8주차-OpenCV(5)

해커랭크, 구글 코랩

코테연습은 해커랭크에서, 머신러닝 공부는 구글 코랩에서..

머신러닝 / 딥러닝

인공 지능: 인간의 지능을 기계로 구현
머신 러닝: 인공 지능을 구현하는 구체적 접근 방식
딥 러닝: 완전한 머신 러닝을 실현하는 기술

GAN 모델: 적대적인 생성 모델(생성자)와 판별 모델(판별자)네트워크 두 개가 경쟁해서 서로 더 뛰어난 상태가 되는 것

리인포스 러닝: 여러 개의 모델을 경쟁시켜 리워드를 줌, 리워드를 가장 많이 얻은 모델을 복제, 복제시켜서 다시 경쟁, 반복해서 가장 강화된 모델 얻는법

퍼셉트론: 사람 뉴런구조 따라한 모델
OR, AND에 경계 구분 가능함,
XOR에 경계를 구분 못하는 한계가 있었지만, MLP 등장으로 한계돌파

MLP(멀티레이어 퍼셉트론): 경계 2개 이상 그어서 구분, 딥러닝이라고도 불림

딥러닝은 컴퓨터가 가중치를 찾아가는 과정
가중치를 찾아가는 방법 - 손실함수
손실함수 종류 : MSE(평균제곱오차), CEE(교차엔트로피오차)

Tensorflow

스칼라의 집합 - 벡터
벡터의 집합 - 매트릭스
매트릭스의 집합 - 텐서

from tensorflow import keras # keras 라이브러리 추가
import numpy as np

x = np.array([0,1,2,3,4], dtype = 'float64')
y = x*2+1
print(y)

model = keras.models.Sequential() # 모델 설계를 위한
model.add(keras.layers.Dense(1, input_shape=(1,)))
model.compile('SGD', 'mse')
model.fit(x, y, epochs = 500)

model.predict([0, 10, 7.3])

<딥러닝 면접 질문 10개>

Gradient Descent란?
Sigmoid의 단점은?
Validation 세트, Test 세트의 각각의 역할은?
Auto Encoder란?
Dropout의 효과는?
CNN의 장점은?
Word2Vec의 원리는?
Adam Optimizer의 동작은?
Batch Normalization의 동작은?
CycleGAN이란?

딥러닝 최신논문 볼수있는곳 (순서대로)

google net
resnet
resnext
efficient net

-Detection 분야-
RCNN
faster RCNN
YOLO v1, v3, v4

rnn 수업 후
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BERT
Swin transformer