Anaconda - 타인과 같이 협업하여 일을 하다보면 각기 다른 버전의 작업환경을 요구받는 경우가 생기게되고, - 이 때마다 내 환경을 재 설치해야 할지도 모르는 상황을 마주하게되는데, - 이 문제를 해결하기위해 우리는 '가상환경' 이라는걸 사용한다. - 이 가상환경에 해당하는 것이 virtualenv 같은것인데, 라이브러리로 관리된다. - virtual environment는 각기 다른 프로젝트마다 사용할 라이브러리를 분리시켜주기 떄문에 충돌을 피할 수 있다. - Anaconda는 data science에 두각을 나타내는데, - Conda 라는 패키지와 environment manager를 사용할 수 있게 한다. - 보통 매번 프로젝트를 새로 시작(생성)할 때마다 새로운 environment를 생성한..
Flappy Bird - Flappy Bird를 딥러닝을 이용하여 학습한 플레이를 확인 할 수 있다. - 직접 학습을 시킬수도 있지만, 우선은 학습된 모델로 확인해보자. - 플레이어에게 게임의 룰을 알려주지 않아도 스스로 시행착오(trial and error)를 거쳐 - 학습하며 게임을 진행해나감을 확인할 수 있다. 우리는 이사람(https://github.com/yenchenlin/DeepLearningFlappyBird)의 깃 repository를 이용해볼것임 하는법 : #> conda create --name=flappybird python=3.5 // flappybird의 환경변수 생성#> activate flappybird // conda 환경 입력#> conda install -c menpo ..
자율주행차 : 카메라와 센서를 통해 사물을 인식하게하고, 그것을 바탕으로 주행 결정을 내린다.그에 있어 Deep Learning은 자율주행차에 있어 가장 중요한 역할을 하는 tool 중 하나이다. 딥러닝을 사용하면 - 자동차에게 운전을 하도록 가르칠 수 있고 - 해당 도로 환경에서의 적절한 운전을 시킬 수 있다. - 예를들면, 주변에 사람들 또는 다른 차들로 둘러 싸여 있는지 등 - 또는 고속도로에서, 자동차가 고속으로 운전할 때의 적절한 운전법 등 딥러닝이 해결할수있는 문제 중 하나는 교통체증 상황에서의 적절한 운전법이다. Neural Network는 말 그대로 우리의 뇌의 정보 처리과정을 느슨하게(loosely) 컴퓨터화 하여 복원시킨 것이다.이 신경망 네트워크는 사람과 동일하게 시행착오(trial ..