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2020년 1월에 가민 포러너 245를 구입했다. 그리고 정말 열심히. 잘 달렸다 2020.01.20 - [IT Device] - 가민 포러너 245 뮤직 개봉기. Gamin FORERUNNER 245 MUSIC 가민 포러너 245 뮤직 개봉기. Gamin FORERUNNER 245 MUSIC 가민 포러너 245 뮤직 구입 개봉기. 러닝을 즐겨하는데 뛸 때마다 핸드폰을 들고뛴다. 들고뛰면 손이 부자연스럽기도 하고 거추장스러워서 러닝 색에 핸드폰을 넣고 달려보았지만 아무리 꽉 조 blueground.tistory.com 그리고.. 4년이 지났다. 그때 쓴 글을 보니 포러너245를 구입하기전까지 1,467km를 뛰었더라. 지금은.. 3,111km 를 뛰었으니.. 거의 1,550km를 4년동안 포러너 245와..

“코스모스”는 예전에도 나에게 큰 영감을 줬고, 시간이 지나도 그 매력은 전혀 바래지 않았다. 우주의 신비와 인간 지성에 대한 세이건의 열정적인 이야기는 여전히 감동적이었다. 이 이벤트를 통해 매일 한 문구씩 골라내는 작업은 내 생각을 더 깊게 해주었다. 각 문구는 우주와 인생에 대한 다양한 관점을 제시했고, 이를 통해 나는 세상을 바라보는 방식에 대해 다시 생각해볼 기회를 얻었다. 인간의 존재가 우주 안에서 얼마나 미미한지, 그리고 그 속에서도 어떻게 의미를 찾아낼 수 있는지에 대한 세이건의 관점은 여전히 감동적이었다. 오랜 시간 후에 다시 책을 읽으며, 이전에는 주목하지 않았던 부분들이 새롭게 다가오는 경험도 했다. 사람은 성장하고 변화하며, 그 과정에서 보는 관점도 달라진다. 이번에 새롭게 발견한 ..

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 : 파이썬으로 익히는 딥러닝 이론과 구현 실습 환경 : google colab 4장 - 신경망의 학습 책에서는 로컬 개발환경에서 실습하도록 되어있지만 google clolab에서 실습을 진행. 그에 맞게 코드 수정. 범용능력 : 아직보지 못한 데이터 (훈련데이터에 포함되지 않은 데이터)로도 문제를 올바르게 풀어내는 능력. 오버피팅 (Overfitting) : 한 데이터셋에만 지나치게 최적화된 상태. 손실함수 (loss function) : 신경망 성능의 나쁨을 나타내는 지표. 현재의 신경망이 훈련데이터를 얼마나 잘 처리하지 못하는지를 나타낸다. => 숫자가 낮을수록 성능이 좋다 손실함수 - 오차제곱합 오차제곱합 : (sum of squares for error , SSE) : ..

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 : 파이썬으로 익히는 딥러닝 이론과 구현 실습 환경 : google colab 3장 - 신경망 책에서는 로컬 개발환경에서 실습하도록 되어있지만 google clolab에서 실습을 진행. 그에 맞게 코드 수정. mnist dataset을 가져오는 방법은 2가지. 1. keras 2. 책에서 제공하는 mnist를 colab에 업로드 1. keras 이용 from keras.datasets import mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 형상을 확인해보면 책과 다르다. 책은 (60000, 784) 로 나온다. 책에서 제공하는 데이터셋은 2차원(28x28)의 이미지를 flatten =True 처리했기에 1차원..