인공지능4 [FL] Federated Learning tutorial (flwr) https://github.com/adap/flower GitHub - adap/flower: Flower: A Friendly Federated AI FrameworkFlower: A Friendly Federated AI Framework. Contribute to adap/flower development by creating an account on GitHub.github.com 개발환경IDE : colabfile : FL_test.ipynb목표- 30분 연방학습 튜토리얼- 연방학습 알고리즘을 구현해보자.- 실제로 서버와 클라이언트 간의 학습 과정을 시뮬레이션을 통해 구현해보자.환경설정python으로 진행하므로conda, pyenv, colab 이든 모든 괜찮다.나는 colab으로 간단하게.. 2025. 3. 3. [ML] 강화학습(RL)의 이해 강화학습(Reinforcement Learning)의 개념1. 보상(Reward)과 벌칙(Publishment)파블로프의 개, 스키너의 비둘기 실험처럼 가르칠 때, 적절한 보상과 벌을 작용하게 되면 학습의 효과가 강화된다는 것을 원리로 시작되었다.2. 시행착오: 에이전트(Agent)와 환경(Enviroment)의 상호작용 처음 게임을 시작할 때를 떠올리면 실수도 많이 하고, 낮은 점수를 획득하지만 게임을 계속하다 보면 어떤 행동이 점수를 높이는지, 어떤 행동이 게임오버로 만드는지 자연스럽게 아는 과정을 의미한다. Agent(에이전트)는 다음과 같이 학습한다.처음에는 무작위로 행동을 시도해봅니다각 행동의 결과를 기억합니다좋은 결과를 가져온 행동은 더 자주 시도합니다나쁜 결과를 가져온 행동은 피하려고 합니다.. 2025. 2. 2. [PyTorch] MNIST 문자 인식 모델 MNIST(Modified National Institute of Standard an Technology) 데이터셋: 1. Pytorch를 사용하기 위한 라이브러리 불러오기 import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optimimport torchvisionimport torchvision.transforms as transfroms torch: PyTorch 라이브러리. 텐서 연산 및 신경망 구성에 사용torch.nn: 신경망 레이어를 정의할 때 사용torch.optim: 학습 과정에서 사용될 옵티마이저를 정의torchvision: 이미지 관련 데이터셋과 전처리를 위한 모듈transfo.. 2024. 10. 9. [Download] aihub 이용법 AIHUB 이용 절차(for Linux)https://www.aihub.or.kr/devsport/apishell/list.do?currMenu=403&topMenu=100 조금 더 구체적으로 소개해봤어요.1. curl 다운로드sudo apt install curl linux 시스템에 curl을 설치하여 url을 통해 데이터 전송 및 수신하기 위해 사용 2. aihubshell 다운로드curl -o "aihubshell" https://api.aihub.or.kr/api/aihubshell.do 3. aihubshell 실행권한 부여(필수)chmod +x aihubshellchmod +x aihubshell 4. 전역 실행 bin 등록aihubshell을 /usr/bin/에 복사하여 전역명령어로 .. 2024. 5. 23. 이전 1 다음
