DeepLearning

앞으로 내가 AI에 대해 공부한 내용은 '내가보려고정리한AI🧐'시리즈에 정리하려고 한다. 블로깅을 하는 표면적인 이유는 내가 공부한 내용들을 AI에 관심있는 사람들에게 알려주기 위함이며 나의 지식을 공유하며 좀 더 심층적으로 공부하기 위한 목표를 가지고 있다.

인공신경망의 시초가 되는 모델인 perceptron에 대해 알아보고 여러 Layer를 거치며 딥 해진 Multi-Layer Perceptron을 pytorch로 구현해보자!

이전 장에서 신경망에 대해 알아봤다면 이번에는 신경망 학습의 목적인 최적화를 알아볼 것이다.

최적화를 위해 손실함수 값이 낮아지는 방향으로 가기 위해 1차 미분계수를 이용하는 알고리즘인 경사하강법의 종류에 대해 알아보겠다.

신경망이 학습데이터에만 너무 특화되어 있지 않고, 일반화(generalization)가 가능하도록 규제(penalty)를 가하는 기법을 알아보겠다

최적화된 모델을 만들기 위해 여러개의 분류기(모델)을 생성하고, 그 예측을 결합함으로서 하나의 강력한 모델 대신 약한 모델 여러개를 조합해 더 정확한 예측에 도움을 주는 방식인 앙상블에 대해 알아보겠다.

기존 까지 공부한 딥러닝 모델은 선형결합 - 비선형변환을 반복하며 모든 노드가 연결되어 있는 Fully Connected Layer로 구성된 percentron 모델이였다면, 이번 장에서는 CNN의 기본 원리와 pytorch로 구현된 CNN모델을 분석해보겠다.

이번 장에서는 시퀀스 데이터를 학습하기 좋은 모델인 RNN계열 모델들을 공부해 볼 것이다. 기본 모델인 vanilla RNN과 vanilla RNN의 단점을 보안하기 위해 변형된 모델인 LSTM, GPU를 소개하겠다. 또한 pytorch로 구현된 LSTM을 분석해보자

사람은 시각, 청각 등과 같이 오감을 통해 세상과 상호작용을 하면서 성장한다. 사람이 감각을 통해 받아들이는 정보의 75%는 시각을 통해 온다고 한다. 이런 인간의 시각을 모방하는 것이 Computer Vision이라고 할 수 있다.

이번 장부터는 Computer Vision의 tasks 중 image classification의 발전 과정을 살펴볼것이다. LeNet-5, AlexNet, VGG까지 모델들을 알아보며 깊은 layer를 가질 때 발생하는 Degradation problem을 살펴보겠다

이번 장에서는 GoogLeNet, ResNet가 Degradation problem를 어떻게 해결하였는지 알아보고, DenseNet, SENet, EfficientNet을 통해 Image Classification 성능을 더 높이는 방법을 알아보겠다.

학습 데이터는 세상의 모든 데이터와 항상 같을까? 학습데이터는 항상 현실 데이터와 차이가 있을 수 밖에 없다. 이런 차이를 Data augmentation를 통해서 줄여나갈 수 있다.이번 장에서는 Image Data의 augmentation을 알아보겠다.

학습된 모델을 Transfer 해서 학습하는 Transfer learning와, Knowledge distillation 방법을 알아보고, Self-training with noisy student인 Recap을 알아보겠다.

Object Detection 모델들은 크게 2 Stage Detector와 1 Stage Detector로 구분이 가능합니다. 저희는 그 중 먼저 2 Stage Detector에 대해 학습해봅시다. 이번 강의에서는 R-CNN부터 SPPNet, Fast R-CNN, 그

이번 강의에서는 이미지에서 Feature를 추출하는 Backbone과 Region Proposal Network(RPN)을 연결하는 Neck에 대해 알아봅니다. Neck은 왜 필요한지, Neck의 종류에는 어떤 것들이 있는지(FPN, PANet, DetectorRS,

실제 딥러닝 기반 프로덕트를 배포 시 중요시 되는 것 중 하나는 데이터셋 제작이다. 소프트웨어 개발 방식인 Software 1.0, Software 2.0을 알아보고, 데이터셋 제작 측면에서 Software 1.0와 Software 2.0 차이점을 알아보자