열정 실천

앞서 배운 다층 신경망은 되게 강력하고 많은 일을 할 수 있을 것 같다고 생각했지만 아니었다! 만약 3차원 이미지를 Muiti-Layer Perceptron에 넣으려고 일렬로 값들을 나열하게되면 원래 이미지가 갖고 있던 공간적 정보가 모두 사라지게 된다.  이와같은 문제를 해결하기 위해 (주로 이미지와 같은 시각적 데이터를 처리하기 위해) 만들어진 모델이 합성곱 신경망 (Convolution Neural Network)이다. CNN은 여러 층의 합성곱(Convolution) 연산과 풀링(Pooling)연산을 사용하여 입력 데이터의 특징을 자동으로 추출한다.   Convolution 합성곱 연산입력데이터에 일정 간격으로 이동하면서 필터를 적용하고 이를 통해서 새로운 특징벡터를 추출한다.  Kernel 커널..

인공신경망이란?인간의 뇌는 100억개의 뉴런과 각 뉴런을 연결하는 시냅스로 구성되어있다. 시냅스를 통해  신호를 주고 받음으로써 정보를 저장하고 학습한다.   인공신경망 (ANN : Artificial Nueral Network) 은 이러한 인간의 뇌 구조와 기능을 모방한 알고리즘 모델이다.  세포체는 뉴런수상돌기는 입력축색돌기는 출력시냅스는 가중치 에 해당한다.   뉴런의 형태에 대해 자세히 알아보자!X : 입력값 (미가공 데이터 또는 다른 뉴런의 출력)W : 가중치 Y : 출력값 (문제의 최종적인 해 또는 다른 뉴런의 입력) 여러개의 입력 신호와 각각의 가중치를 곱한 값을  합하여 활성화 수준을 계산하여 출력 링크로 출력한다.각각의 입력에는 가중치 W가 존재하며, 가중치가 클수록 해당 입력값이 중요하..

Deep Learning 딥러닝  머신러닝 알고리즘 중 심층 인공신경망(Deep Nueral Network)을 활용한 것들의 집합 *심층 : 2개 이상의 은닉층 (Hidden Layer) 딥러닝이 주목 받지 못했던 이유   성능적인 측면 1. Layer 개수가 적으면 좋은 성능을 내기 어려움 성능적인 측면 2. Layer 개수가 많을 때, 심층부 Layer까지 잘 학습시키는 알고리즘이 없었음  현실적인 측면 1. Overfitting을 피하기 위해서 많은 수의 학습 데이터가 필요  현실적인 측면 2. 학습해야하는 Parameter(각 뉴런의 weight, bias)가 너무 많아, 학습 시간이 너무 김 하지만 (1) 알고리즘 자체의 발전, (2) 하드웨어 기술의 발전, (3) 활용 가능한 데이터의 증가로 ..

회귀 모델의 성능 평가  - MAE (Mean Absolute Error) : 모델의 예측 값과 실제 값 사이의 절대적인 차이를 평균한 값- MSE (Mean Squared Error) : 예측 값과 실제 값의 차이를 제곱한 후 평균한 값- RMSE (Root Mean Squares Error) : MSE의 값에 제곱근을 씌운 값으로 산출된 오차의 단위가 실제 값과 동일  MAE, MSE, RMSE는 모두 모델의 예측 성능을 평가하는 데 사용되는 대표적인 손실 함수이다.  이 3개의 식에서 y는 실제 값, y'는 예측 값, N은 데이터의 총 개수를 뜻한다.  이 중 MSE는 가장 많이 사용되는 가장 직관적인 손실 함수이다. 오차를 제곱하기 때문에 큰 오차에 가중치를 부여한다.  즉, 작은 오차보다는 큰 ..

머신러닝이란?학습을 통해서 자동으로 성능을 개선할 수 있는 컴퓨터 알고리즘을 연구하는 것 학습 단계 데이터 수집 -> 데이터 전처리 - > 모델 정의 (가설 정의 -> 특징 정의 -> 목적 함수 정의) 예측 단계 데이터 -> 데이터 전처리 -> 특징 추출 -> 예측 -> 평가   머신 러닝의 종류 지도 학습 (Supervised Learning)기계에게 정답이 무엇인지를 알려주면서 학습분류 : 데이터가 속하는 범주 또는 클래스를 예측하는 문제회귀 : 연속적인 수치 값을 예측하는 문제 비지도 학습 (Unsupervised Learning)정답을 별도로 알려 주지 않고, 데이터 자체의 측성을 바탕으로 학습군집화 : 주어진 데이터 샘플들을 몇개의 클러스터로 그룹핑차원축소 : 데이터의 특성을 유지하면서도 데이터..

지식이란?어떤 주제나 분야에 대해 이론적으로 혹은 실제로 이해하는 것 전문가란?특정 도메인에 대해 해박한 지식과 풍부한 경험을 쌓은 사람 but 도메인의 범위는 제한적이다.  전문가 시스템(Expert Systems)은좁은 문제 영역에서 전문가 수준으로 동작할 수 있는 유능한 컴퓨터 프로그램을 의미한다. 가장 인기 있는 전문가 시스템은 규칙기반 전문가 시스템모든 사용자는 지식을 규칙 형식으로 추가하고, 문제를 풀기 위해 필요한 데이터를 제공해야한다. AI에서 규칙이란?- AI에서 규칙은 지식을 표현하는 가장 일반적인 방법- 규칙은 문제를 어떻게 풀 것인지에 대한 설명을 제공한다. - IF-THEN 형식으로 표현한 문장이다. - 생성 규칙이라고도 부른다.  규칙의 문법 IF = 전건 = 전제(Promise..