토마스의 기술 정리함

이미 로컬에서 많은 작업이 이루어진 프로젝트를 Git 원격 저장소와 연동하는 경우, 다음의 방법을 사용한다.

git init

git remote add origin [깃 원격 저장소 URL]

가끔 유니티로 작업하다보면 Unity Editor에서 관리자 권한으로 켜야할 때가 있다.

그럴때 Unity hub를 관리자권한으로 실행해봤자 Editor까지 권한이 이양되지 않거나 에러가 생기게 된다.

방법은 다음과 같다.

Windows 명령 프롬프트 사용

1. 명령 프롬프트를 관리자권한으로 켠다.

2. 명령 프롬프트에 다음을 입력하여 Unity 프로젝트를 시작한다.

-> "<PathToEditor>" -projectPath "<PathToProject>"

Supervised Learning

In supervised learning, we are given a data set and already know what our correct output should look like, having the idea that there is a relationship between the input and the output.

Supervised learning problems are categorized into "regression" and "classification" problems. In a regression problem, we are trying to predict results within a continuous output, meaning that we are trying to map input variables to some continuous function. In a classification problem, we are instead trying to predict results in a discrete output. In other words, we are trying to map input variables into discrete categories.

Example 1:

Given data about the size of houses on the real estate market, try to predict their price. Price as a function of size is a continuous output, so this is a regression problem.

We could turn this example into a classification problem by instead making our output about whether the house "sells for more or less than the asking price." Here we are classifying the houses based on price into two discrete categories.

Example 2:

(a) Regression - Given a picture of a person, we have to predict their age on the basis of the given picture

(b) Classification - Given a patient with a tumor, we have to predict whether the tumor is malignant or benign.

Arthur Samuel의 머신러닝 정의

- 최초의 머신러닝 기반 체커게임을 만든 사람.

• 컴퓨터가 명시적(explicit) 프로그램 없이도 스스로 학습할 수 있는 것.

Tom Michell의 머신러닝 정의

- Carnegi Mellon 대학교 교수

• 학습과제(well-posed learning problem) 중심으로 정의
• 프로그램이 일정 수준의 작업 성능(P)을 가지고 작업(T)을 수행한다고 했을 때 경험(E)이 증가함에 따라 작업(T)를 수행하는 성능(P)이 향상될 때 이 프로그램이 경험(E)으로부터 학습(learn)을 했다고 표현함.

객체지향 프로그래밍 언어로 기술된 프로그램의 기본 구성 요소는 객체(object)이다.

객체는 다시 데이터와 함수들로 구성되는데 이와 같은 환경에서 프로그램이 하는 일은 그 안에서 기술되어 있는 객체들 간의 관계로 설명된다.

객체지향 언어들은 모두 캡슐화(encapsulation), 다형성(polymorphism), 상속성(inheritance)의 세가지 특징을 공통으로 가지고 있다.

1.캡슐화란,

데이터와 그것을 다루는 코드를 연관시키는 구조를 말한다. 이렇게 연관된 데이터와 코드를 객체라고 부른다.

객체 안에 있는 데이터와 코드는 공개(public)될 수도 있고, 비공개(private)될 수도 있다.

비공개된 데이터와 코드는 해당 객체 안에서만 액세스가 가능하다.

공개된 데이터와 코드는 외부에서 액세스가 가능하다.

일반적으로, 객체의 공개 부분은 객체의 비공개 부분과 외부와의 인터페이스 역할을 수행한다.

2. 다형성이란,

다양한 형태라는 의미를 가지며 하나의 이름을 연관된 두가지 이상의 용도로 사용할 수 있게 하는 성질이다.

객체지향 프로그래밍에서 다형성은 하나의 이름으로 여러 동작들을 저장할 수 있게 해준다.

여러 동작 중에서 특정 동작을 선택하는 것은 주어진 데이터 타입에 의해 결정된다.

보다 일반적인 다형성의 개념은 "하나의 인터페이스에 여러 방법들"로 설명할 수 있다.

이 말은 비슷한 종류의 동작들을 같은 인터페이스로 설계함으로써 복잡성을 줄여주는 이점을 가진다.

3. 상속성이란,

하나의 객체가 다른 객체의 특성을 이어 받을 수 있게 해주는 것이다.

하나의 객체는 다른 객체로부터 일반적인 성질들을 상속받고, 이에 자신에게 필요한 특징들을 추가할 수 있다.

객체지향(Object-Oriented Programming, OOP)이란,

컴퓨터 프로그램을 명령어의 목록으로 (절차지향적으로) 보지 않고 여러개의 독립단위(객체)들의 모임으로 파악하고자 하는 컴퓨터 프로그래밍의 한 패러다임이다. C++은 1970년대 후반 미국 벨연구소의 비얀 스트라우스트럽(Bjarne Stroustrup)이 당시 유행하던 객체지향 개념을 C에 도입하여 'C with classes'를 개발하게되는데, 이것이 C++이다.

다시 돌아와서, 객체지향은 다음을 구현하는 방법이다.

    1. 객체는 기본적인 구성요소이다.
2. 각 객체는 어떤 클래스(class)의 인스턴스(instance)이다.
3.클래스들은 상속성 관계에 의해 서로 연관되어 있다.

언어가 다음의 조건들을 만족할 때 객체지향 언어라 부른다.

1. 언어가 객체를 지원한다.
2. 언어에서 객체는 클래스에 속한다.
3. 언어가 상속성을 지원한다.

객체(Object)는,

연산을 수행하고 지역적인 상태를 갖는 개체(entity)이다. 따라서 객체는 데이터와 프로시저(procedure)의 결합으로 볼 수 있다.

인스턴스(Instance)는,

같은 클래스에 속하는 객체로, 하나의 클래스에서 생성된 객체를 말한다. 이때 추상적인 개념인 클래스에서 실제 객체를 생성하는 것을 인스턴스화(instantiation)라고 한다.

클래스(Class)는,

속성과 메서드를 공유하는 유사한 성질들의 객체들을 하나로 그룹화한 것이다.

Reference

원인

해당 에러코드의 해결책은 ML.NET 이미지 분류 튜토리얼 코드에만 한정된다.

다른 해결책은 이 링크를 참조하면 좋다. (https://creon.tistory.com/540)

Microsoft.ML.TensorFlow.Redist 패키지가 설치되지 않아서 발생한 문제.

해결책

1. 도구 > Nuget 패키지 관리자 > 솔루션용 Nuget 패키기 관리... 클릭
2. 찾아보기 탭에서 Microsoft.ML.TensorFlow.Redist 검색
3. 최신버전 설치

원인

Microsoft.ML.TensorFlow 패키지가 설치되지 않아서 발생한 문제.

해결책

1. 도구 > Nuget 패키지 관리자 > 솔루션용 Nuget 패키기 관리... 클릭
2. 찾아보기 탭에서 Microsoft.ML.TensorFlow 검색
3. 최신버전 설치

원인

Microsoft.ML.ImageAnalytics 패키지가 설치되지 않아서 발생한 문제.

해결책

1. 도구 > Nuget 패키지 관리자 > 솔루션용 Nuget 패키기 관리... 클릭
2. 찾아보기 탭에서 Microsoft.ML.ImageAnalytics 검색
3. 최신버전 설치

참조

https://blog.hompus.nl/2020/06/11/unable-to-find-an-entry-point-named-ortgetapibase-in-dll-onnxruntime-with-microsoft-ml-onnxtransformer-1-5-0/

Bitmap을 byte[]로 변환하는 방법.

/*
 * ----------------------------------------------------------------------------
 * "THE BEER-WARE LICENSE" (Revision 42):
 * <ggkids9211@gmail.com> wrote this file. As long as you retain this notice you
 * can do whatever you want with this stuff. If we meet some day, and you think
 * this stuff is worth it, you can buy me a beer in return Hyunjun Kim.
 * ----------------------------------------------------------------------------
 */

byte[] ConvertBitmapToByteArray(Bitmap bitmap)
{
    byte[] result = null;
    if(bitmap != null)
    {
    	MemoryStream stream = new MemoryStream();
        bitmap.Save(stream, bitmap.RawFormat);
        result = stream.ToArray();
    }
    else
    {
    	Console.WriteLine("Bitmap is null.");
    }
    return result;
}