728x90 반응형 SMALL 분류 전체보기1632 쿠버네티스 (Kubernetes) 쿠버네티스 (Kubernetes) 쿠버네티스는 컨테이너화된 워크로드와 서비스를 관리하기 위한 이식성이 있고, 확장가능한 오픈소스 플랫폼이다. 쿠버네티스란 명칭은 키잡이 (helmsman)나 파일럿을 뜻하는 그리스어에서 유래했다. 구글이 2014년에 쿠버네티스 프로젝트를 오픈소스화했다. 쿠버네티스는 원래 Google 엔지니어들이 개발하고 설계한 오픈 소스 컨테이너 오케스트레이션 툴이다. 2015년에 Google은 새로 설립된 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단 (Cloud Native Computing Foundation)에 쿠버네티스 프로젝트를 기부했다. K8s라는 표기는 "K"와 "s"와 그 사이에 있는 8글자를 나타내는 약식 표기이다. 쿠버네티스는 프로덕션 워크로드를 대규모로 운영하는 15년 이상의 구글 .. 2023. 7. 11. [SciPy] 영 위상 필터 (Zero-Phase Filter) 영 위상 필터 (Zero-Phase Filter) 영 위상 필터 (Zero-Phase Filter)는 신호 처리에서 사용되는 필터 중 하나이다. 이 필터는 신호를 두 번 처리하여 위상 지연을 제거하는 방법으로 작동한다. 영 위상 필터는 전체적인 신호의 위상을 유지하면서 주파수 응답을 변형시키는 필터이다. 이 필터는 주로 신호 처리에서 사용되며, 신호의 위상이 중요한 경우에 사용된다. Scipy에서의 기능은 선형 디지털 필터를 앞으로 한 번, 뒤로 한 번 총 두 번 적용한다. 결합된 필터는 위상이 0이고 필터 차수가 원본의 두 배이다. 이 기능는 2차 섹션에서 숫자 문제가 적기 때문에 대부분의 필터링 작업에서 sosflitflit (output='filter'를 사용한 필터 설계) 필터링 기능이 flitf.. 2023. 7. 10. [Machine Learning] 무작위 탐색 (RandomizedSearchCV) 무작위 탐색 (RandomizedSearchCV) Random Search는 Grid Search의 단점들을 조금 보완하고자 나온 방법이다. 말 그대도 파라미터의 범위를 선정하고 값을 랜덤으로 설정하여 파라미터를 조합하고 평가하는 방식이다. Grid Search와 방식 자체는 유사하나 Grid Search보다 근사 최적값을 빨리 찾을 수 있다. 또한, 격자 형식의 Grid Search와 다르게 그 사이값들도 랜덤으로 탐색할 수 있기 때문에 그 안에서 더 좋은 값을 찾을 수 있다는 장점도 있다. 즉, 몇 번 학습과 평가를 반복할 것인지 시도의 수를 직접 설정할 수 있기 때문에 비교적 시간이 적게 걸린다. RandomizedSearchCV 가 사용하는 인자들은 GridSearchCV와 거의 동일하지만, n_.. 2023. 7. 10. [Machine Learning] 그리드 탐색 (GridSearchCV) 그리드 탐색 (GridSearchCV) 머신 러닝에서 하이퍼파라미터란 간단하게 말해 사용자의 입력값 또는 설정 가능한 입력값이라고 이해할 수 있다. 사용할 데이터에 따라 가장 적합한 모델과 모델의 하이퍼파라미터값이 다르다. sklearn의 모듈 GridSearchCV는 머신 러닝 알고리즘에 사용되는 하이퍼 파라미터를 입력해 학습하고 검증하면서 가장 좋은 파라미터를 알려준다. 따라서, 학습하려는 하이퍼파라미터와 값 범위를 지정하기만 하면 GridSearchCV는 교차 검증을 사용하여 하이퍼파라미터 값의 가능한 모든 조합을 수행한다. 매개 변수 estimator 모델 객체 지정 param_grid 하이퍼파라미터 목록을 dictionary로 전달 scoring 평가 지표 cv 교차 검증시 fold 개수 n_j.. 2023. 7. 10. 서미스터 (Thermistor) 서미스터 (Thermistor) 서미스터 (thermistor)란 저항기의 일종으로, 온도에 따라 물질의 저항이 변화하는 성질을 이용한 전기적 장치이다. 열가변저항기라고도 하며, 주로 회로의 전류가 일정 이상으로 오르는 것을 방지하거나, 회로의 온도를 감지하는 센서로써 이용된다. 서미스터는 주로 폴리머나 세라믹 소재로 제작되며, 섭씨 영하 90도에서 130도 사이에서 높은 정확도로 온도를 측정할 수 있다. 이러한 점에서 순수한 금속을 사용하여 고온의 온도를 측정하는 저항 온도계와는 차이를 보인다. NTC (Negative Temperature Coefficient of Resistance) NTC는 온도 상승과 함께 저항값이 감소되는 성질을 이용한 것이다. 일반적인 금속과는 달리 온도가 높아지면 저항값이.. 2023. 7. 10. [Machine Learning] Histogram-Based Gradient Boosting Ensembles Gradient Boosting Ensembles 부스팅은 트리 모델을 순차적으로 앙상블에 추가하는 앙상블 학습 알고리즘의 클래스를 말한다. 앙상블에 추가된 각 트리 모델은 앙상블에 이미 존재하는 트리 모델에 의해 발생한 예측 오류를 수정하려고 시도한다. 그레이디언트 부스팅은 AdaBoost와 같은 부스팅 알고리즘을 통계 프레임워크로 일반화하는 것으로, 훈련 과정을 가법 모델로 처리하고 임의 손실 함수를 사용할 수 있게 하여 기술의 능력을 크게 향상시킨다. 이와 같이 그레이디언트 부스팅 앙상블은 대부분의 구조화된 (ex: 표 형식 데이터) 예측 모델링 작업에 사용되는 기술이다. 그레이디언트 부스팅이 실제로 매우 잘 수행되지만 모델의 교육 속도가 느릴 수 있다. 이는 여러 CPU 코어를 활용하여 앙상블 멤.. 2023. 7. 7. [Algorithm] 레거시 (Legacy) 레거시 (Legacy) 레거시 시스템은 낡은 기술이나 방법론, 컴퓨터 시스템, 소프트웨어 등을 말한다. 이는 현대까지도 남아 쓰이는 기술을 부르는 말일 수도 있지만, 더 이상 쓰이지 않더라도 현대의 기술에 영향을 주는 경우도 포함한다. 현재 사용되고 있는 소스 코드보다 더욱 효율적인 소스 코드가 개발되었다고 할 때, 해당 프로그램의 다음 업데이트 버전에서는 프로그램 효율성 증가를 위해 새로 개발된 소스 코드를 사용한다. 그러나 이를 위해 기존의 소스 코드를 모두 삭제하거나 수정해 버리면, 기존 프로그램을 이용해왔던 사람들이 순식간에 해당 프로그램을 사용하지 못하게 되는 사태가 일어난다. 온라인 게임이나 온라인 연동 모바일 앱에서는 강제 업데이트를 통해 해결하지만, 온라인 연동 없이 오프라인 환경에서 사용.. 2023. 7. 6. [Signal Processing] 이동 평균 필터 (Moving average filter) 이동 평균 필터 (Moving average filter) 이동 평균 필터는 2 이상의 연속된 데이터 (입력 값)에서 인접한 n개 데이터의 평균을 구하여 순차적으로 계산해내는 평균화 방법을 말한다. 예제 import numpy as np # 이동평균 필터의 크기 window_size = 5 # 원본 데이터 data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) # 이동평균 필터링 filtered_data = np.convolve(data, np.ones(window_size) / window_size, mode='same') # 필터링된 데이터 출력 print(filtered_data) [3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.] import numpy as np import.. 2023. 7. 6. Wearable Sleep Technology in Clinical and Research Settings (2) Concordance and agreement between PSG and wearables Bland-Altman 플롯은 계측기 간의 일치성을 평가하는 가장 중요한 도구이며 각 관심 매개변수 (TST, WASO, N1, N2, N3, REM sleep에서 소요된 시간)에 대해 PSG 장치 불일치 (y축)를 PSG 값 (x축)에 대해 플롯하여 장치의 전체 성능을 평가하는 데 사용해야 한다. 원래 Bland-Altman 그림에서는 장치 간의 평균 차이가 x축에 표시되지만 PSG는 수면 평가를 위한 허용되는 황금 표준 방법이므로 PSG를 기준으로 사용하는 보다 보수적인 접근 방식이 권장된다. Bland-Altman 그림을 사용하면 일치성과 이질성 (즉, 측정값의 크기 함수로 증가 오차가 있는지 여부)을 시각.. 2023. 7. 6. Wearable Sleep Technology in Clinical and Research Settings (1) Wearable Sleep Technology in Clinical and Research Settings 수면에 대한 정확한 평가는 건강과 질병에 대한 수면의 역할을 더 잘 이해하고 평가하기 위해 중요하다. 웨어러블 기술의 붐은 디지털 건강 혁명의 일부이며 여러 센서에서 데이터를 수집하고 수면을 포함한 사용자의 행동에 대한 정보를 추출한다고 주장하는 새롭고 매우 정교하며 상대적으로 저렴한 소비자 장치를 많이 생산하고 있다. 이 장치들은 이제 활동뿐만 아니라 심박수와 그 변동성, 피부 전도도 및 온도를 결정하기 위해 다양한 생체 신호를 캡처할 수 있다. 이들은 전례없는 24 / 7의 성능을 발휘하여 압도적인 빅 데이터를 생성하며, 사용자의 상태를 획기적으로 파악할 수 있는 창을 제공할 수 있다. 불행하게.. 2023. 7. 6. 이전 1 ··· 29 30 31 32 33 34 35 ··· 164 다음 728x90 반응형 LIST
