Category: Programming

Programming . R Statistics

Jupyter R, xlsx package 설치 (2019.05 기준)

On June 1, 2019 by

1. Anaconda 3 설치 2. Environment 세팅 (아래 소스에서는 rconda 가 env 이름이다) conda create -n rconda r-essentials r-base 3. Xlsx 파일을 불러오는 모듈을 설치해보면, (에러 발생) conda install -c r r-xlsx=0.6.1 그러나 이 과정에서 에러가 난다. 찾아보면 이 과정은 다음과 같은데, 먼저 컴퓨터에 Java가 설치되어있어야 하는데, R과 JDK를 이어주는 rJava라는 모듈이 함께 필요하다. 따라서 Read More

Machine Learning . Voice Analysis

[번역] Baidu Deep Voice: Part 2 – 학습 (Training)

On April 9, 2019 by

Deep Voice 파트 1 링크 이 글은 저자(Dhruv Parthasarathy)의 허락을 받아 번역하여 게시하는 글입니다. 원문은 https://blog.athelas.com/baidu-deep-voice-explained-part-2-training-810e87d20047에서 확인할 수 있습니다. 원작자를 ‘나‘로 표기하였습니다, ‘최근‘이라는 단어는 2017년 3년을 기준이므로 지금(2019년)과의 차이가 있을 수 있음을 미리 밝힙니다. Arxiv 링크: https://arxiv.org/abs/1702.07825 기관: Baidu Research Baidu의 TTS 시스템에 딥러닝을 적용시켰던 Deep Voice에 대한 두번째 포스팅이다. 이 포스팅에서 우리는, 레이블링한 데이터를 Read More

Programming . R Statistics

[R] anaconda를 이용한 R package 설치

On April 7, 2019 by

Jupyter notebook을 이용해서 R을 사용할 때 package 설치가 운영체제별로 다르게 진행될 수 있는 것 같다. 윈도우에서는 아래와 같이 repository 주소를 표기함으로써 잘 설치가되는데, 맥에서는 안돌아가는 경우가 있었다 (vice versa) install.packages(“knitr”, repos=’http://cran.us.r-project.org’) 이럴 경우 conda를 이용해서 설치하면 잘 작동하는데, 몇가지 기억해두지 않으면 설치된 R버전과 잘못된 라이브러리가 설치되면서 (덩달아 dependency까지 잘못 설치되서) 꼬이는 경우가 발생. 예를 들면 Read More

Machine Learning . Voice Analysis

[번역] Baidu Deep Voice: Part 1 – Text-to-speech 파이프라인(The Inference Pipeline)

On March 27, 2019 by

들어가며 이 글은 2017년 3월에 작성된 내용으로, 딥러닝 모델, 알고리즘의 발전 속도를 생각해보면 2년간의 차이는 상당히 크다고 볼 수 있다. 그러나 개인적으로 음성에 대한 딥러닝 연구는 이미지 처리에 비해 잘 와닿지 않아, Mask R-CNN의 번역처럼, 그 기초를 다지는데 도움이 되지 않을까하여 번역을 시작해본다. (2019년 3월 24일) 이 글은 저자(Dhruv Parthasarathy)의 허락을 받아 번역하여 게시하는 글입니다. Read More

Machine Learning . Medicine . Programming . Python

Mask R-CNN을 이용한 고막 검출 연구 (The semantic segmentation approach for normal and pathologic tympanic membrane using deep learning)

On January 9, 2019 by

bioRxiv 링크: https://www.biorxiv.org/content/early/2019/01/10/515007   위 연구는 2018년 10월 대한이비인후과학회 학술대회에서 처음 발표했습니다. 11월 중순 부터 투고를 진행했으나 두어차례 reject이 되면서 시간이 너무 지체되는 것 같아 preprint form으로 먼저 업로드하였습니다. 빠르게 최신 모델이 발표되는 가운데, 그 속도를 따라잡지 못하는 개인 연구자들은 아무래도 ‘어떻게 내가 갖고 있는 데이터를 적용시켜 결과를 얻을 수 있을까?’ 가 중요한 문제인 것 Read More

R Statistics

[R] 간단한 통계 과정 목록 (엑셀 xlsx 불러오기 부터)

On January 4, 2019 by

간단한 연구를 하기 위해 진행했던 flow 정리 #1: 1번 위크시트를 불러옴 #2: 1,2,3으로 적혀있는 데이터에 각각의 label 부여 #3. 이렇게 해주면 엑셀에 1,2라고 등록된 값이 내부적으로 0,1 숫자로 인식하게 되어 logistic regression시에 편하게 인식된다. 즉 엑셀에 2로 입력한 값은 R에서 문자 “2” 인식되는데 이를 label이 “No”인 0번째 factor로 인식하겠다는 이야기이다. “Yes”는 1번째 factor, 엑셀에서는 “1””. Read More

Machine Learning . Programming

[번역글] Image Segmentation에 대한 짧은 이야기: R-CNN 에서 부터 Mask R-CNN 까지

On April 15, 2018 by

  제 첫 deep learning 연구를 아카이브에 올렸습니다. Mask R-CNN을 이용한 고막 검출 연구 (The semantic segmentation approach for normal and pathologic tympanic membrane using deep learning) 들어가기에 앞서 이글의 원문은 2017년 4월 23일, Dhruv Parthasarathy가 작성한 A Brief History of CNNs in Image Segmentation: From R-CNN to Mask R-CNN 입니다. 원작자의 허락을 받고 번역하였음을 Read More

Machine Learning . Python

4. Cocoapi setup @ python 3.5

On April 6, 2018 by

Stackoverflow를 보면 python3에서는 작동이 안된다고들 하는데, 어쩌다보니 실행이 되는 듯해서 기록에 남긴다. 1. pip에서 git를 이용하기 위해 git를 설치 (base) > conda install -c anaconda git   2. Visual Studio 2017용 Build Tool을 여기서 찾아서 다운로드 받는다. (https://www.visualstudio.com/ko/downloads/?rr=http%3A%2F%2Flandinghub.visualstudio.com%2Fvisual-cpp-build-tools)   3. cocoapi Python 버전 설치: https://github.com/philferriere/cocoapi (env) > pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI 명령어로 진행, 디펜던시 오류가 나는 Read More

Machine Learning . Python

3. 한 단계를 넘어간다.

On March 21, 2018 by

참 해보고나면 별거 아니지만, 시행착오가 많다. (1) Class activation map (2) 그리고 이것을 뽑아내기 위해 마지막 convolution layer를 통과한 결과와 마지막 FCN을 통한 계산.   좌측은 성대로 판별된 사진이고 우측은 그렇지 않은 사진 우측에도 성대로 추정할 수 있는 부위가 있으나, 그 부분의 level이 낮게 나옴으로써 대칭적인 결과를 확인할 수 있었다.     Read More

Machine Learning . Monolog . Programming

On going

On March 15, 2018 by

ResNet50 모델을 기반으로 돌린 나의 데이터. Overfitting 문제인지 아니면 그냥 부진한 학습의 문제인지, Epoch을 50까지 늘렸는데, 한 에폭당 3분씩 걸리니, 예상 소요 시간이 2시간 30분이다. 그래픽 카드가 좋으면 더 빨리 연산이 될 테니, 돈으로 시간을 사는 것이겠거니. 1080 Ti 갖고 싶다.   뭔가 빨리 좋은 결과가 나와야 이 내용으로 포스팅도 하고 그럴텐데, 시작부터 이 모양이니 Read More

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