랜덤 제출 안됨 서버 안됨 앙상블 대부분 실패 실패가 너무 나중에 나와서 어려움 teacher forcing 스케줄러 아크탄젠트 모양으로 진행 초반엔 빨랐다고 한다. 1-정확도 0이면 안좋다. 0.3정도가 적당한듯

navigator.mediaDevices가 undefined되는 이유 웹캠을 적용하려는데 위의 코드를 통해 웹캠의 정보를 가져오는게 불가능한 경우 https가 아닌 http인 경우 보안의 이슈로 불러오지 못한다. 해결 방법

한일 데모버전 가지고 노는중 다른분이 이쁘게 만드는듯… http에서는 웹캠이 동작안한다. ssl인증을 받아서 https를 적용해야 웹캠이 사용가능 아니면 크롬에서 이런 보안이슈를 특정 주소에서 무시하도록 설정을 해야한다.

출처 nvm 정리 블로그

마스터님과 대화 좋다 ai기술도 좋지만, 어디에 적용할지를 찾아야한다.

DKT 서버사이드 파이썬 기반 flask, Django(장고!) 클라이언트 사이드 프론트엔드, 앱 서버사이드 렌더링 서버가 리턴, 브라우저가 그응답을 기반으로 렌더링 클라이언트 사이드 렌더링 서버에서 정보를 받아서 클라이언트가 렌더링 웹사이트가 ui요소를 모두 포함 클라이언트 사이드가 대세가된이유 반응형 모바일에 등장 클라이언트 사이드 프레임워크의 등장 크롬 익스텐션 manifest.json - 리소스 popup - 클릭했을때 뜨는것 content script - 기본 html에 자신의 tag를 삽입 background - 백그라운드로 작동 좋다!

멘토링 질문 drop out? 배치노말은? 텐서플로우 v1의 그래프란?

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오피스아워 model interpretability model 해석력 모델이 어디를 보고 판단하는지를 알아야지~ model agnostic interpretability method 모델에 구애받지 않는 해석력 CBAM은 Attention에만 쓸수있다! lime(local interpretable model-agnostic explanations) 고차원 전역적인 해석이 어려움 지역적으로 작게 해석을 진행하는것 이미지를 super-pixel로 변경해서 해석이 용이하게 한다. f는 딥러닝모델, g는 linear regression 순서 x로 x’을 만든다(seper pixel) x’을 랜덤하게 suffle해서 z’을 구한다 f(z)를 계산 surrogate model - g를 학습한다고한다. SHAP shapley(사람이름) additive explanation 연봉측정하려고 만들었다고함 additive? binary변수의 선형 결합으로 ㅇ루어진 explanation함수 뭐지 method 협업게임 lime관점 팀게임 점수 = 개인점수+ 각영역의 선수의 점수 불공평한 부분이 존재 모든팀원 점수합은 전체 팀점수가 되어야한다(additive) 랜덤이어서 그때마다 다름 (consistance) 선수 중요도 f(with i ) - f(without i) 게임 f, i는 선수 shapley value 협업게임의 조건을 맞는 계산 SHAP사용하기 https://github.com/slundberg/shap captum 써보기

오피스아워 수식인식(ocr)의 시각화 activation map visualization on transformers 이미지, 모델을 넣어으면 바로 확인 가능 satrn에 적용하기 이미지로부터 encoding이 끝날때의 feature를 가져와서 확인한다. encode끝날때 적용 해당 이미지의 어느부분을 보고있는지 확인 잘 못잡을때는? 잘못잡는 이미지들을 뽑아내기 token단위로도 시각화 가능 grad cam? cam br 직접 찾아야할듯…