운동하는 공대생

1. CNN(Convolution Neural Network) 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)은 컴퓨터 비전 작업을 위해 특히 유용한 딥 러닝 모델 중 하나입니다. 아래에서 CNN의 기본 개념과 작동 방식을 설명하겠습니다. 1. 컨볼루션(Convolution): CNN은 주로 이미지 처리에 사용되며, 이러한 이미지는 2D 그리드로 표현됩니다. 컨볼루션은 이러한 이미지에 필터(또는 커널)를 적용하여 특징을 추출하는 과정입니다. 각 필터는 입력 이미지에서 작은 영역을 선택하고 가중치를 적용하여 출력 특징 맵을 생성 합니다. 필터를 이동하면서 이미지 전체를 훑어가면서 특징을 추출합니다. 2. 필터(커널): 필터는 작은 가중치 행렬로, 입력 이미지에서 특정한 특징을 ..

1. 회귀 모델 회귀 모델이란 이전에서 설명했던 분류 모델과는 다르게 범주형 데이터를 예측하는 게 아니라 연속값을 예측하는 방식입니다. 모델을 구성하는 파라미터를 최적화 하기 위한 방식은 무엇이 있을까? 2. 회귀 모델 학습 Objective function MSE(Mean Squared Error) RMSE(Mean Squared Error), MAE(Mean Squared Error) 등등... Optimization Gradient Descent(경사 하강법) 3. 실습 LinearRegression을 이용해 보스턴 주택 가격 회귀 구현 page 324 ~ 327 (오늘은 코드 안써준다 ^^ 책 보고 하자) 다항 회귀 page 330 ~ 332 과적합 from sklearn.preprocessing..

1. What is AI 공부를 하면서 느끼는 인공지능 개념은 알고리즘을 기반으로 과거의 상황, 데이터를 기반으로 비슷한 상황이 왔을 때 답을 유추하는 방식이라고 생각한다. 가령 한 이미지를 보고 이 이미지가 강아지인지 고양이인지를 판단하는 모델이 있다고 한다면 이것은 이전까지의 강아지 이미지를 학습하고 강아지의 외형적 특성을 데이터로 녹여 모델에 학습하고 어떤 이미지가 들어왔을 때 그것이 강아지의 외형과 비슷하다면 그것을 강아지라고 판단하는 게 가능하다. 이렇게 인공지능 분야는 다양하게 넓은 분야에서 사용이 가능하며 알고리즘을 변경하여 다양한 분야에서 활용이 가능하다. 2. Machine Learning 기계 학습(機械學習) 또는 머신 러닝(영어: machine learning)은 경험을 통해 자동으로..