728x90 반응형 SMALL 분류 전체보기1622 Digital Polysomnography Digital Polysomnography 컴퓨터화된 폴리그래프는 표준 폴리그래프를 대체했다. 일부 시스템은 아날로그-디지털 변환기를 사용하여 아날로그 증폭기를 컴퓨터에 연결한다. 오늘날 대부분의 시스템은 디지털 수면다원검사를 기록하기 위해 아날로그-디지털 변환기를 통해 연결된 보조 장비와 함께 컴퓨터에 직접 연결된 디지털 증폭기를 사용한다. 그러나 컴퓨터를 사용한다고 해서 표준 계측 원리를 이해할 필요성이 줄어들지는 않다. 실제로 컴퓨터를 사용하려면 기술자가 수면다원검사 중에 기록된 다양한 생물물리학적 신호를 컴퓨터가 적절하고 정확하게 기록하고 있는지 판단할 수 있을 만큼 충분한 지식이 있어야 한다. 적절한 전극 및 센서 적용 기술과 정밀한 장비 교정은 여전히 필수적이다. 정확한 신호 처리는 물론 .. 2023. 9. 25. 폴리그래프 (Polygraph) (3) 감도 (Sensitivity) AC 증폭기에는 펜에 기록된 출력 신호에 대한 입력 신호의 비율을 제어하는 감도 설정도 있다. 신호 편향의 진폭에 대한 입력 전압의 비율인 감도는 문자 그대로 증폭기를 전압에 어느 정도 민감하게 만든다. 앰프로 들어오는 활동의 전압이 너무 높아서 펜이 막힐 경우 (사각형이 되거나 신호가 서로 충돌하는 경우) 출력 (녹음)이 더 이상 정확하지 않다. 그 반대의 경우도 발생할 수 있다. 신호가 너무 작아서 특징 (주파수 및 파동 형태)을 볼 수 없을 수도 있다. 첫 번째 경우에는 감도가 너무 높게 설정되어 있다. 두 번째 경우에는 감도가 너무 낮게 설정되어 있다. 감도는 밀리미터당 마이크로볼트 (μV/mm)로 측정되며 경우에 따라 센티미터당 밀리볼트 (mV/cm)로 측정된다.. 2023. 9. 25. 폴리그래프 (Polygraph) (2) 고주파 필터 (High Frequency Filters) "차단" 주파수 이상의 신호를 감쇠하거나 줄이는 데 사용되는 고주파 필터는 증폭기에 설정된 헤르츠 (Hz) 단위로 측정된다. 감소는 급격한 차단이 아니라 필터 설정 이전에 시작되고 기록된 주파수가 증가함에 따라 감쇠가 증가하는 점진적인 차단이다. 상승 시간 상수는 증폭기의 HFF 설정에 의해 제어된다. 이는 구형파 신호 (교정 입력)가 증폭기의 입력 단자에 적용될 때 신호가 최대 편향의 63%까지 상승하는 데 걸리는 시간 (초)이다. 특정 HFF 설정에서 설정된 차단 주파수의 수신 주파수는 제조업체에 따라 지정된 비율만큼 감쇠된다. 더 높은 주파수의 수신 신호는 훨씬 더 극적으로 감쇠된다. 대부분의 경우 이는 HFF 설정의 20~30%이다. 이는 .. 2023. 9. 25. 폴리그래프 (Polygraph) (1) 폴리그래프 (Polygraph) Polygraph는 "많다"는 의미의 Poly와 "기록하다"라는 의미를 가진 graph의 합성어이며 원래는 "여러가지를 동시에 기록하는 장치"라는 뜻을 가지고 있다. 그리스어로 "많은"을 의미하는 poly, "수면"을 의미하는 somno, "쓰다, 기록하다"를 의미하는 graph에서 유래한 수면다원검사기는 수면 중 다양한 생리적 활동을 기록하도록 설계된 다채널 기록 기기 polygraph로, 수면다원검사라고 불리는 동기화된 기록을 생성한다. 폴리그래프는 입력 메커니즘 (잭박스 및 입력 선택기), 필터, 감도 또는 이득 설정, 기록 메커니즘 (컴퓨터)을 갖춘 증폭기 모음이다. 대부분의 폴리그래프에는 최소 16개의 채널이 있지만 채널 수는 16개에서 64개 이상일 수 있다. .. 2023. 9. 25. [Mojo] 설치 (Set up) 설치 (Set up) Modular 홈페이지에서 가이드 라인에 따라 OS 환경에 맞게 설치를 진행한다. GitHub code examples를 깃허브 계정에 fork하고 VS Code의 확장 (extention)에서 Mojo와 GitHub Codespaces를 설치한다. Modular CLI를 vscode의 터미널에서 설치한다. 그 다음, Mojo SDK를 설치한다. modular install mojo 현재 Mojo SDK는 Ubuntu Linux 시스템에서만 사용 가능하다. Ubuntu 윈도우의 경우 Microsoft Store에서 Ubuntu 22.04.2 LTS를 설치하고 우분투 터미널에서 다음 명령을 실행한다. WLS에 대한 자세한 설치는 WLS2 설정에서 확인가능하다. curl https://.. 2023. 9. 25. [Machine Learning] 클래스 가중치 (Class Weight) 클래스 가중치 (Class Weight) from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 분류기와 파라미터 그리드 정의 classifier = RandomForestClassifier() param_grid = { 'class_weight': ['balanced', None], 'max_depth': [3, 5, 10], 'n_estimators': [80, 100, 150] } # GridSearchCV를 사용하여 최적의 파라미터 찾기 grid_search = GridSearchCV(classifier, param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_.. 2023. 9. 22. Mojo Mojo Mojo는 Modular Inc.에서 개발한 프로그래밍 언어이다. 2023년 5월에 브라우저로 액세스할 수 있게 되었고 2023년 9월에 Linux에서 로컬로 액세스할 수 있게 되었다. 이 언어는 일부 Python 프로그램을 실행할 수 있다. Mojo는 Python의 유용성과 C의 성능을 결합하여 AI 하드웨어의 탁월한 프로그래밍 가능성과 AI 모델의 확장성을 실현한다. 다양한 하위 수준 AI 하드웨어를 프로그래밍할 수 있으며 C++ 또는 CUDA가 필요하지 않다. https://www.modular.com/mojo Mojo 🔥: Programming language for all of AI Mojo combines the usability of Python with the performance.. 2023. 9. 22. 빅데이터와 기존 AI의 당면 과제 (1) 빅데이터의 정의 빅데이터는 방대한 양의 정보를 나타낸다. 이 정보는 이제 기하급수적인 속도로 증가하고 있다. 이제 인간이 매일 200경 바이트의 데이터를 생성함에 따라 빅데이터는 너무 커졌다. 따라서, 기존 데이터 관리 도구로는 ML 목적을 위해 빅데이터를 매우 효율적으로 처리하는 것이 상당히 어려워지고 있다. 빅데이터의 특성을 정의하는 데 일반적으로 다음과 같이 사용된다. 볼륨 (Volume) : 비즈니스 거래, 사물 인터넷 (IoT) 장치, 소셜 미디어, 산업 장비, 비디오 등과 같은 다양한 소스의 데이터가 엄청난 양의 데이터에 기여한다. 속도 (Velocity): 데이터 속도도 빅데이터의 필수 특성이다. 실시간 또는 거의 실시간으로 데이터가 필요한 경우가 많다. 다양성 (Variety) : 데이터는.. 2023. 9. 20. 연합 학습 (Federated Learning) 연합 학습 (Federated Learning) 연합 학습 (협업 학습이라고도 함)은 각각 자체 데이터 세트를 사용하는 여러 독립 세션을 통해 알고리즘을 훈련하는 기계 학습 기술이다. 이 접근 방식은 로컬 데이터 세트가 하나의 교육 세션으로 병합되는 전통적인 중앙 집중식 기계 학습 기술뿐만 아니라 로컬 데이터 샘플이 동일하게 분포되어 있다고 가정하는 접근 방식과도 대조된다. 연합 학습을 사용하면 여러 행위자가 데이터를 공유하지 않고도 공통적이고 강력한 기계 학습 모델을 구축할 수 있으므로 데이터 개인 정보 보호, 데이터 보안, 데이터 액세스 권한 및 이기종 데이터에 대한 액세스와 같은 중요한 문제를 해결할 수 있다. 해당 애플리케이션은 국방, 통신, 사물인터넷 , 제약 등의 산업에 적용된다. 주요 공개 .. 2023. 9. 20. PyGWalker PyGWalker PyGWalker는 pandas 데이터프레임을 상호작용적 사용자 인터페이스로 변환하여 Jupyter Notebook 데이터 분석 및 시각화 워크플로를 간편화한다. pip install pygwalkerimport pandas as pdimport pygwalker as pygdf = pd.read_csv("https://data.heatonresearch.com/data/t81-558/jh-simple-dataset.csv", na_values = ['NA', '?'])walker = pyg.walk(df) https://docs.kanaries.net/ko/pygwalker/index PyGWalker – Kanaries docs.kanaries.net 2023. 9. 14. 이전 1 ··· 20 21 22 23 24 25 26 ··· 163 다음 728x90 반응형 LIST
