AI Developer

요즘 Transformer랑 STT, TTS 분야에 관심이 생겨 간단하게 구현을 해보고 본격적으로 파보고 싶어서 코랩 환경에서 간단하게 구현을 해보았다. 1) 한국어 유투브 영상을 wav 파일로 다운한다 2) wav 파일을 텍스트로 변환한다 3) 한국어 텍스트를 영어로 번역한다 4) 텍스트를 다시 wav 파일로 변환한다 그럼 코드 실습 가보자구 !pip install pytube !pip install -qq git+https://github.com/openai/whisper.git !pip install SpeechRecognition !pip install gtts !pip install googletrans==4.0.0-rc1 from pytube import YouTube import os fro..

현재 재직 중인 회사에서 나는 도메인 지식이 없는 비전공자 + 학부 졸업생이다. 하지만 회사 업무 특성상 논문 서치가 필요할 떄가 많았고 그것을 코드로 구현하려면 논문을 읽는 연습을 자주 해야 했다. 연습은 현재 진행 중이고 그동안 하면서 필요하다고 생각한 부분만 글로 작성해 보려고 한다. 1. 원문 논문을 준비한다. 2. 논문 제목을 구글에 검색하면, 해당 논문에 대한 한글 리뷰가 있는 블로그 글을 찾아준다. 3. 한글 리뷰를 먼저 읽고, 동시에 원문도 비교하여 이해하기 어려운 부분이나 번역 오류를 확인한다. 4. 허깅페이스나 예제 코드를 실행하여 어떻게 동작되고 출력 되는지 눈으로 확인한다. 5. 논문에서 다루는 개념과 어려운 부분을 공부합니다. 6. 나중에 다시 참고하기 위해 간결한 요약을 작성하고..

안녕하세요 저의 정보처리기사 필기 합격 경험을 공유해 보려고 글을 작성했습니다. 이 글은 시험기간이 얼마 남지 않으신 분이나 벼락치기 스킬을 탑재하고 있으신 분만 참고하셨으면 좋겠고 절대 이 글을 읽고 짧게 준비를 안 하셨으면 좋겠다는 말씀을 꼭 드리고 싶습니다. 직장인이 어떻게 순공 시간을 7~8시간이 가능하지? 궁금하실 텐데요 저는 7일이라는 핸디캡을 어떻게든 극복하고 싶어서 주말 + 칼퇴 + 반차 2회를 도서관과 스터디카페에서 공부를 했습니다. 제가 글을 잘 쓰는 타입이 아니어서 이런 식으로 정리하였는데 혹시 궁금하신 부분이 생기시면 댓글에 남겨주시면 최대한 자세하게 답변 꼭 드리겠습니다. 그리고 만약 저와 같이 벼락치기를 시작하셨으면 잠은 사치입니다 아시겠죠 공부순서 및 참고 사이트 : (+1일 ..

안녕하세요 저의 빅데이터분석기사 필기 합격 경험을 공유해 보려고 글을 작성했습니다. 이 글은 시험기간이 얼마 남지 않으신 분이나 벼락치기 스킬을 탑재하고 있으신 분만 참고하셨으면 좋겠고 절대 이 글을 읽고 짧게 준비를 안 하셨으면 좋겠다는 말씀을 꼭 드리고 싶습니다. (참고로 저는 전자였습니다) 직장인이 어떻게 순공 시간을 7~8시간이 가능하지? 궁금하실 텐데요 저는 5일이라는 핸디캡을 어떻게든 극복하고 싶어서 주말 + 칼퇴 + 월차 1회를 도서관에서 공부했습니다. 제가 글을 잘 쓰는 타입이 아니어서 이런 식으로 정리하였는데 혹시 궁금하신 부분이 생기시면 댓글에 남겨주시면 최대한 자세하게 답변 꼭 드리겠습니다 그리고 만약 저와 같이 벼락치기를 시작하셨으면 잠은 사치입니다 아시겠죠 공부순서 및 참고 사이트..

지식(知識, knowledge) 어떤 대상에 대하여 배우거나 실천을 통하여 알게 된 명확한 인식이나 이해 1)디버깅 : 모든 소프트웨어에서 소스 코드의 오류 또는 버그를 찾아서 수정하는 과정 : 프로그램의 오류를 발견하고 그 원인을 밝히는 작업 과정

Neural ODEs for Time Series Forecasting Neural ODEs(Ordinary Differential Equations)는 시계열 데이터를 예측하는데 사용되는 딥러닝 알고리즘 중 하나입니다. Neural ODEs는 시계열 데이터를 미분 방정식의 초기값 문제로 변환하여 예측하는 방식입니다. 시계열 데이터를 그래프 형태로 변환한 후, Neural ODEs 모델은 해당 그래프에서 Ordinary Differential Equation을 학습하고, 이를 이용하여 예측을 수행합니다. 이때, Neural ODEs는 RNN이나 CNN과 같은 전통적인 딥러닝 모델과 달리, 임의의 길이를 가진 시계열 데이터에 대해 효과적으로 작동합니다. Neural ODEs는 시계열 데이터의 연속성을 고려..

VAE (Variational Autoencoder) VAE는 Autoencoder의 확장 버전으로, 입력 데이터의 차원을 축소시켜 잠재 변수(latent variable)를 학습하는 알고리즘입니다. 일반적인 Autoencoder는 입력 데이터를 인코딩(encoding)하여 저차원의 잠재 변수를 만들고, 디코딩(decoding)하여 복원된 출력을 만들어냅니다. 이 때, 인코더와 디코더는 주로 다층 퍼셉트론으로 구성됩니다. 반면 VAE는 잠재 변수의 분포를 모델링하여 다양한 입력 데이터를 생성할 수 있습니다. 이를 위해 인코더는 입력 데이터를 잠재 변수의 평균과 분산으로 인코딩하고, 디코더는 잠재 변수에서 샘플링한 값을 디코딩하여 생성된 출력을 만들어냅니다. 이렇게 생성된 데이터는 원본 데이터와 비슷하게 ..

1) 문제 고객의 약관 동의를 얻어서 수집된 1~n번으로 분류되는 개인정보 n개가 있습니다. 약관 종류는 여러 가지 있으며 각 약관마다 개인정보 보관 유효기간이 정해져 있습니다. 당신은 각 개인정보가 어떤 약관으로 수집됐는지 알고 있습니다. 수집된 개인정보는 유효기간 전까지만 보관 가능하며, 유효기간이 지났다면 반드시 파기해야 합니다. 예를 들어, A라는 약관의 유효기간이 12 달이고, 2021년 1월 5일에 수집된 개인정보가 A약관으로 수집되었다면 해당 개인정보는 2022년 1월 4일까지 보관 가능하며 2022년 1월 5일부터 파기해야 할 개인정보입니다. 당신은 오늘 날짜로 파기해야 할 개인정보 번호들을 구하려 합니다. 모든 달은 28일까지 있다고 가정합니다. 다음은 오늘 날짜가 2022.05.19일 ..

ps -eo user,pid,ppid,rss,size,vsize,pmem,pcpu,time,cmd --sort -rss | head –n 11 → RSS열 확인(해당 프로세스가 실제로 사용하고 있는 메모리양) +좀피 파일 죽이기 sudo kill -9 ps -ef | grep [죽이고 싶은 py 파일명 이나 파일] | grep -v grep | awk '{print $2}'

INTERVAL 이란? SQL에서 INTERVAL은 날짜 및 시간 값에 대한 연산을 수행할 때 사용되는 문법입니다. INTERVAL을 사용하면 일, 시간, 분, 초 등의 값을 날짜 및 시간 값에 더하거나 빼는 등의 연산을 쉽게 수행할 수 있습니다. INTERVAL 문법 INTERVAL 문법은 다음과 같습니다. -date/time value: 연산 대상이 되는 날짜 및 시간 값 -value: 더하거나 빼고자 하는 값 -interval unit: 더하거나 빼고자 하는 값의 단위 (예: YEAR, MONTH, DAY, HOUR, MINUTE, SECOND) INTERVAL 사용 예제 예제 1: 일 단위 연산 위의 쿼리는 현재 시각에서 1일 후의 시각을 구하는 쿼리입니다. NOW() 함수는 현재 시각을 반환하며..