공대생 도전 일지

기본적인 딥러닝은 이 전에 작성한 글에서 확인하면 됩니다.2024.08.25 - [인공지능/공부] - 딥러닝 복습 1 - Linear Reagression, Logistic regression,Neural Network 딥러닝 복습 1 - Linear Reagression, Logistic regression,Neural NetworkLinear Regression 선형 회귀로 지도학습(Supervised Learning)을 통해 정답을 학습해 입력에 대한 예측을 출력ex) 집값 예측, 키에 따른 몸무게 예측, 주식 등등..Cost function예측 값h(x)과 정답 값(y)에 대한yoonschallenge.tistory.com2024.08.25 - [인공지능/공부] - 딥러닝 복습 2 - Regula..

너무 말도 안되는 문제들은 다 빼버렸습니다... 빈칸 문제 NLP는 ____, 기계학습, 언어학, 사회과학/인문학과 같은 다양한 학문이 융합된 분야입니다. 정답: 인공지능 문장 "One morning I shot an elephant in my pajamas"에서 "shot"는 ____의 문제를 예시로 들 수 있습니다. 정답: 모호성 NLP의 주요 작업 중 하나는 ___인식이며, 이는 텍스트에서 특정 정보를 식별하는 작업입니다. 정답: 개체명 텍스트 분석, 음성 인식, 대화 번역은 모두 NLP에서 ____를 위한 대표적인 예입니다. 정답: 표현 OX 문제 NLP에서 "processing as representation"은 언어를 컴퓨터와의 상호작용을 위해 전달하는 과정을 말한다. (O/X) 정답: O "..

Overfitting overfitting은 traning data에 과도하게 optimized 되어 training data만 예측을 잘 하고, test data에는 오히려 낮은 점수를 보이는 것이다. 그래서 우린 데이터를 나누기로 결정한다. 데이터 불균형이 있는경우 (ex 100 10 100 -> 100 100 100)우린 데이터를 돌리기, 좌우대칭, 자르기, 밝기 변동 등을 활용해 데이터를 늘릴 수 있다. 네트워크가 너무 특정화되거나 커지면 오버피팅이 발생한다. 또한 weight가 너무 특화되거나 너무 큰 경우 발생한다. weight decay는 가중치가 커지지 않도록 방지하는 기술이다. 이 것은 하이퍼 파라미터로 커질수록 제제하는 강도도 커진다. 가중치가 너무 커지는 것을 방지하여 오버피팅을 피하..