인공지능3 [22동계모각코] 6회 계획 및 평가 *5회차는 개인사정으로 불참 시작 시간 : 23-01-24 오후 6시 오늘의 목표 LG Aimers: AI전문가과정 - Module 4. 『딥러닝(Deep Learning)』 - 학습 완료하기 gradient diescent의 기본 개념 neural network의 기본적인 학습 과정에서 사용하는 기본 알고리즘. back propagation 기법 Deep learning이 하나의 합성 함수로 봤을 때에 각각의 편미분을 구할 수 있는 방법 gradient vanishing batch normalization CNN 특정 class에 존재할 수 있는 작은 특정 패턴들을 정의하고, 그 패턴들이 주어진 이미지 상에 존재하는지 판단한다. 지난 학기 '인공지능과 미래사회' 수업에서 배웠던 내용이다. 특징 추출 수.. 2023. 1. 24. [22동계모각코] 2회 계획 및 평가 시작 시간 : 23-01-03 오후 6시 오늘의 목표 LG Aimers: AI전문가과정 - Module 3. 『지도학습(분류/회귀)』 수강 linear regression 선형 회귀를 하는 방식은 'y = ax + b' 혹은 'Y = θ0 + θ1 * x1' 라는 식에서 시작한다(x0 = 1). 더 자세한 이야기를 강의에서 들었지만 머리에 잘 들어오진 않았다. 하지만 이 식만은 제대로 알아가기로 했다. 입력 x에 대해서 올바른 출력 Y를 하기 위해서는 bias(b, θ0)와 weight(a, θ1)가 중요하다. 그리고 인공지능은 이 값들을 마구 바꿔 계산해보며 모든 학습 데이터에 대해 올바른 값을 내는 작업을 수행한다. 이것이 바로 학습이다. 그렇다면 이 값들은 무슨 기준으로 이리저리 바꾸어보는 것일까?.. 2023. 1. 3. [22동계모각코] 1회 계획 및 평가 시작 시간 : 23-01-02 오후 6시 오늘의 목표 LG Aimers: AI전문가과정 - Module 1. 『AI 윤리』, Module 3. 『지도학습(분류/회귀)』 수강 아래에는 강의를 들으며 생소하거나 중요하다고 느끼는 등 내게 기록하고 싶은 부분만 메모하도록 하겠다. Module 1 오늘 배운 내용은 AI윤리 뿐만 아니라 데이터 사이언티스트라면 누구나 알아야 할 소양에 대해 알아보았다. 1. 데이터를 잘 해석하는가? + 상관관계와 인과관계를 제대로 알자. 이 둘 사이의 잘못된 사용은 데이터 과학자라면 절대 해선 안 되는 실수이다. 2. 데이터 전처리와 분석 방법은 적절한가? *데이터를 깊이 분석하는 EDA(exploratory data analysis) 과정에 충분한 시간 보내기 3. 학습에 쓰는.. 2023. 1. 2. 이전 1 다음
