SJU_인공지능

머신러닝이란? 기계가 배운다.딸기 주스를 만들려고 하는데 우리에게는 레시피가 없는 상태(방법은 모르고 결과만 아는 상태)결과를 만들기 위해 우리가 할 수 있을까?레시피를 알려주는 대신에 기계 스스로 학습할 수 있도록 하는 것만들어보고 - 에러측정하고 - 개선하고위와 같

2-1 인공지능 개론 1부AL,ML,DL이 무엇인지 정확히 알고, 기술 변화의 흐름을 공부해보자.AI가 가장 큰 개념, 그 안에 ML, 그 안에 DL인공지능은 최근에 나온 개념이 아니다 무려 1950년부터 있었던!인공지능의 하나의 솔루션인 '머신러닝'이 1980년대부터

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기존 프로그래밍과 인공지능의 차이점을 알게 하는 것이 교수님의 목표 👩🏻‍🏫기존 프로그래밍) input, output이 정확하고 최적의 솔루션을 우리가 직접 찾는 것 (ex. 자료구조, 알고리즘)인공지능) 데이터와 task를 지정해주면, 최적의 솔루션을 기계가 찾

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$H(x)$: 주어진 $x$값에 대해 예측을 어떻게 할 것인가 - 가설함수 (모델)$cost(W)$: $H(x)$가 $y$를 얼마나 잘 예측했는가 - 비용함수(비용)\*\* 주의 식을 간소화 하기 위해 가설함수에 편향변수 b를 추가히자 않았음.$H(x) = Wx$gra

feature의 개수가 앞선 단일회귀문제에서는 1개였는데 3개로 늘었음설마 이렇게 하는 사람 없지? 당연히 Matrix이용해야지

이 관계를 정확하게 이해해야 한다. Linear regression -> Logistic regression -> Binary classification -> multi class classification 다시 한번 linear regression에서 필요한 것이

x_data는 공부시간, 출석 횟수로 이루어져있고, y_data는 시험합격 = 1 & 시험불합격 = 0이다..item(): tensor 변수에서 값만 가져오기torch.sigmoid: sigmoid 함수 linear regression과 바뀐 H(x)와 cost를 위

일반적으로 Int형 숫자를 사용할 때는 LongTensor 사용한다. 현재 y_train을 살펴보면 0,1,2로 이루어져 있다. 하지만, 우리는 이를 onehot encoding으로 형태를 바꿔준다.총 클래스의 개수는 0,1,2로 3개이기 때문에 nb_class = 3

History of MLP 뉴런을 본따 인간의 뇌를 모사하는 것을 목표로 만들어진 인공신경망(NN)인공신경망(NN, Artificial neural network): 동물의 생물학적 뇌의 기본단위인 인간의 뉴런을 모방하여 모델링한 네트워크 뉴런이란?)각각의 채널마다 들

• Learning rate• Data preprocessing• Avoid overfitting \- More training data \- Regularization• Performance evaluationgradient에서 다음으로 이동하기 위해 보폭을 설

하나의 퍼셉트론으로는 XOR문제를 해결할 수 없다는거 우리가 이미 배운 상태였지. 왜 해결할 수 없는지 그림으로 그리면 다음과 같지.XOR문제란 X1과 X2가 서로 같을 때는 0, 다를 때는 1이 되는 문제인데 아무리 선을 그어봐도 깔끔하게 나눠지지가 않아! 이렇게 M

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은닉층이 두개 이상인 신경망 구조XOR 문제를 해결 할 수 있다.(앞선 퍼셉트론 하나로는 해결할 수 없었잖아:))앞선 실습과 동일한 data야!Perceptron과 차이는 모델 설계 부분아까는 layer가 1개밖에 없었다구! 근데 이번에는 layer이 2개야이진분류문제

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MLP가 등장하면서, XOR문제를 해결했어. 사람들은 아~ NN을 깊게 쌓으면 더 복잡한 문제를 해결할 수 있지 않을까? 하여 더 깊게 쌓아봤는데 또 문제에 봉착했지..바로! Backpropation을 통해 weight와 bias를 업데이트하려고 했는데, 모델이 너무

영상 데이터는 이렇게 이루어져 있음숫자가 없는 곳은 0이고 숫자가 있는 곳은 256에 가까운 숫자가 있음(여기서는 정규화가 되었기 때문에 최댓값이 1이고 최솟값이 0이야)배치사이즈: 몇 문제를 풀고 해답을 맞추냐데이터의 개수가 만약 100개인데 batchsize가 1

1번과 2번 실험을 통해서 SGD보다는 Adam이 더욱 성능이 높다는 것을 확인2번과 3번 실험을 통해서 모델이 깊을수록 성능이 높다는 것을 확인3번과 4번 실험을 통해서 xavier initialization 초기화를 했을 때 성능이 높다는 것을 확인4번과 5번 실험