Subeen lab

T = int(input()) # test 개수 받아오기 total = 0 # 초기화 for i in range(T): a = eval(input()) total += int(a) # test 개수 만큼 수식 받아와서 전체 더해주기 print(total) eval 함수 - 계산 식을 받아와서 계산하는 함수. - eval("계산식")

N = int(input()) # N개의 기능 개발 추가 T,M = map(int,input().split()) # T시 M분 sum_c = 0 # sum 초기화 for i in range(N): c = int(input()) sum_c += c # 받아오는 시간 만큼 다 더하기 def solution(N,T,M,c): hour = sum_c // 60 minute = sum_c % 60 # 시, 분 결과 값 result_T = T + hour result_M = M + minute # 기존 받아온 시간에서 더해주기 if result_M >= 60: result_M -= 60 result_T += 1 # 분이 60이상이면 빼고 시+1 print(result_T%24, result_M) # 24시는 00시..

[2022] ALP: Data Augmentation Using Lexicalized PCFGs for Few-Shot Text Classifcation Hazel H. Kim, Daecheol Woo , Seong Joon Oh , Jeong-Won Cha , Yo-Sub Han 본문의 논문은 AAAI 2022 paper로, 링크를 확인해 주세요. Introduction deep learning에서 labeled data를 이용하는 것은 좋은 재료가 된다. 최근에는 많은 data augmentation 기법이 사용되었는데, 아래와 같이 대부분의 방법들은 문장 구조의 다양성과 그럴듯하게 만들어진 문장 생성에 많이 실패하였다. 저자들은 이러한 한계점을 이용해 문법 기반의 증강 모델인, ALP (Augmen..

[2023] AugGPT : Leveraging ChatGPT for Text Data Augmentation 본문의 논문은 다음 링크를 확인해 주세요. Abstract text augmentation은 여전히 challenge한 부분이지만, 그만큼 사용하는 방법 또한 단순하다고 느낀다. 지난번에 알아본 방법론에서는 동의어 대체, 랜덤 하게 삭제 그리고 랜덤 하게 단어 삽입하는 방법이 있다. 단순하지만 효과적인 text augmentation이지만, 한국어에는 아직 그리 좋은 성능을 보이지 않는다고 생각한다. 그리고 작년부터 많이 언급된 ChatGPT 또한 많은 이목을 끌어오고 있다. 본 논문의 저자들은 이 ChatGPT를 활용하여 text augmentation을 하는 방식을 생각하였는데, 제목부터 흥..

ocr 관련 플젝을 위해 공부할 겸, 기본적으로 사용되는 모델을 가져와보았다. 일반적으로 OCR에서 gradient를 적용하고 단락으로 그룹화하여 조건식으로 특징을 입력하여 찾는다. 문제는 통제되지 않은 촬영 환경에서 촬영한 사진에서 텍스트를 감지하는 것은 매우 어렵다는 것이다. 시야각은 텍스트와 평행하지 않고 빛이나 조명에 의해 지나치게 어둡거나 밝을 수도 있다. 사용한 모델은 Zhou et al.의 2017년 논문에 나와 있으며, 궁금하면 읽어보면 좋을 듯하다. EAST (an Efficient and Accurate Scene Text detector) 문자 감지 모델은 Text가 흐리거나 기울어진 환경에서도, 부분적으로 가려지고 경우에도 찾아낼 수 있는 딥러닝 문자 감지기이다. 논문에 따르면 EA..

[2021] Revisiting the Performance of iALS on Item Recommendation Benchmarks Steffen Rendle, Walid Krichene, Li Zhang, Yehuda Koren 본문의 논문은 ACM RecSys paper로, 링크를 확인해 주세요. Abtract google에서 낸 논문으로, 추천 시스템의 트릭을 발견하여 조금 더 잘 적용해보았다고 한다. 기존의 SOTA모델과 경쟁이 될 정도로 성능이 좋은 편은 아니지만, 기존의 것을 사용한 update된 논문 정도로 생각하면 좋을 듯하다. Introduction iALS (implicit Alternating Least Square)는 implicit 피드백을 통해 top-n 아이템 추천을 목적으..

개발환경 구축할 때, 매번 온라인으로 파일을 그대로 가져와 있는 코드를 사용하거나, 간단한 방법으로 진행하였지만, 이번엔 서버 환경 (Ubuntu) 에서 어떻게 하면 되는지 정리해보려 한다. 1. nvidia graphic driver 2. CUDA 3. cuDNN까지 설치하는 방법을 보도록 하자. GeForce RTX 5000 Ubuntu 22.04 CUDA 12.0 인프라팀에서 CUDA를 설치해 주신다고 하셔서 위 버전으로 맞춰주셨다. 하지만 CUDA 12.0과는 tensorflow나 pytorch가 맞는 버전이 없어서 11.8로 다시 재설치하였다. sudo apt-get update sudo apt install -y ubuntu-drivers-common 이는 기본적으로 설치한다고 하지만 일단 나..

https://subeen-lab.tistory.com/90 [pytorch] cuda 10.2 설치 및 사용1. 개요 코드를 돌리다 보면 용량이 너무 커서 런타임이 끊기는 경우가 있다. 코랩에서 사용할 수도 있지만, 코랩 또한 기본 기준으로 9시간이 지나면 런타임이 끊기고 다시 돌리려면 약 12시간을subeen-lab.tistory.com  이 전에 그래픽 카드에 맞춰 10.2를 설치하였는데, 이번에 조금 더 좋은 사양을 가지게 되어 다른 버전으로 깔아보려한다.   1. 그래픽 카드 확인  먼저 그래픽 카드가 어떤 것인지 확인해야 한다.   장치 관리자를 들어가 디스플레이 어댑터를 눌러 확인한다. 내 컴퓨터에는 RTX 4090이 있으므로 이를 기준으로 정리하겠다.    2. 그래픽 카드 확인 https..

[2017] DeepFM : A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction Huifeng Guo, Ruiming Tang, Yunming Ye, Zhenguo Li, Xiuqiang He 본문의 논문은 링크를 확인해 주세요. Introduction CTR (Click-Through Rate) · 추천된 아이템을 유저가 클릭할 확률을 뜻한다. · 대부분의 추천 시스템은 이 확률의 최대화를 목표로 한다. CTR 예측을 위한 user의 implicit feature interaction 예시) · 유저들의 식사 시간(시간)에 음식 배달 앱(앱 종류)을 자주 다운로드 한다. → CTR 신호 : 시간과 앱 종류 사이의 order-2 interac..

추천 시스템에서 기반이 되는 Factorization 에 대해 간략히 정리하고자 한다. MF (Matrix Factorizatoin) Matrix Factorization은 가장 대중적인 Latent Factor model로, SVD(Singular Value Decomposition)과 유사하게 유저와 아이템을 $f$차원의 latent factor space로 매핑한다. $f$개의 latent factor 로 표현된 user, item vector $\mathbf{p}_u, \mathbf{q}_i$의 내적으로 둘 사이의 interaction $\hat{\mathbf{r}}_{ui}$를 다음과 같이 구한다. $\hat{\mathbf{r}}_{ui} = \mathbf{p}_u \mathbf{q}_i$ Fa..