Sign in Subscribe

Latest

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
Sungho Park

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
Sungho Park

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)
Sungho Park

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.
Sungho Park

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
Sungho Park