공대생 도전 일지

2023.12.16 - [인공지능/공부] - 인공지능 backpropagation, optimization- 개념 인공지능 backpropagation, optimization- 개념 backpropagation backpropagation은 대부분의 인공지능의 파라미터 업데이트 방식이다. 우린 경사하강법을 통해 loss를 최소화 시키는 방향으로 학습한다. 기본적인 gradient 계산 방법이다. 이제 activation fun yoonschallenge.tistory.com 비선형 분류문제이다.

신경회로망도 동일하다. 최적 파라미터를 구하는 과정을 학습이라고 부른다. 바이어스는 포함하지 않는다! 뉴런 수는 3개, 5개, 5개, 4개이다. (바이어스 포함X) 입력 n차원 히든 p차원 출력 q차원 g는 전부 시그모이드이다.

설명 가능 AI - CAM? 결과에 대한 불투명성이 AI를 신뢰못하는 이유이다. 사용자 레벨의 설명이 필요하다(무엇을 보고 판단했는지) 특정분야에서는 설명 가능한 인공지능이 필수이다. 어느 부분을 가지고 판단했는지 알 수 없다. -> XAI는 말해준다. 이걸 통해서 딥러닝 성능을 개선할 수 있다. 학습하는 법을 학습하는 것이다. 사람한테는 쉬운 문제이다. 특징을 비교해서 찾아냈기 때문이다. 전통적인 딥러닝 모델은 엄청난 Data가 필요하다. 충분한 데이터가 있어야만 특징을 구별할 수 있는 것이다. 사람은 사전학습이 되어있기 때문에 가능하다. 5개 중 2개를 구별하는 것을 학습한다. -> 학습하지 않은 데이터라도 구별하는 것을 잘 하게 된다. 기존의 지식으로 학습할 수 있도록 만든다. 2023.12.15 ..

생성모델- 페이크 이미지 (악용되는걸 막는 것도 필요하다) Dataset 2가 작더라도 기존 데이터에서의 지식을 사용하자 많은 수의 데이터가 없어도 좋은 결과를 낼 수 있다. 강화학습 +보상이 최대화가 되도록 학습 ex) 자전거 타기 - 넘어지지 않도록 학습이 된다. 인간이 배우는 과정과 유사하게 학습한다. 코딩 명령 없이 강화 학습만으로 로봇이 걷게 된다. 일반적인 딥러닝 모델은 작은 오류(노이즈)에도 민감하게 반응한다.(오작동)

딥러닝 - 미래를 선도할 혁신 기술 발전 사유 - GPU 기반의 병렬 처리를 포함한 컴퓨팅 파워 발달, 인터넷을 통해 축적된 엄청난 양의 빅데이터, 딥러닝을 위한 획기적인 알고리즘의 개발 알고리즘 딥러닝 프레임워크 딥러닝 연구 주요 이슈 텐서플로우랑 파이토치...? 고성능 서버 - 회사에서 사용하는 고성능 GPU 서버 딥러닝 프레임워크! - 파이토치!!!!!!!!!! 텐서 플로우!!!!!!!!!!!!11 통합 개발 환경 - 코딩을 편한 환경에서, 프로그램에 도움을 주는 것 데이터 - 딥러닝 실행을 위한 준비사항 첫 번째 OS 환경 위에서 파이썬, 텐서플로우 -> 딥러닝 Kaggle과 Colab이 편리했습니다. PC를 100명에게 맞춰주는 것 보다 서버를 두는게 자원 관리 측에서 효율적인 활용이다. 프로그..

9주차 나이브 베이즈 나이브 베이즈 – 베이즈 정리를 적용한 조건부 확률 기반의 분류 모델 조건부 확률 – A가 일어났을 때 B가 일어날 확률 스팸 필터링을 위한 대표적인 모델, 딥러닝보다 간단한 방법으로 자연어 처리원할 때 사용 수식 P(A|B) =P(B|A) * P(A) / P(B) P(A|B) – 사후확률, b가 발생했을 때 a가 발생할 확률 P(A) – 사전확률, B의 발생유무와 관련 없이 기본적으로 A가 발생할 확률 P(B|A) – 우도 Likelihood 혹은 가능도라고도 부름, A가 발생했을 때, B가 발생할 확률 P(B)- 전체에서 B가 발생할 확률 사전 확률로 사후 확률을 예측하는 조건부 확률을 기반으로 한다. 사후 확률 – 사건 A와 B가 있을 때, 사건 A가 발생한 상황에서 사건 B가..

지능 – 인간이 가지는 고유한 성질, 생각하고 이해함으로써 행동으로 옮기는 능력 인공지능 : 컴퓨터가 학습하고 생각하여 스스로 판단할 수 있게 만드는 기술 사전적 개념 지성을 갖춘 존재, 시스템에 의해 만들어진 인공지능 전통적 개념 컴퓨터가 인간의 행동을 모방할 수 있게 하는 소프트웨어 기술적 개념 인간의 지능으로 할 수 있는 사고 합승 등을 컴퓨터가 할 수 있게 하는 방법을 연구하는 학문 프로그래밍 : 사람이 구현 vs 인공지능 : 스스로 데이터 학습 인공지능의 첫 등장 1956년 다트머스 컨퍼런스 전제: 학습의 모든 측면, 지능의 모든 특성이 원칙적으로 정확히 기술> 묘사하는 기계 연구 목표 – 사람의 다양한 능력을 컴퓨터가 대신 인공지능의 발달> 로봇의 기능 향상> 실생활에 로봇 도입 > 새로운 결..

from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns data = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/titanic.csv') data = data.drop(['Name','Ticket'],axis=1) # 이름과 티켓 값은 생존과 관련 없기 때문이다. data = pd.get_dummies(data,columns=['Sex','Embarked'],drop_first = True)# 데이터 세분화 하면서 데이터 갯수 줄이기 (남자..

로지스틱 및 KNN은 과제 3에서 진행했으므로 빠르게 결과를 볼 수 있도록 진행한다. 로지스틱 회귀 import pandas as pd from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') data = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/titanic.csv') data = data.drop(['Name','Ticket'],axis=1) # 이름과 티켓 값은 생존과 관련 없기 때문이다. data = pd.get_dummies(data,columns=['Sex','Embarked'],drop_first = True)# 데이터 세분화 하면서 데이터 갯수 줄이기 (남자 여자에서 하나 지우고, 3개중..