전체 글 (28) 썸네일형 리스트형 Colab cpu & T4 vs local CPU Gymasium 병렬 시뮬레이션 성능 비교 physical ai 강화학습 프로젝트를 하기 앞서, cpu 와 colab의 성능을 비교해보고자 한다.다른 ml과 달리 gymasuim 에서 시뮬레이션을 통해 직접 데이터를 만들어야한다. 이때 물리 엔진이 cpu를 통해 계산되는데, colab 세션 중, 코어 2개짜리 cpu 계산된다. 따라서 local 환경과 colab 환경의 성능을 테스트해보고 결과를 비교해보고자 한다. Test EnvCOLAB T4, cpu LOCALAMD Ryzen AI 9 HX 37024GB 7500MT/s test를 위해서 병렬 환경을 구성했다. 데이터를 수집해야하는 cpu 특성이 잘 반영되도록 16개 병렬 시뮬레이션 환경을 준비했다. num_envs = 12env = make_vec_env("Ant-v4", n_envs.. window11 / Vscode에서 colab Gymnasium, MuJoCo 설치 및 세팅 최근 이슈가 되고 있는 피지컬 ai와 관련하여, ant-v4 에 강화학습을 적용하기 위해 Ubunto 22.04 LTS 에 Gymnasium와 MuJoCo를 설치해보자. 이후 학습된 모델을 ROS2와 연동하기 위해 ROS2에 최적화 되어있다는 우분투 22.04LTS 버전으로 세팅하고자 한다. 윈도우에서 wsl2를 이용해 Ubuntu 를 설치하도록 하자. PowerShell에 wsl를 설치 후, 우분투를 설치하자. wsl --installwsl --install -d Ubuntu-22.04 이후 우분투 계정을 생성하도록 하자. 우분투 기본 라이브러리를 설치하도록 하자. sudo apt update && sudo apt upgrade -ysudo apt install -y build-essential g.. 갤럭시 탭 S9 fe+ U+tv 모델 one ui 업데이트 / 부팅 로고 지우기 / 순정 롬 펌웨어 설치 갤럭시 탭 S9 fe플러스 U+tv 모델의 문제점이 있다면 안드로이드 14, one ui 6에 멈춰있다는 점이다.이 이때문에 서클투서치나 홈버튼으로 제미나이 호출하기가 작동이 되지 않는다. 따라서 u플러스 롬을 대신, 갤럭시 탭 s9 fe+ 의 기존 순정 펌웨어를 설치해서안드로이드 16, one ui 8로 업데이트해보자. 0. 환경컴퓨터 : 윈도우 11탭 : one ui 6, 안드로이드 14, u+tv주의할 점이 꼭 구글 로그인을 해제해서, 구글 락을 풀어놓아야한다. 1. 펨웨어 다운로드갤럭시탭 s9플러스 fe wifi의 모델명은 SM-X610으로samfw 사이트에서 국가/지역이 한국 KOO 인 순정 펨웨어를 다운받도록 하자. https://samfw.com참고로 필자는 https://samfw.com/.. Reinforcement Learning Stock Trading Project - RLST 성과 분석 Reinforcement Learning Stock Trading Project - RLST 분석. 군입대 전, RL 강화학습 기반의 주식 매매 ai 프로젝트를 기획해, 전역 후 확인해 보기로 했다. 2024.02.19 입대 - 2025.08.18 전역 한 후 RLST의 성능을 분석해보고자 한다. 모델 설계1. 입력 데이터 (Input) num_steps, num_features 형태의 2차원 배열2. 공유 신경망 (Shared Network Body) LSTM(units=256, return_sequences=True) BatchNormalization() LSTM(units=128, return_sequences=True) BatchNor.. 오라클 클라우드 트랜잭션을 처리하는 중 오류 오라클 클라우드 Arm Ampere A1 를 사용해보고자 오라클 클라우드를 가입하는 중, '트랜잭션을 처리하는 중 오류 발생' 같은 오류로 진행되지 않는 경우가 많다. 1. https://store-oracle.custhelp.com/app/chat/chat_launch 라이브 챗2. oraclehelp_ww@oracle.com 메일로 문의 1번과 2번 다 시도했으나, 메일은 답이 없었으며, 라이브 챗은 그냥 좀있다가 하라고만 하고 의미가 없었다. 핵심은 다음과 같다. 카드사에 등록된 본인의 주소 = 입력한 영문 주소본인의 카드사에 등록된 본인 주소에 맞는 영문 주소를 입력하면 해결된다. 동일한 ip, email, phone, card을 사용해 여러번 시도하면 차단당하는 것 같다. ip, ema.. 강화학습으로 주식 단타 및 가상화폐 트레이딩 강화학습으로 주식 단타 및 가상화폐 트레이딩 계획 세우기최근 인공지능, 특히 강화학습(Reinforcement Learning) 기술이 금융 시장에도 적용되면서, 주식이나 가상화폐 트레이딩 전략에 흥미로운 가능성을 열어주고 있죠. 이번 포스팅에서는 PyTorch를 활용해, 한국 투자증권을 통한 주식 거래와 Gate.io를 통한 가상화폐 거래에 접목한 단타 트레이딩 전략의 전반적인 구상을 간단하게 정리해 보려고 합니다. 사실, 이 프로젝트는 순전히 취미로 시작하는 실험이기 때문에 너무 무겁게 접근하기보다는 재미있는 경험으로 생각하고 진행해볼 예정입니다.1. 프로젝트 개요목표:강화학습 기법을 활용하여, 단타 전략을 자동으로 실행하는 시스템을 개발합니다.주식 거래: 한국투자증권 API를 활용가상화폐 거래: G.. Termux Ubuntu에서 Pytroch 설치 termux 를 통해 우분투 환경에서 pytorch를 설치해보자. termux pytorch termux 설치해보자. wget, proot, git을 설치해주자. apt-get install wget -y apt-get install proot -y apt-get install git -y 다음으로 우분투 패키지 파일을 클론해준다. 이때 파일 걍로 설정을 해줘도 좋다. cd ~ git clone https://github.com/MFDGaming/ubuntu-in-termux.git github에서 클론한 파일로 이동한 뒤, 우분투 sh파일을 실행해 설치해주자. cd ubuntu-in-termux chmod +x ubuntu.sh ./ubuntu.sh -y ./startubuntu.sh 우분투로 들어왔다.. Flask pytorch mnist 손글씨 인식 웹사이트 구동해보기 Flask와 pytorch로 웹페이지에서 손글씨를 받아 인식하고 label로 업데이터까지 해보자 mnist의 데이터셋이 28*28 인것 처럼 웹페이지에서 입력받을 손글씨의 픽셀을 28*28로 하자. 우선 28*28 사이즈의 table에 마우스 드래그로 숫자를 그릴수 있도록 html을 짜주자. Number Recognition Draw one from 0 to 9 Update Predict 서버에 28*28 table을 검정이라면 0, 흰색이라면 1로 치환해, binaryNumber를 json 형식으로 보내자. 업데이트때도 필요한 label 데이터 역시 json 형식으로 전송한다. from flask import Flask, render_template, request, jsonify import nump.. 이전 1 2 3 4 다음
