만들어야 산다

* 이 글은 강화학습에 대해 설명하는 글이나 단계적으로 설명하는 튜토리얼도 아닙니다. 강화학습은 매우 간단한 예제는 뭐가 있고, 어떤 라이브러리가 사용되는지 가볍게 엿볼 수 있는 정도의 글입니다.시작어제 아침에 하천을 따라 달리기를 하다가 물에서 파닥거리는거에 시선을 뺏겨 잠시 멈춰섰다. 처음엔 그냥 돌 주변의 물보라인가 아니면 오리가 잠수를 한건가 했는데 자세히 보니 연어가 파닥거리는거였다. 중간 중간 징검다리 같은 단차도 있었을텐데 여기까지 어떻게 왔을까? 연어야 뭐 산란기에 강을 거슬러 올라간다고 하지만 그게 저토록 애써서 모든 힘를 쏟아부을만큼 중요한건가? 하는 생각이 문득 들었다.생존에 유리한게 있겠지하면서도 뭔가 더 있을까해서 ChatGPT 한테 물어보기로 했다.상류로 갈수록 차고, 맑고, 산..

배경 CropMon의 다음 스텝에 대한 고민과 함께 어떻게 하면 확장성 있는 좋은 구조를 만들지를 살펴보고 있다. 플러그인/익스텐션에 대한 자료를 찾아보던 중 문득 내가 많이 사용하고 있는 에디터인 VSCode Extension 이야 말로 훌륭한 레퍼런스가 아닌가 하는 생각이 들었고 겉핥기라도 한번 알아보면 도움이 될 것 같았다. 전체 내용은 여기(labs/vscode-internal)에 정리해뒀고 몇가지만 요약해본다. 실행 코드 빌드 및 실행 일단 VS Code 를 받아서 실행해보자 # 코드 클론 $ git clone https://github.com/microsoft/vscode.git $ cd vscode # 패키지 설치 $ ./scripts/npm.sh # 빌드 $ ./scripts/npm.sh ..

배경 반디캠으로 스크린 레코딩을 하다가 캠이랑 합성을 해주는 기능이 있다는 걸 발견. 그런데 이게 내 뒤에 크로마키로 쓸만한 배경이 없다보니 대충 배경으로 쓸만한 색 잡아서 쓰니까 대충 깨져보이더라. 그래서 혹시 전통적인 크로마키 배경 방식이 아니라 인물(사물)을 detection 하고 그 외의 것을 날려버리는 툴은 없을까 찾아봤다. 왜 없겠냐? 실망스럽게도 이미 잘나가는게 많더라. 그중에서도 뭔가 잘 동작할 것 처럼 보이는 오픈소스(danielgatis/rembg)를 하나 찾아서 이걸로 테스트를 해보려고 한다. rembg U2-Net이라는 Object Detection을 위한 딥러닝 모델(딥러닝은 하나도 모르지만..)을 이용해서 배경 이미지를 날리고 테투리 알파(Alpha) 부분을 다듬어서 깔끔하게 배..

넷플릭스 다큐를 보다가 벤포드의 법칙(Benford's Law)이라는게 있다는걸 알았다. 실세계에서 존재하는 많은 수치 데이터의 10진법 값에서 수의 첫째 자리의 확률 분포를 관찰한 결과, 첫째 자리 숫자가 작을 확률이 크다는 법칙이다. 즉, 자연스럽게(인위적이지 않은) 생긴 임의의 숫자들이 아래와 같은 확률적인 분포를 띈다는 것이다. (위키) 처음 듣고 보는거라 이놈들이 어디서 또 약을 파나하면서 시청했는데 점점 빠져들었다. 회계에서 비공식적(?)으로 활용되기도 한단다. 가령, 엔론의 회계분식 장부에서는 인위적으로 맞춘듯한 수치들이 있어서 자연스럽지 못해 이 법칙에 어긋난다거나 하는 것들.. IT 분야에서는 이미지의 위조 혹은 딥페이크(Deep Fake) 영상을 탐지하는 연구에도 사용된다는 내용도 나왔..