본문은 “파이썬 코딩의 기술 (Effective Python, 2판)”의 “Chapter 01. Pythonic Thinking”을 읽고 정리한 내용입니다. 형식화 (Formatting) 미리 정의된 문자열에 데이터 값을 끼워넣어 사람이 보기 좋은 문자열로 저장하는 과정 C 스타일 형식화: % 형식화 연산자 사용 (tuple, ...
본문은 “파이썬 코딩의 기술 (Effective Python, 2판)”의 “Chapter 01. Pythonic Thinking”을 읽고 정리한 내용입니다. 데이터 종류 인스턴스 타입 변환 시 사용하는 메서드 설명 이진 데이터 bytes...
본문은 “파이썬 코딩의 기술 (Effective Python, 2판)”의 “Chapter 01. Pythonic Thinking”을 읽고 정리한 내용입니다. https://peps.python.org/pep-0008/ 공백(Whitespace) 탭 대신 스페이스를 사용해 들여쓰기하라. 문법적으로 중요한 들여쓰기에는 4칸 ...
본문은 “파이썬 코딩의 기술 (Effective Python, 2판)”의 “Chapter 01. Pythonic Thinking”을 읽고 정리한 내용입니다. 이제 파이썬 3 버전을 사용해야 하며, 파이썬 버전은 다음과 같이 확인할 수 있다. python --version # Python 3.10.11 import sys print(sys....
어딘가 허전해보이는 인증샷 지난 2월 28일, 개발자 로망 중 하나를 이루었다. 바로 네이버 컨퍼런스 DEVIEW에 오프라인으로 참석하는 것! 마침 요즘 AI가 워낙 핫하다보니 올해 DEVIEW 세션 중 상당 수가 AI 관련이었고, 그 이유로 회사 팀원분들이랑 함께 Day 2 티켓팅을 시도해서 (무려 외근을 찍고) DEVIEW에 가게 되었다. 비...
발표 자료 및 영상: https://deview.kr/2023/sessions/533 1. Diffusion Model Multimodal image generation model with diffusion process image generation - BigGAN → StyleGAN2 → DALL-E 2 multimoda...
발표 자료 및 영상: https://deview.kr/2023/sessions/556 SNOW AI FILTER 개발 과정 데이터를 어떻게 생성해서, 어떤 모델로, 어떻게 학습해서 AI FILTER를 개발하는지 반복되는 기획의 피드백을 어떻게 받아 어떻게 반영하여 서비스를 만드는지 1. Dataset unpair ...
발표 자료 및 영상: https://deview.kr/2023/sessions/541 파파고 이미지 번역 과정 한 장의 이미지를 번역하기 위해… 입력 형태가 각기 다른 여러 ML/AI 모델이 투입된다. 모델별로 input/output 형태가 달라 전/후처리가 필요하므로, CPU 처리가 병목이 되기도 한다...
발표 자료 및 영상: https://deview.kr/2023/sessions/565 1. WebtoonMe란? WebtoonMe = 주어진 사진 또는 영상을 (실시간으로) 웹툰 화풍으로 바꿀 수 있는 기술 2. 모델 개발 생성 모델: Model-Centric → Data-Centric 기존에는 성능이 좋은 모델을 만드...
📎 Paper: https://arxiv.org/abs/1801.07698 당시 face recognition 분야에서 class separability를 최대화 하기 위해 softmax loss function에 margins를 adopt 하는 방식이 연구되고 있었다. 본 논문에서는 Additive Angular Margin Loss (Arc...