머신러닝5 CVAT 디스크 사용량 90% 초과 문제 해결 방법 CVAT의 원활한 실행을 위해 디스크 용량을 최적화하는 방법을 알아보겠습니다.1. 불필요한 파일 정리하기CVAT가 생성하는 로그 파일과 캐시 데이터를 정기적으로 삭제하여 디스크 공간을 확보할 수 있습니다.불필요한 Docker 컨테이너 및 이미지 정리docker system prune -a위 명령어를 실행하면 사용하지 않는 모든 Docker 이미지, 컨테이너, 볼륨이 삭제됩니다.로그 파일 정리rm -rf /var/log/cvat/*CVAT 로그 파일을 삭제하여 디스크 공간을 확보할 수 있습니다.2. 데이터베이스 최적화CVAT는 PostgreSQL을 데이터베이스로 사용합니다. 불필요한 데이터를 제거하면 공간을 절약할 수 있습니다.VACUUM FULL;이 명령어를 실행하면 데이터베이스에서 사용하지 않는 공간을.. 2025. 3. 19. 🤔 파이썬 데이터 분석, 지금 시작해도 될까요? 파이썬은 2023년 Stack Overflow 설문조사에서 전 세계 개발자의 48%가 주력 언어로 꼽을 만큼, 데이터 분석 분야에서 가장 널리 쓰이는 언어 중 하나입니다.그렇다면 초보자도 과연 파이썬 데이터 분석을 쉽게 시작할 수 있을까요?이번 글에서는 설치부터 실전 프로젝트까지, 단계별 핵심 포인트를 간단히 정리해 드릴게요.파이썬 데이터 분석, 지금 바로 시작해 보세요!1. 목차✅ 파이썬 데이터 분석 환경 구축📌 데이터 전처리와 탐색적 분석🌟 심층 분석과 시각화🚀 실전 프로젝트 & 머신러닝 모델📚 학습 자원 & 커뮤니티 소개2. ✅ 파이썬 데이터 분석 환경 구축파이썬 데이터 분석을 위해 가장 먼저 해야 할 일은 환경 구축입니다.아나콘다(Anaconda)를 활용하면 pandas, numpy, ma.. 2025. 3. 9. 딥러닝 모델 성능을 높이는 핵심 튜닝 방법 총정리 (실무자를 위한 고급 가이드) 딥러닝 모델의 성능을 극대화하려면 단순한 기본기 너머의 다양한 튜닝 기법을 적용해야 합니다. 특히 데이터 처리, 하이퍼파라미터 최적화, 학습 기법 개선, 과적합 방지, 전이 학습, 최신 모델 구조 활용, 하드웨어 최적화 등 여러 측면에서의 전략이 필요합니다. 여기서는 초급 단계를 넘어 실무자와 연구자에게 유용한 딥러닝 성능 향상 기법들을 정리합니다.1. 데이터 전처리 및 증강 기법데이터 전처리는 모델 학습의 토대를 다지는 단계입니다. 입력 데이터의 정규화(normalization) 및 표준화(standardization)를 통해 특징값의 범위를 조정하면 학습이 안정되고 빠르게 수렴합니다. 예를 들어 이미지 픽셀 값을 0~1 사이로 스케일링하거나, 특성 벡터의 평균을 0으로 만드는 등의 처리가 일반적입니다.. 2025. 3. 3. 머신러닝(기계학습)이 뭔데? - 인공지능을 인류의 적이라고 인식하게 된 계기(한국기준) 우선 머신러닝? 딥러닝? 어렵다. 말자체가 어렵다. 기계학습 와닿지 않는다. 개념만 이해해보자. 2016년 이세돌과 알파고의 바둑을 둔 영상을 봤을 것이다. 다시 한번 보자(3번째 대국인데, 6시간이므로 대충보자) http://www.youtube.com/watch?v=qUAmTYHEyM8 사실 난 이 영상을 본적이 없다. 회사일이 너무 바빠서 얘기만 들었었다. 그런데 이세돌 영상말고 다른 영상이 나에게 충격을 주었다. 그것은 벽돌게임. 이건 짧으니 한번 보면 좋을 것이다.(약 2분) https://youtu.be/V1eYniJ0Rnk 뭐가 느껴지는가? 뭔가 인공지능 같다. 얘가 생각하는 거 같다. 이런 느낌 들지 않는가? 이게 인공지능이고, 기계학습이다. 엄밀히 말하면, 알파고는 몬테카를로 트리 탐색,.. 2020. 3. 18. 이전 1 2 다음
