
Docker환경에서 TensorRT를 활용한 Object Detection모델 최적화 및 Inference방법
TensorRT 컨테이너 생성하여 학습모델을 UFF변환하고 Inference하는 예제를 정리 공식 가이드 문서 https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-developer-guide/index.html 을 참고하여 작성
CNN
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
구글발표 2019.5 / Rethinking Model Scaling / MnasNet저자 현재 CNN은 두가지 방향으로 발전되고 있음 더 높은 성능을 내도록 연구 성능은 괜찮으니 효율성을 높여서 비슷한 성능을 높이는 연구 ...
Node.js
Node.js CRUD 스터디
tensorflow.js 공부하기 전 Node.js 스터디 https://opentutorials.org/course/3332 에서 강의 내용을 참고하여 작성 전체 소스는 https://github.com/web-n/Nodejs
TensorFlow.js
TensorFlow.js MNIST 예제(1)
tensorflow.js MNIST예제 스터디 https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/tree/master/mnist-node 첫 번째 예제는 Web browser와 연동되어 있지 않음 / javascript 문법 정리