우당탕탕 연구실

[인공지능] 유넷(U-Net) 구조 이해하기, PyTorch 구현까지

U-NET이미지 분할(Segmentation) 공부하다 보면 거의 무조건 U-Net이 나온다. 2015년에 의료 영상 분할용으로 나온 모델인데, 지금은 이미지 생성 모델(Stable Diffusion 같은 확산 모델)에서 노이즈 예측용 백본으로도 쓰인다. 구조 자체는 단순해서, 한 번 정리해두면 이후 변형 모델 볼 때도 편하다. U-Net이 풀려는 문제분류(Classification)는 이미지 한 장에 라벨 하나를 붙이면 끝이다. 분할(Segmentation)은 픽셀 하나하나에 라벨을 붙여야 한다. 출력이 입력과 같은 해상도의 마스크여야 한다는 뜻이다.일반 CNN처럼 풀링으로 이미지를 계속 줄이면 "뭐가 있는지"는 알겠는데 "어디에 있는지"가 뭉개진다. U-Net은 이걸 줄였다가 다시 키우되, 줄이기 전..

차트를 계속 띄워놓고 보는 게 은근히 피곤하다. 특정 가격에 오면 알림만 오면 되는데, 거래소 앱 알림은 딱 원하는 조건으로 세팅하기가 애매해서 직접 만들어보기로 했다.목표BTC 가격이 내가 정한 값에 도달하면 텔레그램으로 메시지가 오게 만드는 것.구조바이낸스 공개 API로 현재가 조회 (인증 필요 없음)일정 주기로 반복 체크조건 충족 시 텔레그램 봇으로 메시지 전송코드import requestsimport timeBINANCE_URL = "https://api.binance.com/api/v3/ticker/price"TELEGRAM_TOKEN = "봇_토큰"CHAT_ID = "챗 아이디"TARGET_PRICE = 65000SYMBOL = "BTCUSDT"def get_price(): res = r..

프로그래머스 문제풀이/Python3[1단계] 정수 제곱근 판별👉 문제 설명임의의 양의 정수 n에 대해, n이 어떤 정수 x의 제곱인지 아닌지 판단하려 합니다. n이 정수 x의 제곱이라면 x+1의 제곱을 return 하고, n이 정수 x의 제곱이 아니라면 -1을 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요. 👉 제한사항n은 1이상, 50000000000000 이하인 양의 정수입니다.👉 입출력 예n return1211443-1 👉 입출력 예 설명입출력 예 #1121은 11의 제곱이므로, (11+1)의 제곱인 144를 return 합니다. 입출력 예 #23은 어떤 정수의 제곱도 아니므로 -1을 return 합니다. 👉 문제 풀이def solution(n): answer = 0 x..

👉 문제 설명자연수 n을 뒤집어 각 자리 숫자를 원소로 가지는 배열 형태로 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.👉 제한사항• n은 10,000,000,000 이하인 자연수입니다.👉 입출력 예👉 입출력 예 설명입출력 예 #1n이 12345이므로 각 자리 숫자를 뒤집은 배열 [5,4,3,2,1]을 return 합니다.👉 문제 풀이def solution(n): answer = [] n = str(n) for i in range(len(n)): answer.append(n[i]) answer.reverse() answer = list(map(int, answer)) return answern을 문자열로 바꾼 다음, 한 글자씩 answer에..

혼자 일하다 보면 “이거 매번 손으로 하기 귀찮은데” 싶은 순간이 자주 온다. 그 중 하나가 구글폼으로 문의가 들어올 때마다 확인하러 들어가는 거였다. 매번 폼 결과 시트를 열어서 새 응답이 있는지 확인하는 게 은근히 번거로웠다.그래서 Zapier로 자동화를 붙여봤다.목표구글폼에 새 응답이 들어오면, 알림을 슬랙으로 바로 받는 것.확인하러 들어갈 필요 없이, 새 문의가 오면 바로 알게 만드는 게 목적이었다.Zap 구성Zapier는 트리거(Trigger) + 액션(Action) 구조로 짜면 된다. • 트리거: 구글폼(Google Forms) - 새 응답 제출 시 • 액션: 슬랙(Slack) - 특정 채널에 메시지 보내기계정 연결하고 트리거 앱/이벤트만 골라주면 되는데, 여기까지는 별 문제 없었다.막힌 부분..

서론1인 창업을 하다 보면 마케팅, 고객 응대, 콘텐츠 제작, 회계까지 혼자 다 처리해야 하는 순간이 옵니다. 직접 여러 자동화 파이프라인을 만들어보면서 느낀 건, 사람 손이 많이 가는 반복 업무일수록 AI와 노코드 자동화 툴로 대체할 여지가 크다는 점이었습니다. 이번 글에서는 실제로 써보고 효과를 본 1인 창업자용 AI 자동화 툴들을 정리해봅니다.1. 왜 1인 창업자에게 자동화가 필수인가?혼자 사업을 운영하면 시간이 곧 가장 비싼 자원입니다. 반복적인 작업(이메일 응대, SNS 게시, 데이터 정리)에 시간을 뺏기면 정작 중요한 의사결정이나 제품 개발에 쓸 시간이 부족해집니다.자동화 툴을 도입하면 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다.- 반복 업무 처리 시간을 크게 절감- 실수 없이 일관된 프로세스 유..

서론개인적으로 CNN(합성곱 신경망)을 처음 공부할 때, 왜 굳이 “합성곱”이라는 연산을 쓰는지 이해가 잘 안 됐습니다. 그냥 이미지를 일렬로 펼쳐서 일반 신경망(ANN)에 넣으면 안 되나 싶었는데, 그 이유를 알고 나니 이미지 처리에서 CNN이 왜 표준이 됐는지 납득이 됐습니다. 이번 글에서는 CNN의 핵심 개념과 동작 원리를 정리해보겠습니다.1. CNN(합성곱 신경망)이란?CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지, 영상 등 격자 구조를 가진 데이터를 처리하기 위해 설계된 신경망입니다. 일반적인 완전연결 신경망(Fully Connected Network)은 이미지를 1차원으로 펼쳐서 입력받기 때문에, 픽셀 간의 공간적 관계(가까운 픽셀끼리 연관성이 크다는 사실)를 잃어버립니..

🐺 문제 설명 영어 알파벳으로 이루어진 문자열 str이 주어집니다. 각 알파벳을 대문자는 소문자로 소문자는 대문자로 변환해서 출력하는 코드를 작성해 보세요. 🐺 제한 사항1 ≤ str의 길이 ≤ 20str은 알파벳으로 이루어진 문자열입니다.🐺 제한 사항입력 #1 aBcDeFg 출력 #1AbCdEfG  🐺 문제 풀이 swapcase() 를 사용해 대문자는 소문자로, 소문자는 대문자로 변환할 수 있습니다. str = input()print(str.swapcase()) + 처음에 문제를 접할 때 isupper, islower를 사용하려고 했지만, swapcase()를 이용해 한 번에 해결할 수 있다는 걸 알게 됐다.

🐺 문제 설명 A반 학생들은 시험이 끝난 뒤 성적이 나오기 전 자기 시험지를 가채점해 보았습니다. 이후에 선생님이 실제 성적을 불러 줄 때 가채점한 점수와 실제 성적이 다른 학생들이 있어 선생님께 문의를 하려고 합니다. 성적을 문의하려는 학생들의 번호가 담긴 정수 리스트 numbers와 가채점한 점수가 성적을 문의하려는 학생 순서대로 담긴 정수 리스트 our_score, 실제 성적이 번호 순서대로 담긴 정수 리스트 score_list가 주어집니다. 주어진 solution 함수는 가채점한 점수가 실제 성적과 동일하다면 "Same"을, 다르다면 "Different"를 순서대로 리스트에 담아 return하는 함수입니다. solution 함수가 올바르게 작동하도록 한 줄을 수정해 주세요. 🐺 제한 사항1..

서론 개인적으로 오류 역전파 알고리즘에 대해 처음 접했을 때 생각보다 어려웠습니다. 개념을 이해하고자 하더라도 세부적인 부분에 중요한 개념들이 맞물려 있어 자세히 공부하는 것을 추천합니다.  1. 오류 역전파 알고리즘이란? 오류 역전파(Backpropagation)는 신경망에서 학습을 수행하는 대표적인 알고리즘입니다. 주어진 입력에 대해 출력을 계산하고, 그 출력이 목표한 결과와 다를 때, 그 오차를 기반으로 신경망의 가중치를 조정하는 방법입니다. 다시 말해, 인공지능 시스템이 출력값과 실제값 사이의 오차를 최소화하도록 가중치를 갱신하여, 점진적으로 학습이 이루어지도록 합니다.이 알고리즘은 지도 학습(Supervised Learning)의 대표적인 형태로, 입력과 출력이 주어진 상태에서 네트워크가 그 사..