네번째 글입니다. 원래 소프트웨어 설치를 한번에 다 할까 하다가 일단은 텐서플로우에 필요한 드라이브/라이브러리 파일만 설치하는 것으로 목표를 낮춰잡았습니다. 한번에 너무 많이 하면 따라가기 벅차니까요~ 텐서플로우 홈페이지에 가면 관련 설명이 이렇게 나와있습니다. - CUDA® Toolkit 8.0. For details, see NVIDIA's documentation

@clayop님의 초보를 위한 딥러닝 시리즈의 성공을 기원하며 이 글을 적습니다. Style Transfer 2015년 가을쯤에 발표된 Style Transfer라는 기술이 있습니다. 간단히 설명하면 이미지 A, B가 있을때, A에다가 B의 스타일을 적용할 수 있는 기술입니다. 주로 유명 미술그림들이 B이미지로 많이 활용됩니다. 딥러닝기법인 convolutional

그래픽카드를 정했다면 이제는 나머지 부품을 정해야한다. 여기에 관련된 정보를 잘 정리해놓은 영문 사이트로는 Tim Dettmers의 블로그가 있다. 이 포스팅에서는 이 내용을 토대로 간단히 요약만 하겠다. CPU 가장 먼저 정해야 할 것은 CPU이다. 사실 CPU에 딱히 큰 제약은 없다. 특히 우리처럼 1개의 GPU만 이용할 사람들은 중저가형 CPU를 사도

첫 포스팅에서는 가장 먼저 정해야 할 것은 핵심 부품인 GPU에 대해 얘기해보고자 한다. GPU를 정하는 것은 매우 중요하다. 왜냐하면 GPU 성능에 따라서 작업속도가 좌우되고, 어떤 작업은 고가의 GPU에서 훨씬 더 잘 작동하기도 한다. 그리고 GPU가 부품 중에서 가장 비싸기도 하고... GPU를 정하는데 중요한 기준이라면 역시 1) GPU 성능, 2)

최근 딥러닝이 화두입니다. 하지만 딥러닝은 아직도 일반인들에게는 너무나 먼나라 얘기이기도 합니다. 프로그램 까는 것도 복잡하고, 코딩도 하나하나 해야하고, 시간도 오래 걸리고... 그런데 생각해볼만한 것은 과거 통계학도 비슷한시절이 있었다는 것입니다. 지금은 어떤가요? SPSS 같은 통계 프로그램을 쓰면 다중회귀 분석을 돌리는 것은 1시간만 배우면 할 수 있는