๋ณธ๋ฌธ ๋ฐ”๋กœ๊ฐ€๊ธฐ

Computer Science/ํ•™๊ต๊ณต๋ถ€

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machine learning >> clustering(1) Unsupervised Learning : unsupervise learning์ด๋ผ๋Š” ๋ง์€ supervisor๊ฐ€ ์—†๋‹ค๋Š” ๋œป์ด๋‹ค. ์ฆ‰ input X๋ฅผ ์œ„ํ•œ 'label'์ด ์กด์žฌํ•˜์ง€ ์•Š๋Š”๋‹ค. ์ข…๋ฅ˜ Density Estimation(KDE): y label์€ ํ•„์š”์—†๊ณ , x data๋งŒ ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค. Clustering : kMeans, MoG Dimension Reduction : x data๊ฐ€ ์ฃผ์–ด์กŒ์„ ๋•Œ, ๋†’์€ ์ฐจ์›์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋‚ฎ์€ ์ฐจ์›์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ์— projection ํ•ด์ฃผ๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ์ด๊ฑด 'compression'์ด๋ž‘ ๋น„์Šทํ•˜๋‹ค. Factor analysis: ์ฃผ์–ด์ง„ signal์„ ๋ฐœ์ƒ์‹œํ‚ค๋Š” ๋ฐ์— ์ฃผ์š”์ธ์ด ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€? Representation Learning Clustering data..
Trainingํ•  ๋•Œ ์˜ค๋ฅ˜์™€ ํ•ด๊ฒฐ๋ฒ•(Dataloader killed, Connection reset by peer, Exception 0 SISKILL) ์ฒ˜์Œ์œผ๋กœ ๊นƒํ—™์—์„œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์˜คํ”ˆ์†Œ์Šค๋ฅผ ๋‹ค์šด๋ฐ›์•„ ์‹คํ–‰์„ ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์„ ์‹œ์ž‘์œผ๋กœ ์„ฑ๋Šฅ ๊ฐœ์„ ์„ ์œ„ํ•ด ๊ณต๋ถ€ํ•˜๊ณ  ์—ฐ๊ตฌ(??)ํ•ด ๋ณผ ๊ธฐํšŒ๊ฐ€ ์ƒ๊ฒผ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ์ œ์ผ ์ฒ˜์Œ ๋‹ค๋ฃจ๊ฒŒ ๋œ ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ€ ํ•˜ํ•„ ์—„~์ฒญ ํฐ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ผ ์ •๋ง ๋งŽ์€ ๊ณ ๋น„๋“ค์ด ์žˆ์—ˆ๋‹ค....๐Ÿ˜ญ๐Ÿ˜ญ๐Ÿ˜ญ ๊ทธ๋ƒฅ ๋Œ๋ ค๋ณด๋Š” ๊ฑด๋ฐ... ๋ชจ๋“  ๊ฒŒ ์ฒ˜์Œ์ธ ๋‚˜์—๊ฒŒ ๋„ˆ๋ฌด ๋งŽ์€ ์‹œ๊ฐ„์ด ํ•„์š”ํ•˜๋”๋ผ... ์ง„์งœ ์‹œ์ž‘์กฐ์ฐจ ๋ชปํ–ˆ๋Š”๋ฐ 1. RuntimeError : DataLoader worker (pid ~~) is killed by signal: Killed. ์ง„์‹ฌ ์ด ์˜ค๋ฅ˜๋•Œ๋ฌธ์— ๊ตฌ๊ธ€์— ์น˜๋ฉด ๋‚˜์˜ค๋Š” ๊ธ€์€ ๋ชจ๋‘ ์ฝ์–ด๋ดค๋‹ค. 1.1 ์—๋Ÿฌ์˜ ์›์ธ 1.2 ์‹œ๋„ 1) batch size ์ค„์ด๊ธฐโŒ ๊ตฌ๊ธ€์— ๊ฒ€์ƒ‰ํ•ด๋ณด๋‹ˆ ๊ฐ€์žฅ ๋จผ์ € ๋‚˜์˜ค๋Š” ํ•ด๊ฒฐ๋ฒ•์ด batch size๋ฅผ ์ค„์ด๋ผ๋Š” ๋ง์ด ์žˆ์–ด์„œ 512๋ถ€ํ„ฐ 32๊นŒ์ง€ ์ค„์—ฌ์„œ..
์‹ค์ „ํ”„๋กœ์ ํŠธ2 >> ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๊ฐœ์„  ๊ณผ์ œ(1) 1. ๋ฌธ์ œ์  ์ข€ ๋” ํญ๋„“์€ ์†Œ๋น„์ž์ธต ์ง€๊ทธ์žฌ๊ทธ๋Š” ๋Œ€ํ•œ๋ฏผ๊ตญ ์—ฌ์„ฑ 10๋Œ€ 20๋Œ€๋ฅผ ๋Œ€์ƒ์œผ๋กœ ๋งŽ์€ ์‚ฌ๋ž‘์„ ๋ฐ›๊ณ  ์žˆ๋Š” ๊ฒƒ์€ ์‚ฌ์‹ค์ด๋ฉฐ, ์ง€๊ทธ์žฌ๊ทธ์™€ ๊ฐ™์€ ์–ดํ”Œ๋ฆฌ์ผ€์ด์…˜ ํŠน์„ฑ ์ƒ ์ง€์†์ ์ธ ์ด์šฉ์ž ์ˆ˜ ๋˜ํ•œ ๋ณด์žฅ๋  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ์†Œ๋น„์ž์ธต์ด ํ•œ์ •์ ์ด๋‹ค ๋ณด๋‹ˆ ์„ฑ์žฅ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์— ๋Œ€ํ•œ ๊ธฐ๋Œ€๋ฅผ ํ•˜๊ธฐ ์–ด๋ ต๊ธฐ์— ๋” ๋„“์€ ์†Œ๋น„์ž์ธต์„ ํ™•๋ณดํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฐ€๊ฒฉ๋น„๊ต ์‹œ์Šคํ…œ์˜ ๋ถ€์žฌ ์ง€๊ทธ์žฌ๊ทธ์—์„œ ํŒ๋งค์ค‘์ธ ์ƒํ’ˆ๊ณผ ๊ฐ™์€ ์ƒํ’ˆ์„ ๋„ค์ด๋ฒ„ ์‡ผํ•‘๊ณผ ๊ฐ™์€ ๋‹ค๋ฅธ ์‡ผํ•‘๋ชฐ ์‚ฌ์ดํŠธ์—์„œ ๊ฐ€๊ฒฉ ํ™•์ธ์„ ํ•˜์˜€์„ ๋•Œ ๋” ์‹ผ ๊ฐ€๊ฒฉ์— ํŒ๋งค๋˜๋Š” ๊ฒƒ์„ ์‰ฝ์ง€ ์•Š๊ฒŒ ๋ฐœ๊ฒฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฌผ๋ก  ์ง€๊ทธ์žฌ๊ทธ์—์„œ ์‰ฝ๊ฒŒ ๊ตฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค๋Š” ํŽธ์˜์„ฑ์— ์˜ํ•ด ์‹ ๊ฒฝ ์“ฐ์ง€์•Š๋Š” ์ปค์Šคํ„ฐ๋จธ๋“ค์ด ์กด์žฌํ•˜๊ธฐ๋„ ํ•˜์ง€๋งŒ ์ง€๊ทธ์žฌ๊ทธ์— ๋Œ€ํ•œ ์‹ ๋ขฐ๋„๊ฐ€ ๋–จ์–ด์ ธ ๋” ์ด์ƒ ์ง€๊ทธ์žฌ๊ทธ๋ฅผ ์ฐพ์ง€ ์•Š๋Š” ์ƒํ™ฉ ๋˜ํ•œ ๋ฐœ์ƒํ•œ๋‹ค๊ณ ..
์‹ค์ „ํ”„๋กœ์ ํŠธ2 >> ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๊ฐœ์„  ๊ณผ์ œ(2) 2. ๊ฐœ์„ ์•ˆ 1. ์ฒซ๋ฒˆ์งธ ๋ฌธ์ œ ์—ฐ๋ น๋Œ€. ์ง€๊ทธ์žฌ๊ทธ๊ฐ€ ๊ฐ€์ง„ ํ๋ ˆ์ด์…˜ ์„œ๋น„์Šค ํŠน์„ฑ ์ƒ ์ง€๊ทธ์žฌ๊ทธ ์–ดํ”Œ๋ฆฌ์ผ€์ด์…˜ ์‚ฌ์šฉ์ž์— ๋Œ€ํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ์‚ฌ์šฉ์ž๋“ค์˜ ์š”๊ตฌ๋ฅผ ์ฑ„์›Œ์ฃผ๋Š” ๊ตฌ์กฐ์ด๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์—, 4050 ์—ฐ๋ น๋Œ€์˜ ์ด์šฉ์ž์— ๋Œ€ํ•œ ์ •๋ณด๋ฅผ ํ•„์š”๋กœ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. 4050๋Œ€ ์—ฌ์„ฑ๋“ค์„ ๋Œ€์ƒ์œผ๋กœ ํ•œ ์‹œ์žฅ ์กฐ์‚ฌ๋ฅผ ํ†ตํ•˜์—ฌ ์ถฉ๋ถ„ํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ํ™•๋ณด์™€ ์‚ฌ์ „์— 40๋Œ€ 50๋Œ€ ์—ฌ์„ฑ๋“ค์„ ๊ตฌํ•ด ์‡ผํ•‘๋ชฐ ์ด์šฉ ๋กœ๊ทธ๋“ค์„ ๊ตฌํ•œ๋‹ค๋˜์ง€ ์ด๋Ÿฌํ•œ ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋…ธ๋ ฅ๋“ค์„ ํ†ตํ•œ ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ตฌ์ถ•์ด ๊ฐ€์žฅ ์šฐ์„ ์‹œ ๋˜์–ด์•ผ ํ•  ๊ฒƒ์œผ๋กœ ๋ณด์—ฌ์ง‘๋‹ˆ๋‹ค. 2. ๋‘๋ฒˆ์งธ ๋ฌธ์ œ๋Š” ๊ฐ€๊ฒฉ๋น„๊ต ์‹œ์Šคํ…œ ๋„์ž…์œผ๋กœ ํ•ด๊ฒฐํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ๊ฐ€๊ฒฉ๋น„๊ต ์‹œ์Šคํ…œ ๋„์ž… ์‹œ ์ฃผ์˜ํ•  ์ ์ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์‚ฌ์‹ค ์ง€๊ทธ์žฌ๊ทธ์—๋Š” ๊ฐœ์ธ ์‡ผํ•‘๋ชฐ, ์†Œ์ƒ๊ณต์ธ๋“ค์ด ๋งŽ๋‹ค ๋ณด๋‹ˆ ์ƒํ’ˆ์˜ ๊ฐ€๊ฒฉ๊ฒฝ์Ÿ์„ ์‹ฌํ™”์‹œํ‚ฌ ์šฐ๋ ค๊ฐ€ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ฅผ ์œ„ํ•ด์„œ ์ง€๊ทธ์žฌ๊ทธ์—์„œ๋Š” ..
์‹ค์ „ํ”„๋กœ์ ํŠธ2 >> ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๊ฐœ์„  ๊ณผ์ œ(3) 3. ์ƒˆ๋กœ์šด ์•„์ด๋””์–ด
์‹ค์ „ํ”„๋กœ์ ํŠธ2 >> ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๋ถ„์„ 1. ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์„ ํƒ ๋ฐฐ๊ฒฝ ์–ด๋Š ์ˆœ๊ฐ„๋ถ€ํ„ฐ ์‹๋ฃŒํ’ˆ, ์˜ท ๋ฟ๋งŒ ์•„๋‹ˆ๋ผ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์ œํ’ˆ์„ ๋Œ€์ƒ์œผ๋กœ IT๊ธฐ์ˆ ์„ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ํ•œ ์„œ๋น„์Šค๋“ค์„ ํ†ตํ•ด ๊ตญ๋‚ด ์œ ํ†ต ์‚ฐ์—… ํ˜์‹ ์ด ์ผ๊ณ  ์žˆ์œผ๋ฉฐ, ํŠนํžˆ ๋ชจ๋ฐ”์ผ ์‡ผํ•‘ ์–ดํ”Œ์ด ์šฐ๋ฆฌ์˜ ์‚ถ์— ๊นŠ์ด ์ž๋ฆฌ ์žก๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ์ด๋Š” ํŠนํžˆ ์šฐ๋ฆฌ์˜ ์†Œ๋น„ ํŒจํ„ด ๋˜ํ•œ ๋ฐ”๊พธ๋Š”๋ฐ ์ผ์กฐ๋ฅผ ํ•˜๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ๊ทธ๋งŒํผ ์šฐ๋ฆฌ์—๊ฒŒ ๋ฏธ์น˜๋Š” ์˜ํ–ฅ๋ ฅ์ด ํฌ๋‹ค๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•ด์„œ ๋ชจ๋ฐ”์ผ ์‡ผํ•‘๊ณผ ๊ด€๋ จ๋œ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด๋ฅผ ์„ ํƒํ•˜๊ฒŒ ๋˜์—ˆ๊ณ , ๊ทธ ์ค‘์—์„œ๋„ ํŠนํžˆ10,20๋Œ€๊ฐ€ ๊ฐ€์žฅ ๋งŽ์ด ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ์‡ผํ•‘ ์–ดํ”Œ์ด์ž ๋‚˜์กฐ์ฐจ๋„ ์ •๋ง ๋งŽ์ด ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ์–ดํ”Œ์ธ '์ง€๊ทธ์žฌ๊ทธ'๋ฅผ ์ด๋ฒˆ ์‹ค์ „ํ”„๋กœ์ ํŠธ2์˜ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๋ถ„์„ ์ฃผ์ œ๋กœ ์„ ํƒํ•˜๊ฒŒ ๋˜์—ˆ๋‹ค. 2. ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ํŠน์ง• : "์ง€๊ทธ์žฌ๊ทธ"๋Š” ํŒจ์…˜/ํ…Œํฌ ๊ธฐ์—…์œผ๋กœ์„œ 3700์—ฌ ๊ฐœ์˜ ๋™๋Œ€๋ฌธ ์˜๋ฅ˜ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์—ฌ์„ฑ ์‡ผํ•‘๋ชฐ์„ ํ•œ๋ฐ ๋ชจ์•„ ์ด์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ํ”Œ๋žซํผ์ด๋‹ค..
์‹ค์ „ํ”„๋กœ์ ํŠธ2 >> CTAT ํ™œ์šฉ ๋ฐ ํ›„๊ธฐ. CTAT์€ ํฌ๊ฒŒ 1. html ํŽธ์ง‘์ฐฝ์œผ๋กœ ์‚ฌ์šฉ์ž๊ฐ€ ์‚ฌ์šฉํ•  ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค ๋งŒ๋“ค๊ธฐ. 2. model์˜ ์ข…๋ฅ˜์— ๋”ฐ๋ผ tutor ๋งŒ๋“ค๊ธฐ 3. ์›ํ•˜๋Š” ๊ธฐ๋Šฅ ์ถ”๊ฐ€๋กœ ๋‚˜๋‰˜๋Š”๋ฐ ๋‚˜๋Š” ์ผ๋‹จ ๊ฐ„๋‹จํ•˜๊ฒŒ html์„ ๋งŒ๋“ค๊ณ  example-tracing tutor์˜ tutorial๋งŒ ๋”ฐ๋ผํ•ด๋ณด์•˜๋‹ค. htmlํŽธ์ง‘์ฐฝ์—์„œ ์‰ฝ๊ฒŒ ์‚ฌ์šฉ์ž ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค๋ฅผ ๋งŒ๋“ค๊ณ , ์‚ฌ์šฉ์ž์˜ ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค์— ๋“ค์–ด์˜ค๋Š” ์ธํ’‹ ๊ฐ’์— ๋”ฐ๋ผ tutor์˜ ํ–‰๋™๋“ค์„ ์ง€์ •ํ•ด์ฃผ๋ฉด ๋œ๋‹ค. (์•„๋ž˜์˜ ์‚ฌ์ง„๊ณผ ๊ฐ™์ด ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค๋Š” html์ฝ”๋“œ๋กœ ํŽธ์ง‘๋„ ๊ฐ€๋Šฅํ•˜๋‹ค. ) tutorial์— ๋‚˜์˜จ๋Œ€๋กœ 1/4 + 3/8์„ ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค์˜ ์ดˆ๊ธฐ์ƒํƒœ๋กœ ์ง€์ •ํ•ด์ฃผ๊ณ  cognitive tutor authoring tool์—์„œ ์–ด๋–ค ์ธํ’‹์€ ๋‹ต์œผ๋กœ, ์–ด๋–ค ์ธํ’‹์€ ์˜ค๋‹ต์œผ๋กœ ์„ค์ •์„ ํ•ด์คŒ์œผ๋กœ์จ tutor๋ฅผ ๋งŒ๋“ค์–ด์ค€๋‹ค. ๊ทธ๋ ‡๊ฒŒ ๋˜..
์‹ค์ „ํ”„๋กœ์ ํŠธ2 >> CTAT ์„ค์น˜ ๊ด€๋ จ https://github.com/CMUCTAT/CTAT/wiki/Quick-Start#download-ctat CMUCTAT/CTAT Cognitive Tutor Authoring Tools. Contribute to CMUCTAT/CTAT development by creating an account on GitHub. github.com 1. cloud app์„ ์„ค์น˜ํ•˜๊ณ  setup ํ•ด์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ตฌ๊ธ€๋“œ๋ผ์ด๋ธŒ app ์„ค์น˜ ๊ตฌ๊ธ€๋“œ๋ผ์ด๋ธŒ app์— CTAT์ด๋ผ๋Š” ํด๋”๋ฅผ ๋งŒ๋“ค์–ด ์ค๋‹ˆ๋‹ค. ๋‚˜์˜ ๋กœ์ปฌ ๋“œ๋ผ์ด๋ธŒ์— ์žˆ๋Š” CTATํด๋”์™€ ๊ตฌ๊ธ€ ๋“œ๋ผ์ด๋ธŒ์˜ CTATํด๋”๋ฅผ ๋™๊ธฐํ™”ํ•ด์ค๋‹ˆ๋‹ค. 2. github์— ์žˆ๋Š” CTAT_macos_4_3_0.dmg ์„ค์น˜ java jdk ์„ค์น˜ ํ›„ ์„ค์น˜. 3. ์„ค์น˜ ์™„๋ฃŒ