1. 암호화폐 시총 현재 전체 암호화폐 시장의 시총은 $ 1.02 T 약 1조 달러이며, 원화로 약 1200조 원 입니다. 2022년 4월 비트코인 가격이 5,400만원 정도 였는데, 그때 시총이 약 2조달러 정도 됐습니다. 현재 시총이 1조 달러 이니깐, 절반 정도의 가격이 딱 맞습니다. 2021년 11월 비트코인 가격이 7,800만원 정도 였는데, 그때 시총은 약 2조 8천억 달러 정도 됐습니다. 전체 시총의 변화도 체크하면서 코인 시장에 뛰어들어가는게 좋다고 생각합니다. 2023년 1월 작성기준으로 현재 전세계 시장은 좋지 않습니다. 미국의 계속적인 금리 인상으로 대부분의 국가가 긴축정책을 하고 있으며, 시중에 자금 유통이 많지 않습니다. 결국 코인시장 좋지 않다고 생각 합니다. 저는 개인적으로 자..

1. 왜 디센트럴랜드가 유망한가? 작년 여름 만큼은 아니지만, 메타버스는 여전히 뜨거운 관심사 중에 하나 입니다 그 중에 대표적으로 디센트럴랜드와 샌드박스가 있습니다. 디센트럴랜드가 왜 전망이 좋은지 이번 포스팅에서 얘기 해보겠습니다. 디센트럴랜드 공식사이트 주소 https://decentraland.org/ Welcome to Decentraland Explore the first decentralized metaverse that is built, governed, and owned by its users. Discover different districts, meet people, party at events, and more! decentraland.org 위에 사이트에 들어가서 구경하다보면, 코..

챕터 1 에서는 딥러닝이 무엇인가그리고 신경망 모델을 통해서 간단한 학습 코드를 했습니다.챕터 2 에서는 유명한 CNN 모델에 대해서 이야기 할까 합니다.실제 수많은 이미지를 분류하는 모델로써 현재 딥러닝 발전에 많은 영향을 미쳤습니다. 1. CNN 은 무엇인가?만약 4K UHD (840만개 픽셀) 이미지를 인공신경망으로 처리하려면 층마다 840만개 가중치가 필요합니다.하지만 컴퓨터 계산하기에는 무리가 있고 이를 해결하고자 합성곱 (Convolution)을 만들게 됩니다. 합성곱 (Convolution) 을 간단하게 이야기 하면,작은 필터를 이용해 이미지로 부터 특징을 추출해내는 방법 입니다. 예를 들어 아래 이미지를 학습한다고 했을 때,이미지는 RGB 3개의 채널로 이루어져 있는데, 여기서 특징으로 생..

딥러닝을 처음 배우면 자주 접하게 되는 손글씨 다중 분류 문제 입니다.기본을 다지기도 좋고 pytorch 프레임워크의 구조 파악을 쉽게 하실 수 있습니다.뒤에 많은 실습 문제들을 설명하겠지만, 큰 틀은 크게 여기서 벗어나지 않습니다. 1. 데이터 살펴보기Mnist 데이터를 활용하여 숫자 손글씨 이미지가 랜덤으로 있을때,정확도 95% 이상의 결과를 받을 수 있습니다.코드 기반으로 이제 설명 하겠습니다. # 1. 데이터 살펴보기import matplotlib.pyplot as pltfrom torchvision.datasets.mnist import MNISTfrom torchvision.transforms import ToTensor# # train=True, train=Flase 의 의미는 학습용 데이터..

1. 회귀분석  회귀는 개별적인 레이블 대신에 연속적인 값을 예측하는 문제 입니다.예를 들어 기상 데이터가 주어졌을 때 내일 기온을 예측하거나, 소프트웨어 명세가 주어졌을 때 소프트웨어 프로젝트가 완료될 시간을 예측하는 것입니다.우리는 scikit-learn 을 활용해 보스턴 집값을 에측하는 학습 코드가 이번 내용 입니다.(* scikit-learn - 머신러닝용 파이썬 라이브러리 및 다양한 데이터셋을 제공)2. 데이터 살펴보기보스턴 집값 데이터셋을 코드로 먼저 살펴보겠습니다.from sklearn.datasets import load_bostondataset = load_boston()print(dataset.keys())# 출력# dict_keys(['data', 'target', 'feature_n..

1. Pytorch 프레임워크 종류딥러닝 모델에는 수많은 알고리즘이 있습니다.데이터 처리, 이미지처리, 가중치계산 등 만들어야 할 알고리즘이 한두개가 아닙니다.하나 하나 직접만들기에는 무리가 있기 때문에 프레임워크를 사용하여 만들 수 있습니다.대표적인 프레임워크는 텐서플로, 케라스. 파이토치 가 있습니다.저는 개인적으로 파이토치를 사용 하고 있습니다. 왜 파이토치 인가?어떤 프레임워크가 점유율이 높을까? 생각해보면 답이 있습니다.현재 파이토기가 가장 큰 점유율을 보이고 있으며 대형회사부터 대학 연구실까지 많은 사람이 이용하고 있습니다.파이토치 코드는 파이썬 본래의 코드와 유사해 직관적이라는 장점도 있으며,처음 딥러닝을 접하는 사람에게는 파이토치가 좋다고 생각 합니다.물론 특정 업무나 특성 때문에 텐서플로..

1. 학문적인 딥러닝학문적으로 접근 했을 때, 딥러닝은 위의 이미지와 같이AI 학문이라는 안에 DL 이 속해 있는 파트 입니다. AI(Artifical intelligence)과거 1950년대에 AI(인공지능) 라는 학문이 생겼고,인간의 지능을 갖고 있으며 기능을 갖푼 컴퓨터 시스쳅이며, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 구현 한 것이라고 말 할 수 있습니다. ML(Machine Learning)그러면 ML 은 무엇인가?1980년대는 데이터가 많아지며 데이터 기반으로 학습을 해보자는 움직임을 통해서 만들어진 파트 입니다.많은 데이터를 분석하고 가공하여 새로운 정보를 얻어서 어떠한 값을 예측하는 기술 혹은 학문이라고 할 수 있습니다.예를 들어 행렬로 미지수를 찾는것, if문으로 가장 오차를 적은 수를 찾..

1. Pow (Proof Of Work) 일정한 알고리즘에 따라 연산을 먼저 작업한 노드(채굴기를 말함)에게 이를 증명함으로써 블록을 생성하고, 그 대가로 코인이 지급되는 방식 입니다. 코인 중에 비트코인이 대표적이며 채굴자들이 사용하는 방식입니다. 보통 컴퓨터 그래픽 카드를 이용해서 채굴을 하는데, 한창 열기가 올랐을때 그래픽카드 가격이 평균 시세보다 1.5배 올라었습니다. 단점 전력 및 컴퓨팅 자원 소모가 많음 해시파워 독점을 통한 51% 공격에 취약 (중국에 집중된 채굴) 블록 처리속도가 느리다. (현재 보완된 코인으로 많이 나오고 있습니다) 장점 은행 대체 가능성, 또는 가치저장 용도 POW 코인 비트코인(BTC), 지캐시(Zcash) 2. POS (Proof Of Stake) PoS 방식은 Po..

블록체인 이란? 모든 코인들이 블록체인이라고 하는데 도대체 블록체인이 무엇 일까요? 그리고 한국 정부에서 코인거래는 쉬쉬 하고 있지만, 블록체인 기술에 대해서는 지원하겠다고 했습니다. 이번 시간에 블록체인 에 대해 이야기 하겠습니다. 1. 블록 (Block) 블록은 블록체인의 원소로서 디지털 장부를 말합니다. 즉 데이터를 저장하는 단위로, 바디(body)와 헤더(header)로 구분됩니다. Body에는 거래 내용이, Header에는 암호화와 관련되는 임의의 수 등이 코드에 담겨 있습니다. 여기서 처음 시작된 블록을 '제네시스 블록'이라고 부릅니다. 즉, 제네시스 블록은 그 앞에 어떤 블록도 생성되지 않은 최초의 블록을 말한다. ** 블록 = Body + Header 장부 = 거래내역 + 암호 위의 내용처..