전체 글 썸네일형 리스트형 롤 패치노트 개인정보처리방침 본 게임은 개인정보를 취급하지 않습니다. 더보기 KoBERT 윈도우 환경 설치 서론 KoBERT는 Colab 환경에서 구동이 가능하지만 GPU 사용량 제한 때문에 짜증나는 현상이 발생.. 로컬(윈도우)에서 구동은 불가능할까? 결론을 먼저 말하면, 가능 환경 : 아나콘다 1. 아래 KoBERT git에서 파일을 받는다 Code-> Download ZIP https://github.com/SKTBrain/KoBERT GitHub - SKTBrain/KoBERT: Korean BERT pre-trained cased (KoBERT) Korean BERT pre-trained cased (KoBERT). Contribute to SKTBrain/KoBERT development by creating an account on GitHub. github.com 과정을 잠시 설명하면, requ.. 더보기 3주차 내용 정리 패키지 클래스, 혹은 파일 단위랑 똑같은 의미 인듯 온보딩 화면 처음 시작할 때 안내화면, 패키지로 가져올 수 있다. Shared_preferences 이전의 데이터 저장하여 다음 시작할 때 불러옴 CRUD 정의 자체는 SQL 옛날에 배울때랑 동. 생략 Provider 상태 관리 패키지 제일 어려웠던 단어인데, StatefulWidget의 상위 호환 느낌이고 "최산 상태의 데이터를 보여주도록 페이지 간 데이터를 주고받고 관리하는 행위"를 해주는 패키지라고 한다. 말이 패키지지 그냥 전역변수로 활용하는 느낌인데 흠 공식문서에서도 추천한다니까 꼭 필요한 내용인 듯 Consumer 위젯. 위젯트리 최상단(꼭대기)에 접근하기 위해 필요한 위젯 더보기 2주차 내용 정리 2주차는 사실 1주차의 연장선이라는 느낌이 들었다. 중복되는 내용이 그만큼 많다. 정리 시작! Flutter의 모든 위젯은 2종류 - StateLessWidget - StattefulWidget 둘을 사용하는 프레임이 있지만 사용해보니까 상속만 해주면 안에 프레임은 VSCode가 자동으로 맞춰준다. 주 사용 위젯 역시 지난 주에 끄적였던 것들.. - 텍스트 위젯 - 컨테이너 위젯 - 아이콘 : 마태리얼/쿠퍼티노 등 아이콘을 가져오는데, import 후 사용가능 하다. - 레이아웃도 큰 레밸의 위젯으로 보는 듯 하위 위젯 : Scaffold - Scaffold 안에 appBar, body, bottomnavigationBar floatingACtionButton이 그림에 잘 정리되어 있다 Column, R.. 더보기 1주차 내용 정리 1. Flutter란 무엇인가? 앱 개발에는 두 가지 방법 [네이티브 앱 / 크로스 플랫폼 앱]이 있다. 네이티브 앱 - 성능이 가장 빠르고 최신 기능을 빠르게 적용 가능한 악점 - 다른 두 언어로 앱을 제작해야하는 단점 크로스 플랩폼 앱 - 하나의 프로그램 언어 가능 - 그 중 하나가 Flutter! 두 방법이 각각 장단점이 있고, 내가 앞으로 다룰 것은 Dart언어를 사용하는 Flutter 프레임워크를 다룬다. 플러터는 위젯을 미리 제공한다. 쿠퍼티노(iOS) 혹은 메테리얼(Android)를 주로 사용하는 듯하다. 커스텀도 가능. 혼용도 가능 https://docs.flutter.dev/development/ui/widgets 2. Flutter를 사용하기 위한 VSCode 세팅 Command Pal.. 더보기 텍스트 감정 분석 Text Sentiment Analysis 2 사이드 프로젝트 시작과 함께 전체 루프 예상 볼드체를 현재 게시글에서 서술 1. 프로젝트 기획 -> 데이터 준비 -> 데이터 라벨링 -> 학습 모델 만들기 2. 앱개발에 적용(순서 세분화 필요함) 본문 - 학습모델 준비 관련 유튜브 강의 들도 준비되어 있지만 KoBERT는 예제가 바로 제시되어 있다. 데이터만 있으면 초보자도 바로 진행 가능한 수준이다. (파이토치를 사용한 윈도우 기준) 데이터 선택하기 텍스트 감정 분석 Text Sentiment Analysis 1 (tistory.com) 텍스트 감정 분석 Text Sentiment Analysis 1 사이드 프로젝트 시작과 함께 전체 루프 예상 볼드체를 현재 게시글에서 서술 1. 프로젝트 기획 -> 데이터 준비 -> 데이터 라벨링 -> 학습 모델 만들.. 더보기 텍스트 감정 분석 Text Sentiment Analysis 1 사이드 프로젝트 시작과 함께 전체 루프 예상 볼드체를 현재 게시글에서 서술 1. 프로젝트 기획 -> 데이터 준비 -> 데이터 라벨링 -> 학습 모델 만들기 2. 앱개발에 적용(순서 세분화 필요함) 게시 목표 : 여러 게시글에 거쳐 1 ~ 2번에 대한 과정 서술 본문 - 프로젝트 기획 텍스트로 감정 분석을 하려고 한다. 한 문단 정도의 텍스트의 감정을 분류를 목표로 한다. 학습용(책 또는 RNN 소개 등)으로는 [영화 리뷰 댓글]을 [금정/부정/중립]으로 나누는 정도이지만 진행하려는 프로젝트에서는 [일반 게시글]을 [즐거운/슬픈/두려운/분노/어이 없는/중립] 등 여러 종류로 분류하려고 한다. 관련 논문을 몇 개 찾을 수 있었으며 약 90% 이상의 정확도를 주장하고 있다. 논문1. https://koreas.. 더보기 [GPU사용] tensorflow 설치 in anaconda 환영합니다! 글쓴이의 환경을 크게 다음과 같습니다. ryzen3500x gtx 1060 Anaconda 아나콘다에 gpu를 사용한 tensorflow 환경 구축을 알아보겠습니다. 1. CUDA 및 cuDNN 설치 저는 이전 게시물에서 제 그래픽카드인 1060에 맞는 CUDA10.1을 먼저 설치했습니다. 본인 환경에 맞는 호환성을 반드시 먼저 확인하시기 바랍니다. developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base CUDA Toolkit 10.1 original Archive Select Target Platform Click on the green buttons that describe your target platform. Only supported platf.. 더보기 이전 1 2 다음
