분류 전체보기 (108) 썸네일형 리스트형 [인공지능] Cupy를 이용해서 Numpy연산 gpu가속하기 https://towardsdatascience.com/heres-how-to-use-cupy-to-make-numpy-700x-faster-4b920dda1f56 Here’s how to use CuPy to make Numpy 700X faster It’s time for some GPU power! towardsdatascience.com colab에서 cupy를 설치하려고 하는데 설치완료가 되지 않고 계속 진행중인 상태다... 왜? cupy가 이미 설치되어 있었다 ㅋㅋ.. 단순히 matrix를 생성하는 연산도 cupy가 더 빠르다. --> 왜지? 상수를 곱셈하는 연산도 더 빠르다. 매트릭스의 곱 , 덧셈 연산도 더 빠르다. 그럼 이제 해커톤 문제에 적용해보자 cupy로 가속화 시켜보자. colab.. [인공지능] 왜 Deep Learning에 GPU가 적합한가? https://www.youtube.com/watch?v=-LkLKIY8FwQ 웨비나 내용 일부를 요약한것임. 코어가 굉장히 cpu가 최대 24코어인 것에 비해서 gpu는 천단위의 코어를 가지고 있다. 굉장히 단순한 연산(floating point) 덧셈 뺄셈 곱셈 나눗셈만 이것만 전문으로 하는 코어들을 수천개씩 가지고 있다. 따라서 GPU는 병렬 연산에만 강하다. gpu가 빠른 대표적인 이유. 왜? : 딥러닝은 기본적으로 행렬 곱하기 연산이기 때문이다. 수많은 행렬에 대해서 곱셈 덧셈을 해 나가는 과정이 딥 러닝이다. 이러다보니 행렬연산에 강한 gpu가 cpu보다 훨씬 빠를 수 밖에 없다. GPU는 혼자서는 아무것도 못한다. (accelerator일 뿐이다.) 파일을 읽어들일 수도 없고 정성껏 짠 프로.. [PYTHON] minpy를 이용하여 gpu연산하기 https://minpy.readthedocs.io/en/latest/tutorial/numpy_under_minpy.html GPU Support But we do not stop here, we want MinPy not only friendly to use, but also fast. To this end, MinPy leverages GPU’s parallel computing ability. The code below shows our GPU support and a set of API to make you freely to change the runnning context (i.e. to run on CPU or GPU). You can refer to Select Context for MXN.. [열린문교회] 재림의 때 적그리스도, 불법의 사람 재림의 때가 도래하면 두가지. 적그리스도출현과 불법의 사람의 등장이 나타납니다. 적그리스도는 모든 신들위에 자신을 높여 하나님을 대적하는자 입니다. 지금일어나는 일들중에 종교통합운동과 윤리의 두문제 즉 소수인권 동성애의 인권의 문제를 꼽고 있습니다. 인간이 누려야할 권리 당연히 소중합니다 그러나 하나님께서 누리셔야할 권리가 있음을 알지 못합니다. 인간의 권리를 주장할때 하나님의 권리를 왜 고려하지 않는지요? 적그리스도는 성전의 가장 높은곳에 있는자를 의미한다는 뜻입니다 오늘도 성령안에 거하시고 빛가운데 거하시면 오늘 주님오셔도 문제 될게 없지 않을까요? 오늘도 승리하세요 살후 2:1 형제들아 우리가 너희에게 구하는 것은 우리 주 예수 그리스도의 강림하심과 우리가 그 앞에 모임에 관하여 [불법자] 형제자매.. [EDA] pid는 pids[0]으로 124803이다. pids = test.index pid = pids[0] p = np.zeros((n_songs,1)) p[test.loc[pid,'songs_id']] = 1 val = train_songs_A.dot(p).reshape(-1) val은 다음과 같다. 최대값이 3이 나오는게 참 이상하다. p의 plot을 보면 다음과 같다. 세보니까 총 19개의 곡이 들어있다. 따라서 val의 값도 최대 19가 되어야한다고 생각했다. --> 착각이였다. test셋에 있는 하나의 플레이리스트(pid = 12,4803)과 train셋에 있는 115071개와의 유사도를 구해논 것이기 때문이다. cand_song은 다음과 같다. 해당 플레이리스트(124803)에 곡이 포함 되어있을 .. [데이터마이닝] 협업 필터링 collaborative filtering (멜론 플레이리스트 곡 예측) [인공지능]다층 퍼셉트론으로 XOR문제 해결하기 이 책에 있는 내용을 정리 한 것임. 모두의 딥러닝 개정2판: 3 코딩으로 XOR 문제 해결하기 - 4 thebook.io 2 퍼셉트론의 과제 사람의 뇌가 작동하는 데 1,000억 개나 되는 뉴런이 존재해야 하는 이유는 하나의 뉴런만으로는 아무것도 할 수 없기 때문입니다. 퍼셉트론도 마찬가지입니다. 단 하나의 퍼셉트론으로는 많은 것을 기대할 수가 없습니다. 지금부터는 퍼셉트론의 한계와 이를 해결하는 과정을 보며 신경망의 기본 개념을 확립해 보겠습니다. 먼저 그림 6-2를 볼까요? 그림 6-2 사각형 종이에 놓인 검은점 두 개와 흰점 두 개 사각형 종이에 검은점 두 개와 흰점 두 개가 놓여 있습니다. 이 네 점 사이에 직선을 하나 긋는다고 합시다. 이때 직선의 한쪽 편에는 검은점만 있고, 다른 한쪽에는 흰.. [인공지능] 로지스틱 회귀(logistic regression)과 1-layer perceptron의 차이는 무엇일까? thebook.io/080228/part03/ch06-01/ 여기에 있는 글을 정리한것. 모두의 딥러닝 개정2판: 6장 퍼셉트론 - 1 thebook.io 로지스틱 회귀는 참 거짓 판단장치이다. 점수가 아니라 함격과 불합격만 발표되는 시험이 있다고 하자. 공부한 시간에 따른 합격여부는 표 5-1과 같다. 앞장에서 배운 대로 선을 그어 이 점의 특성을 잘 나타내는 일차 방정식을 만들 수 있을까요? 이 점들은 1과 0 사이의 값이 없으므로 직선으로 그리기가 어렵습니다. 점들의 특성을 정확하게 담아내려면 직선이 아니라 다음과 같이 S자 형태여야 합니다. 그림 5-2 각 점의 특성을 담은 선을 그었을 때 로지스틱 회귀는 선형 회귀와 마찬가지로 적절한 선을 그려가는 과정입니다. 다만 직선이 아니라, 참(1)과 거.. ict학점연계 프로젝트 인턴십. https://internnet.hanium.or.kr/homepage/trainingCompany/companyListDetail.do [python] 리스트 내포와 Counter() tag_counter = Counter([tg for tgs in plylst_tag for tg in tgs]) Counter를 이용해서 각 tag를 count한다. coleections.Counter() 컨테이너의 동일한 값의 자료가 몇개인지를 파악하는데 사용하는 객체이다. 리스트 안에 for문을 포함하는 리스트 내포(List comprehension) 편리하고 직관적인 프로그램을 만들 수 있음. 이전 1 ··· 6 7 8 9 10 11 다음
