Leon's Lab

개요 ChatGPT를 이용하면 요약, 번역 및 인사이트 얻는데 도움을 주는데 논문과 같은 PDF 파일을 가지고 ChatGPT와 대화하는 방법들을 모아봄. 1. Arxiv 논문 사이트 이용 세계적인 논문 저장소인 arxiv의 크롬 확장 프로그램 ArxivGPT 이용하는 방법입니다. OpenAI CahtGPT API키(유료)가 필요합니다. 논문을 가지고 놀때 다음과 같은 질문들이 좋은거 같네요 논문(의 초록)을 한문장으로 요약 핵심 주제와 레슨을 리스트업 작성자에게 질문할 3~5개의 질문을 생성 이 논문의 콘텐츠에 기반하여 관련 토픽 및 미래 연구 방향에 대해서 3~5개의 추천 가능하다면, 이 논문의 연구 분야에서 적어도 5개의 관련 레퍼런스들 리스트업 https://uslife101.tistory.com/..

Code Interpreter는 사용자의 질문의 내용을 Python코드로 작성하여, 실행하고 결과를 보여주는 기능입니다. Python코드로 작성까지는 Chatgpt도 할 수 있었지만, 실제 실행 결과는 개발자가 직접 코드를 돌려보았어야 했는데, 이 기능이 생기면서 결과까지도 바로 볼 수 있게 된것입니다. 참조 : Code Interpreter에 대한 간단한 사용 예시 https://www.youtube.com/watch?v=1dwkGnH7f7M 참조 : Code Interpreter에 대한 기술적인 설명 https://www.youtube.com/watch?v=SPNXJg6mUN4

유료버전 사용해야 하나 고민중에 있는데, 플러그인 기능을 보니까 결제를 하긴 해야겠구나...... 혁펜하임 유투브에서 추천하는 플러그인들 Video Insights : 유투브 같은 비디오를 분석해서 채팅 가능 AskYourPDF : pdt 분석해서 채팅가능 Wolfram : 수학적인 연산도 해주고 그래프 그려줌(이제 산수 못한다고 놀리지 마라.) 참고 : https://www.youtube.com/watch?v=yXeUxjZTow0

opencv는 4.4 버전으로 설치해야 합니다.. 설치 명령어 pip install opencv-python==4.4.0.46 pip install opencv-contrib-python==4.4.0.46 4.5 버전과 4.6 버전이 최신버전이라서 설치해서 사용해봤는데, cv2.VideoCapture(filepath) 함수에서 gstreamer plugin 관련된 오류가 발생해서 패스하는게 좋아 보입니다.

현재 사용중인 버전의 pytorch 설치하기 python : 3.8 pytorch : 1.9.1 cuda : 10.2 anaconda 명령어 pytorch 설치 conda create --name pytorch python=3.8 conda activate pytorch conda install pytorch==1.9.1 torchvision==0.10.1 torchaudio==0.9.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch 보조툴 설치 (scikit-learn, Pandas, Matplotlib) conda install -c conda-forge scikit-learn=1.1 conda install -c anaconda pandas=1.4 conda install -c conda-for..

Numpy에서 편리하게 배열을 다루는 기술중에서 Index Slicing에 대한 기술입니다. import numpy as np # 1차원 배열 arr1 = np.array([1, 2, 3, 0]) # [x1:x2] Slicing # x1 index에서 시작해서 x2 index 앞까지 arr2 = arr1[1:3] # result # arr2 = [2, 3] # 2차원 배열(4x4) arr = np.array([ [0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]) # [y1:y2, x1:x2] Slicing # y1 index에서 시작해서 y2 index 앞까지 && x1 index에서 시작해서 x2 index 앞까지 arrSlicing = ar..

stable baseline과 함께 설치를 진행하겠습니다. 미리 설치할 환경 Python 3.7 이상 버전 PyTorch 1.11 이상 버전 stable baseline을 설치하면 OpenAI Gym이 자동 설치됨 pip install stable-baselines3 현재 1.6 버전이 설치됨, Gym 버전은 0.21.0 버전이 설치됨 atari 환경과 게임롬을 설치 pip install gym[atari] pip install autorom[accept-rom-license] OpenCV 설치 - 컬러 이미지를 흑백으로 변환할때 사용함 pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python 버그 수정을 위한 마이너 설치 ale-py가 0.7.5 버전이..

파이토치 공식 홈페이지에서 버전 1.9.1버전이 안보임.(20211103) 카톡커뮤니티에서는 홈페이지 업데이트 중이 아니냐는 의견도 있었음. 어쨌든 내가 필요한 버전인 1.9.1과 cuda10.2 버전을 찾기 위해 명령어 중 일부를 검색해서 비슷한 명령어를 찾아서 내가 원하는 형태로 변환했음. 일단 설치는 되었고 윈도우2016서버 클라우드 pc에서 9.2버전의 쿠다드라이버를 쓴다고 바꾸라고 하고 딥러닝 신경망을 안 돌아갔음. 드라이버 업데이트를 하려다가 혹시나 문제가 생길까바 그냥 다른 버전의 토치를 깜. 그래픽 드라이버를 업데이트하면 돌아갈듯 한데 일단 필요할 듯 하여 기록에 남겨둠. pip3 install torch==1.9.1+cu102 torchvision==0.10.1+cu102 torchaud..

Q-learning의 한계 그리드 월드는 Q-leaning으로 Q함수 테이블을 이용해 답을 구할수 있습니다. 그런데 만일 그리드 월드의 장애물 위치나 완료지점의 위치가 바뀌게 되면, 처음부터 학습을 다시 시켜야 합니다. 왜냐면 Q함수 테이블은 하나의 문제만을 가정하고 만든 테이블이기 때문에 게임의 상태가 바뀌면 Q함수도 모두 바꾸어 주어야 합니다. 근사함수(Approximation)의 등장 근사시킨다는 말은 대략적인 경향을 찾는다는 말로 이해하면 됩니다. 즉 완벽한 하나의 값을 찾기 보다는 대략적인 경향을 찾는 방법을 그리드에 대입해주는 것입니다. 그리드 월드에 대입하여 설명하면 하나의 그리드에 특정 답을 찾는게 아니고, 장애물의 위치와 완료지점을 고려한 대략적인 답을 찾는 함수를 찾으면 여러 종류의 그..

그리드 월드란? 강화학습의 Hello world와 같은 예제입니다. 사각 그리드가 주어지고 시작점과 완료지점, 장애물 존재하며 Agent는 시작점에서 출발하여 장애물을 피하여 완료지점에 도착하면 성공하는 게임입니다. Q-learning 강화학습의 종류가 여러가지가 존재하는데, 그 중에서 기초적인 알고리즘에 해당하는 것입니다. 그리드월드가 5x5로 구성되어 있고, 그리드에서 수행할수 있는 동작이 4개(위치 이동)라면 100개의 Q값을 가졌다고 가정하고 가장 적절한 Q값을 찾는 알고리즘입니다.