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[공학 박사 일기장] 인생 여행 이야기

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[공학 박사 일기장] 인생 여행 이야기

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AI STUDY/Python (8)
[Python] 22.08.31 딥러닝 실습 (3탄: PINN - DeepXDE)

1. Introduction 지난번에 이어서 PINN을 구현하는 것을 계속 실습 중이다. 이전 포스팅: https://jinsustory.tistory.com/312 [Python] 22.08.27 딥러닝 실습 (2탄: PINN) 1. Introduction Data에 100% 의존하지 않고, 우리가 선험적으로 알고 있는 지식을 활용해서 보다 적은 수의 데이터를 활용하면서 동시에 기존 Domain knowledge를 잘 융합하는 것에 대한 키워드이 jinsustory.tistory.com 궁극적으로 내가 하려고 하는 것은 PDE-foward & inverse problem (FP/IP)을 자유롭게 푸는 것이고, ODE FP > ODE IP > PDE FP > PDE IP 순으로 해보려고 한다. MATLA..

AI STUDY/Python 2022. 8. 31. 14:23
[Python] 22.08.27 딥러닝 실습 (2탄: PINN)

1. Introduction Data에 100% 의존하지 않고, 우리가 선험적으로 알고 있는 지식을 활용해서 보다 적은 수의 데이터를 활용하면서 동시에 기존 Domain knowledge를 잘 융합하는 것에 대한 키워드이다. Brown 대학에서 publish한 논문이 꽤 유명하다. "Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations" 위 논문에서 여러 가지 analytical solution이 존재하는 ODE/PDE를 PINN으로 구현하고 코드를 공개해두었다. 해당 링크: https:/..

AI STUDY/Python 2022. 8. 27. 16:28
[Python] 22.08.20 딥러닝 실습 (1탄: AutoKeras)

1. Introduction ML에 Pycaret이 있다면, DL에는 AutoKeras가 있다. 짧은 몇 일 동안 DL을 처음으로 돌려보고 느낀 점은 정말 hyper parameter optimization이 사람의 손을 정말 많이 탄다는 것이다. 굉장히 많은 optimization algorithm & 설계 변수 (hidden layer, neuron 갯수, activation function, learning rate 등등)이 있고, 그것들이 나온 막락을 이해하려면 족히 1년은 걸릴 것이라고 판단되었다..! 관련 분야로 학위를 받는 대학원생이라면 조금 더 깊이를 채워보겠으나, 지금 나는 내가 풀고자 하는 문제에 바로 응용 접목해서 결과를 도출하고 그 의미를 천천히 이해하면서 깊이를 더해가는 방식을 택..

AI STUDY/Python 2022. 8. 21. 00:36
[Python] 22.08.15 딥러닝을 위한 텐서플로우/GPU 세팅 (CUDA, cuDNN)

연휴를 맞아 파이썬 실습을 진행했다. 이전에는 단순히 파이썬 개발환경만 셋팅해서 간단한 종류의 Machine Learning을 해보았다면, 지금은 Deep Learning을 다루기 위해 텐서플로우 와 GPU 관련된 세팅을 잡아주기로 했다. [1] 본인 컴퓨터 개발 환경 - Window 10 64-bit - Python: 3.7.9 - GPU: 1060 GB [2] Tensorflow 명령어 1줄: pip install --upgrade tensorflow-gpu 참고) -gpu를 붙이는 이유는 그래픽 카드를 사용하겠다는 의미이다. (참고한 블로그: https://kindtis.tistory.com/602) 그 이후에 내가 무슨 버전을 설치했는지 확인할 수 있다. 명령어 2줄: import tensorfl..

AI STUDY/Python 2022. 8. 15. 14:07
[Python] 22.06.05 최적화 패키지 실습 (1탄)

모처럼 연휴를 맞아 파이썬 실습을 해보았다. "optuna"라는 최적화 패키지를 소개한다. 링크: https://optuna.readthedocs.io/en/stable/index.html [1] 최적화의 목적 인공지능을 통한 서로깃 모델 (혹은 모델 차원축소)링을 했다면 (이전 Pycaret 패키지 참조), https://jinsustory.tistory.com/229?category=866244 https://jinsustory.tistory.com/230?category=866244 그 이후에는 모델링의 컴퓨터 연산시간 감소 이점을 부각하기 위하여 (혹은 어플리케이션 목적) 최적화를 많이들 쓰곤 한다. 오늘은 Optuna 패키지를 사용하여 내가 다룬 시스템에서의 optuna 패키지에서 결과를 얻었던..

AI STUDY/Python 2022. 6. 5. 23:42
[Python] 21.12.11 Pycaret 패키지 실습 (2탄)

Pycaret 패키지를 실습하는 과정을 이어서 적어본다. 1탄에서는 패키지에 대한 기본적인 개념부터해서 Setup (머신러닝 예측) -> Compare (성능 결과 확인 및 각 모델 별 비교) -> Create (가장 우수한 모델 선택) -> Tune (하이퍼파라미터 미세 조정을 통한 성능 향상) 까지 알아보았다. 그 이후 단계에 대해서 마저 적어본다. [2.6] Ensemble - 한글로는 앙상블. 한 마디로 여러 개를 섞어서 성능 예측성을 높이고, 모델의 강건성을 높이고, 과적합을 막기 위해 적용한다. - 일반적으로 decision tree에서 여러 가지를 결합하여 weak classifier를 strong classifier로 만들기 위함이다. - 여기에 두 가지 기법이 소개되었다. [2.6.1] ..

AI STUDY/Python 2021. 12. 11. 16:07
[Python] 21.12.11 Pycaret 패키지 실습 (1탄)

약 4개월 정도 공동연구를 진행했었던 토픽이 잘 마무리 되었다. 공학 문제를 해결하기 위하여 인공지능을 적용했었는데, 결과가 잘 나왔고 논문 작성도 마무리가 되어서 곧 투고 예정이다. Machine-learning을 활용한 surrogate modeling이 주제이고, 내가 가지고 있는 도메인 지식과 현상학적인 발견을 머신러닝을 통해서 잘 구현했고, 이를 통해 새롭게 결과를 도출하였었다. 결과를 정리하는 과정하고, 파이썬 코드를 복귀하면서 이를 기록해두려고 한다. 파이썬을 다룬지 아직 반년도 되지 않아, 굉장히 기초적인 것 밖에 모른다. 내가 사용하였던 패키지 위주 및 유용했던 명령어를 정리해본다. [1] 패키지 불러오기 & 엑셀 불러오기 [1.1] import pandas as pd - pandas: ..

AI STUDY/Python 2021. 12. 11. 15:22
[Python] 21.05.19 (1) 실습으로 시작해보기

모처럼 공휴일을 맞아 머리를 식히러 연구 대신 Python 실습해보았다. 실습 예제: https://www.kaggle.com/christianlillelund/house-prices-xgboost-bayesianoptimization?scriptVersionId=38136393 중간중간 막혔던 부분들을 메모해서 어떻게 넘어갔는지 기록해볼까 한다. [1] FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory Step 1. 해당 폴더에서 경로를 직접 찾는다. Step 2. 찾은 주소에 \를 한개 씩 더붙이니 해결 된다. [2] 코드 공부 - 중간중간 명령어에서 df라고 나오는데 data frame의 약자였다. - matplotlib에서 plt는 흔히 줄여쓰는 p..

AI STUDY/Python 2021. 5. 19. 12:38
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