허핑페이스에 공개되었다고 합니다.
제목대로 영어로 생성할 이미지에 대한 설명을 적으면 생성을 해줍니다.
이런 종류의 AI는 이미 이전에도 많이 나와있습니다만 이 AI는 품질이 상당히 좋다는 평가입니다.
실제로도 가능하니 테스트 해보세요.
🔗접속주소: https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion
Python에서 MySQL의 DB결과를 가져올 때
cursor.fetchall()를 사용하면 MySQL결과는 보통 리스트(list) 타입으로 가져오게 되서 쿼리에서 선택한 컬럼의 번호를 주고 꺼내와야 합니다.
컬럼이 몇개 안되면 괜찮지만 컬럼이 많거나 쿼리가 복잡하면 꺼내와서 짝을 맞추는 것이 어려우니 딕셔너리 타입으로 받으며 좋습니다.
보통은 다음과 같이 하지만
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
id = row[0]
name = row[1]
print(id, name)딕셔너리로 사용하기는 다음과 같이 쓰는 것을 말합니다.
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
id = row['id']
name = row['name']
print(id, name)다음과 같이 cursor를 생성할 때 옵션을 지정하면 쓸 수 있습니다.
import pymysql
connection = pymysql.connect(db="test")
cursor = connection.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
cursor. Execute("SELECT ...")위의 단점은 데이터를 가져올 때 딕셔너리에 키를 다 넣으므로 데이터의 사이즈가 커진다는 것입니다 경우에 따라서 복잡하더라도 필드의 순번으로 데이터를 꺼내오는 것이 나은 경우가 있습니다.
무분별하게 사용하지 않도록 고민은 한 번 해야합니다.
sVM 전통적으로 여전히 로버스트한 분류 문제를 해결하는데 쓰는 알고리즘입니다.
하지만 SVM의 문제점은
입니다.
첫번째 문제는 어쩔 수 없다고 해도 멀티코어는 이제 해결이 된 것이 있습니다.
아래 링크에 있는 liblinear입니다.
https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/multicore-liblinear/
github 주소는 이곳입니다.
스탠포드에서 제공하는 기계학습 치트시트입니다.
요약 사전 같은 것입니다.
구성이 잘되어 있습니다.
https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning
기여도란 어떤 성과지표에서 어떤 부분집합이 전체의 성과지표에 얼마나 형향을 주었는지 계산하는 것입니다. 리프트(lift)라고도 합니다. 리프트는 알고리즘이나 계산마다 각기 다르므로 일반적으로 말하는 리프트가 이것과 동일한 것은 아닙니다.
비율값이 지표인 경우에 총 지표를 만드는데 구성된 멤버 중 하나의 기여도가 얼마인지를 알아내는 간단한 함수입니다. 비율값이 아닌 지표에서의 기요도는 그냥 전체에서 해당 멤버가 차지하는 비중을 계산하면 되기 때문에 계산할 것이 없습니다.
비율값이 KPI인 경우를 예를 하나 들면 강고 배너 캠페인 5개를 운영하고 나서 전체 CTR과 각 배너별 CTR이 있을 때 배너별로 기여도를 계산하거나 하는 경우입니다.
위의 표와 같은 5개의 캠페인이 있는데 클릭과 노출이 다 다릅니다. 이때 캠페인1과 캠페인2는 모두 CTR 0.5로 50%씩 동일합니다. 그런데 캠페인2는 캠페인1에 비해 노출과 클릭이 각각 모두 10배 많습니다.
상식적으로 생각할 때는 이런 경우 캠페인1이 기여도가 더 높아야 하는 것입니다.
기여도 계산에서 이것이 반영되야 합니다.
코드는 R로 되어 있습니다. 하려고 했던 것은 calc_contrib_origin이라는 함수에서 계산할 때 분모가 0이 되는 문제로 기여도가 아예 계산이 안되는 것을 어떻게 해결할 것인가입니다.
이때 비율을 계산하는 것이기 때문에 분모가 0이 안되도록 하는 것이 중요한데 이 부분이 생각보다 까다롭습니다.
# 원래 함수
calc_contrib_origin <- function(total_z, total_c, z, c) {
((total_z / total_c) - ((total_z - z) / (total_c - c)))
}
# 멍청한 함수 v0
calc_contrib_mod1 <- function(total_z, total_c, z, c) {
frac <- total_c / c
((total_z / total_c) - ((z*frac) / (c*frac)))
}
# 멍청한 함수 v1
calc_contrib_mod1 <- function(total_v1, total_v2, v1, v2) {
frac1 <- total_v1 / total_v2
frac2 <- total_v2 / total_v1
if ((total_v1 == v1) && (total_v2 == v2)) {
cat("case 1\n")
(total_v1 / total_v2)
right <- 0
}
else if ((total_v1 != v1) && (total_v2 == v2)) {
cat("case 2\n")
(total_v1 / total_v2) - ((total_v1 - (frac2 * v1)) / v2)
right <- ((total_v1 - (frac2 * v1)) / v2)
}
else if ((total_v1 == v1) && (total_v2 != v2)) {
print("case 3\n")
(total_v1 / total_v2) - (v1 / (total_v2 - (v2 * frac1)))
right <- (v1 / (total_v2 - (v2 * frac1)))
} else { #
cat("case 4\n")
(total_v1 / total_v2) - ((total_v1 - v1) / (total_v2 - v2))
right <- ((total_v1 - v1) / (total_v2 - v2))
}
left <- (total_v1 / total_v2)
cat(paste0(left, " - ", right, "\n"))
return(left - right)
}
# 멍청한 함수 v2
calc_contrib_mod2 <- function(total_v1, total_v2, v1, v2) {
# frac1 <- total_v1 / v1
# frac2 <- total_v2 / v2
frac1 <- total_v1 / total_v2
frac2 <- total_v2 / total_v1
# 기준값
if ((total_v1 == v1) && (total_v2 == v2)) {
cat("case 1\n")
(total_v1 / total_v2)
right <- 0
}
# 분모가 0인 케이스
else if ((total_v1 != v1) && (total_v2 == v2)) {
cat("case 2\n")
#total_v1 / (total_v2 - v2)
right <- (v1 / (total_v2 - (v2 * frac1)))
}
# 분자가 0인 케이스
else if ((total_v1 == v1) && (total_v2 != v2)) {
print("case 3\n")
right <- total_v1 / (total_v2 - v2)
} else { #
cat("case 4\n")
(total_v1 / total_v2) - ((total_v1 - v1) / (total_v2 - v2))
right <- ((total_v1 - v1) / (total_v2 - v2))
}
left <- (total_v1 / total_v2)
cat(paste0(left, " - ", right, "\n"))
return(left - right)
}
# 덜 멍청한 함수 v1
calc_contrib_mod1 <- function(total_z, total_c, z, c) {
(((total_z + 1) / (total_c + 1)) - ((total_z - z + 1) / (total_c - c + 1)))
}
# 덜 멍청한 함수 v2
calc_contrib_mod2 <- function(total_z, total_c, z, c) {
lb <- 1 - 1 / (total_c + 1)
rb <- 1 - (total_z + 1) / 1
print(c(lb, rb, rb - lb))
( (((total_z + 1) / (total_c + 1)) - ((total_z - z + 1) / (total_c - c + 1))) ) / (rb - lb)
}
calc_contrib_mod <- calc_contrib_mod1
# ※ 전체 비율에서 항목값들이 존재하지 않았을 경우를 계산하는 것이 전부
# ※ 따라서 전체 비율을 계산하고 대상 항목의 수치를 포함하지 않은 것의 비율을 계산해서 뺀다
# 간단한 테스트
calc_contrib_mod(50, 100, 49, 60)
calc_contrib_mod(50, 100, 50, 60)
calc_contrib_mod(50, 100, 50, 59)
# 계산검증1. (o)
calc_contrib_mod(200, 250, 202, 250) # 아래 보다는 높아야 함 (o)
calc_contrib_mod(200, 250, 201, 250) # 아래 보다는 높아야 함 (o)
calc_contrib_mod(200, 250, 200, 250) # 기여도 100% (기준 기여도와 동일) (o)
calc_contrib_mod(200, 250, 199, 250) # 위의 것 보다는 낮아야 함 (o)
calc_contrib_mod(200, 250, 198, 250) # 위의 것 보다는 낮아야 함 (o)
calc_contrib_mod1(200, 250, 200, 0)
# 계산검증1-1 (o)
calc_contrib_mod(200, 250, 101, 50) # 아래 것 보다는 높아야 함 (o)
calc_contrib_mod(200, 250, 100, 50) # 아래 것 보다는 높아야 함 (o)
calc_contrib_mod(200, 250, 100, 51) # 위의 것 보다 낮아야 함 (o)
# 계산검증2 (o)
calc_contrib_mod(250, 200, 251, 200) # 기준기여도 보다 높거나 같아야 함
calc_contrib_mod(250, 200, 250, 200) # 기여도 100% (기준 기여도와 동일)
calc_contrib_mod(250, 200, 249, 200) # 위의 것 보다 낮아야 함 (o)
calc_contrib_mod(250, 200, 248, 200) # 위의 것 보다 낮아야 함 (o)
calc_contrib_mod(250, 200, 247, 200) # 위의 것 보다 낮아야 함 (o)
# 계산검증3 (o) 점진적으로 높아지는
calc_contrib_mod(250, 200, 50, 100)
calc_contrib_mod(250, 200, 100, 100)
calc_contrib_mod(250, 200, 100, 50)
calc_contrib_mod(250, 200, 100, 2)
calc_contrib_mod(250, 200, 100, 1)
# 계산검증4 (o) 점진적으로 낮아지는
calc_contrib_mod(250, 200, 100, 1)
calc_contrib_mod(250, 200, 100, 2)
calc_contrib_mod(250, 200, 100, 99)
calc_contrib_mod(250, 200, 100, 100)
calc_contrib_mod(250, 200, 100, 101)
calc_contrib_mod(250, 200, 100, 102)
# 계산검증5 (o). 다운 방향으로 기여도가 떨어져야함
calc_contrib_mod(110, 110, 100, 1)
calc_contrib_mod(110, 110, 100, 2)
calc_contrib_mod(110, 110, 100, 99)
calc_contrib_mod(110, 110, 100, 100)
calc_contrib_mod(110, 110, 100, 101)
calc_contrib_mod(110, 110, 100, 102)
# 계산검증6 (오류)
calc_contrib_mod(110, 110, 110, 1) # 아래것 보다 좋음 (o)
calc_contrib_mod(110, 110, 110, 2) # 아래것 보다 좋음 (o)
calc_contrib_mod(110, 110, 110, 99) # 아래것 보다 좋음 (o)
calc_contrib_mod(110, 110, 110, 100) # 아래것 보다 좋음 (o)
calc_contrib_mod(110, 110, 110, 101) # 아래것 보다 좋음 (o)
calc_contrib_mod(110, 110, 110, 102) # 아래것 보다 좋음 (o)
calc_contrib_mod(110, 110, 110, 109) # 아래것 보다 좋음 (x)
calc_contrib_mod(110, 110, 110, 110) # 기준
calc_contrib_mod(110, 110, 109, 109)
calc_contrib_mod(110, 110, 108, 108)
calc_contrib_mod(110, 110, 110, 111) # ※ 입력이 잘못된 케이스.
calc_contrib_mod(110, 110, 110, 112) # ※ 입력이 잘못된 케이스.
# 계산검증7 (x)
# 항목값이 가분수가 되면 결과값이 마이너스가 되는데
# 이것들이 기준값과 진분수인값들과 차이가 생긴다.
calc_contrib_mod(210, 110, 110, 1) # 아래것 보다 좋음 (o)
calc_contrib_mod(210, 110, 110, 2) # 아래것 보다 좋음 (o)
calc_contrib_mod(210, 110, 110, 99) # 아래것 보다 좋음 (o)
calc_contrib_mod(210, 110, 110, 100) # 아래것 보다 좋음 (o)
calc_contrib_mod(210, 110, 110, 101) # 아래것 보다 좋음 (o)
calc_contrib_mod(210, 110, 110, 102) # 아래것 보다 좋음 (o)
calc_contrib_mod(210, 110, 110, 109) # 아래것 보다 좋음 (x)
calc_contrib_mod(210, 110, 110, 110)
calc_contrib_mod(210, 110, 100, 110) # 위 보다는 안좋음
calc_contrib_mod(210, 110, 1, 110) # 위 보다는 안좋음
# -- 비교 (origin함수) (x)
calc_contrib_origin(210, 110, 110, 1) # 아래것 보다 좋음 (o)
calc_contrib_origin(210, 110, 110, 2) # 아래것 보다 좋음 (o)
calc_contrib_origin(210, 110, 110, 99) # 아래것 보다 좋음 (o)
calc_contrib_origin(210, 110, 110, 100) # 아래것 보다 좋음 (o)
calc_contrib_origin(210, 110, 110, 101) # 아래것 보다 좋음 (o)
calc_contrib_origin(210, 110, 110, 102) # 아래것 보다 좋음 (o)
calc_contrib_origin(210, 110, 110, 109) # 아래것 보다 좋음 (x)
calc_contrib_origin(210, 110, 110, 110)
calc_contrib_origin(210, 110, 100, 110) # 위 보다는 안좋음
calc_contrib_origin(210, 110, 1, 110) # 위 보다는 안좋음
# 계산검증8. (o)
calc_contrib_mod(110, 210, 1, 110)
calc_contrib_mod(110, 210, 109, 110) # 위 보다는 좋음
calc_contrib_mod(110, 210, 110, 110) # 위 보다는 좋음
# origin 함수 확인
calc_contrib_origin(110, 210, 109, 110) # 위 보다는 좋음
calc_contrib_origin(110, 210, 110, 110) # 위 보다는 좋음
# 심1
calc_contrib_origin(110, 210, 109, 110)
calc_contrib_origin(210, 110, 110, 109)
# 산수 노트
at <- 50
bt <- 100
a <- 30
b <- 15
(at / bt) - ((at - a) / (bt - b))
(at / bt) - ((at - a) * (bt - b)^-1)
(2 - 3)^2
2^2 + -2*(2*3) + 3^2
(2 - 3)^-1
# a²-2ab+b² = (a-b)²