기본 과정, 고급과정 리뷰
두 가지는 경쟁 기술이다.
텐서나 파이토치…
이번 가정은 텐서플..중심
영상 cnn
자연어 rnn
주로 언어처리. 자연어처리 할 것.
첫번쨰
자바 기반 텐서도 있음 = 애매함.
자바기본, 파이썬, 자바스크립트 빅3
딥러닝 관점에서 파이썬이유 : 핵심 라이브러리 지원들이 많음. 넘파이가 간판임, 넘파이 쓸라니까 파이썬 쓰는거지, 암튼 대부분 파이썬 기반이다.
파이썬도 객체지향언어다.
클래스, 상속은 파이토치 할라면 해야대!!
파이썬 기반으로 클래스 만들고 상속도 해야한다.
객체지향 파이썬도 해야대.
결국은 머신러닝이라는게 회귀냐 분류냐 추천이냐
결국은 신경망을 사용해서 분석하겠다.
왜 이런 모델을 잡았지? 신경망을 몇 번 왜 돌린거야??
돌아가는 걸 설명해봐? 어떤식으로 튜닝했어? 라는 걸 물어봄.
행렬/편미분 지식 요구
알고쓰는사람이랑 모르고 쓰는사람이랑 차이남
케라스가 모든 부분의 딥러닝을 지원해주지 않아, 특수한 형태의 모델은 파이토치가 더 잘해주더라.
케라스로 잘되는 경우도 있지만 안 되는것도 있더라==하이브리드 모델
각각이 잘하는 파트를 잘 알아보자.
실제 회사에서는 두 개를 섞어서 사용한다.,
각각 상황마다 어떤 모델을 써야하는가...?
1에서 2에서 넘어갈때 많이 바뀜, 2.X 케라스 필수로 됨.
케라스는 다 좋은데, 카바 못 하는거를 파이토치 사용.
편미분 뭐가 문제? 공대 3학년 수준?
석사 수준은 이상이여야 하지 않나?...
전문성을 원한다...흠.. 어떡하지
튜닝테스트
온톨로지란 무엇인가?
머신러닝 : 지도비지도가 나오면 머신러닝.
-지도학습 : 레이블링(정답알려주는거) 학습이 잘 되면,
회귀 : 기준값을 예측해보라
분류 : 평균, 학습을 통해서 분류하라구, 기준값 윈지 아랜지 나눠보라
-비지도학습 : 클러스터링,군집화,강화학습, 난이도 높음(우리과정은X)
클러스트링 : 묶어보는데 정답이 없어, 그렇지만 분류는 해야대
강화학습:알파고
우리수업 : 지도/비지도학습에 따른 신경망 사용하겠다
딥러닝은 신경망과 퍼셉트론을 설명할수있어야해
입력
딥러닝 =
전파역전파로 가중치 조절해서 원하는 값 나올때까지 = 학습
케라스는 MLp가 최소 조건임.
파이토치는 퍼셉트론으로도 모델링 가능.
mlp 영상처리 특화되긴 했는데 CNN
CNN이해하는사람없어. 왜?
PULL, BLUR 흐릿하게만들기-->정보손실을작게하는기술
근데 왜 두번해요?
RNN은 뺑뺑 개념
