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 (tupl...

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 by...

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 ...

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(s...

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. ...

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 multim...

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 unpa...

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...

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...

📎 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 (...