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Anomaly Detection_ 3-Sigma Rule 표준편차의 3배 범위인 3*Sigma는 대표적인 이상치(Outlier) 탐지 기법 중 하나입니다. 이 방법은 데이터의 산포를 파악하고, 데이터 전체의 특징을 파악하는 데 유용합니다. 장점으로는, 이 방법은 통계학에서 널리 사용되는 방법 중 하나이기 때문에, 데이터 분석의 표준적인 방법으로 자리 잡았습니다. 또한, 이 방법은 데이터의 분포를 고려하기 때문에 데이터의 특징을 파악하는 데 유용합니다. 이상치를 탐지하는 데도 효과적이며, 데이터의 정규성을 검증하는 데도 사용됩니다. 단점으로는, 이 방법은 데이터의 분포가 정규분포를 따를 때에만 유효합니다. 만약, 데이터가 다른 분포를 따른다면 이 방법은 제대로 작동하지 않을 수 있습니다. 또한, 이 방법은 데이터의 분포를 고려하지 않고, 단순히 범위를 설정하기 .. 2023. 4. 11.
[AI] Jupyter에서 GPU 사용 여부 확인하기 GPU를 사용하면 tensorflow에서 모델을 효과적으로 학습할 수 있습니다. 간단한 수식을 통해 각 텐서와 연산이 어떠한 장치에 할당되었는지를 출력해서 현재 내 컴퓨터에서 GPU를 사용하고 있는지, CPU를 사용하고 있는지를 확인할 수 있습니다. import tensorflow as tf tf.debugging.set_log_device_placement(True) a = tf.constant([ [1,1], [2,2] ]) b = tf.constant([ [5,5], [7,7] ]) c = tf.matmul(a,b) print(c) tf.debugging.set_log_device_placement(False) 이러한 GPU 관련 내용이 나온다면 GPU가 사용되고 있는 것입니다. 다른 방법으로는, .. 2023. 1. 2.
[Error] Jupyter notebook 500 : Internal server error 해결 방법 Jupyter notebook에 들어가니 이러한 에러가 뜬다. 파이썬 버전이나 다른 라이브러리 설치할 때 뭔가 잘못 건드린 것 같긴한데.. 다른 블로그의 글을 참고해서 수정한 방법은 다음과 같다. 실패 1 conda upgrade nbconvert 가장 많이 나온 해결법이였는데 나에겐 도움되지 않았다. 실패 2 터미널의 에러 로그를 천천히 읽어보니 모듈에 대한 에러가 떴다 conda install -c conda-forge jupyter_server 이 방법 또한 해결되지 않았다. 아무래도 아나콘다 환경을 다시 설치해야 할 것 같다. 아나콘다 삭제 Mac의 경우, 아나콘다 어플리케이션을 지우는 표시가 뜨질 않는다. 따라서 Finder를 켜고, 의 경로로 들어가서 나오는 Anaconda3 폴더를 지워준다... 2022. 12. 28.
[GITHUB] Github 시작하기 Github은 git 으로 관리하는 모든 프로젝트를 온라인으로 공유해서 프로젝트 구성원들이 함께 소프트웨어를 구성할 수 있도록 도와주는 서비스입니다. 왜 필요할까요? 프로젝트 구성원들이 동시에 작업을 할 수 있고, 모든 업로드와 다운로드를 커밋 단위로 실행하여 최신화가 됩니다. 먼저 아래의 사이트에 들어가서 가입을 합니다. https://github.com GitHub: Let’s build from here GitHub is where over 94 million developers shape the future of software, together. Contribute to the open source community, manage your Git repositories, review code l.. 2022. 12. 26.

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