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Sungho Park

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DL

DL 모호하게 알고 있던 내용들을 부캠강의에서 명료하게 정리해줬다. 당연한 이야기들도 많은데 그냥 다 정리했다. 갖춰야할 능력 * 구현 능력 * 수학 능력(Linear algebra, probability) * 최신 트렌드의 논문들을 많이 알고 있는 것 정의 ![](/assets/images/DL /ca2391dc-7082-4d0c-9318-adaf8ae8d212-image.png) AI = 사람의 지능을 모방하고자 한다 ML = 데이터 기반으로 문제 풀이 접근 DL = 데이터 기반으로
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Optimization

부캠 강사님께서 용어에 대해 확실히 알고 가라고 하셨다. 어제(21.08.09) 선택과제 2번의 AAE에 대해서 알아보다가 기겁을 했다. 한 문장 안에서 모르는 단어를 세는 것보다, 아는 단어를 세는게 빨랐다. 분명 영어로 쓰여있는데 외계어 같았다... 인턴을 하면서, 졸업프로젝트를 하면서 혼자 독학으로 잡다하게 지식을 쌓아올린 폐해라고 생각한다. ML 분야에서 사용되는 용어들만이라도
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데이터 시각화

Data viz 데이터 시각화를 진행할 데이터 * 데이터셋 관점(global) * 개별 데이터의 관점(local) 정형 데이터 CSV 파일. ![](/assets/images/데이터 시각화/1484c59d-c573-4c81-9589-73f236ab76e7-image.png) item = row 1개 attribute(feature) = column 시계열데이터 ![](/assets/images/데이터 시각화/e48008d8-1e3e-4129-8973-8dbc01291416-image.png) * 시간의 흐름에 따른 Time-Serires 형태. * 음성, 비디오 * 시간 흐름에 따른 추세(trend), 계절성(SEasonality)
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Neural network

Neural network Linear regression에서의 NN ![](/assets/images/Neural network/a6465dd5-9e84-4b33-926b-28b292517916-image.png) 행렬의 역할을 아주 잘 활용한 전형적이 예시가 NN이다. X 행렬에서 데이터를 모아둔다. W에서는 X의 데이터를 다른 차원으로 보내주는 역할을 한다. b 행렬은 y 절편을 열벡터에 한꺼번에 더해주는 역할을 한다. 본래 (X, d) 차원이었던 X 행렬은 (n, p) 차원으로 변환된다.
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CNN

CNN MLP의 fully conneted layer는 가중치 행렬이 매우 크다. 반면 CNN은 kernel이라는 고정된 입력벡터를 사용한다. * 모든 i에 대해 커널 V를 적용한다. * 커널의 사이즈만큼 x 상에서 이동하며 적용한다. * 활성화 함수를 제외한 convolution 연산도 선형변환이다. 수식 continous, discreate한 경우에 아래와 같이 수식이 이루어진다. convolution 연산은 신호(signal)을 국소적으로 증폭/감소시켜 정보를
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