# 딥러닝

100개의 포스트

1. Pytorch 설치

에디터 👉 PyCharm Community Edition 2019.3.4 파이썬 👉 3.7.4 플라스크나 DB를 다루면서 Professional 버전이 절실함을 느낍니다... ✏ Pytorch & torchvision install torch의

약 14시간 전
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4, 신경망 학습

학습이란?신경망에서 입력신호의 총합을 도출 할 시 가중치를 일일히 사람이 설정해 주워 모델을 완성하는 것은 한계가 있다. 따라서, 훈련데이터로부터 가중치 매개변수릐 최적값을 찾는 것을 학습이라 말한다.이미지를 벡터로 변환 할 시에는 사람이 적합한 특징을 설계하여 학습은

1일 전
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3, 신경망

artificial neural network(ANN)이라고도 하며 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘퍼셉트론과 신경망의 차이퍼셉트론 : 활성화 함수로 계단 함수를 사용한다.신경망 : 활성화 함수로 시그모이드 함수, ReLU함

3일 전
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Parkinsons Telemonitoring Using Deep Learning

이 글은 20-2학기 머신러닝 수업에서 진행한 term project에 관해 정리한 글이다. 나는 Parkinsons telemonitoring에 관한 dataset을 선택하여 프로젝트를 진행하였다.

5일 전
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Week 7 Day 4 - 다층 퍼셉트론

XOR 문제 같은 경우 선형분리가 불가능하고, 75% 정확도의 한계가 존재합니다.이를 다층 퍼셉트론으로 구축시킨다면 이를 해결할 수 있을 것입니다.하나의 퍼셉트론이 가진 한계를 서로 연결하면서 그 사이에서 새로운 의미를 찾아가는 과정을 수행하게 되었습니다.복수개의 퍼셉

5일 전
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Week 7 Day 3 - 퍼셉트론

확률론적 신경망 - 고유의 임의성을 가지고 매개변수와 조건이 같더라도 다른 출력을 가지는 신경망입니다.우리가 보는 신경망은 대부분 결정론적 신경망입니다.퍼셉트론을 어떻게 배치할지에 대해서 다양한 신경망의 구조가 존재합니다.인간의 신경망을 모방한게 인공신경망이고, 뉴런을

6일 전
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머신러닝에 대해....

회사에서 평소 관심있던 ai에 대해 공부할 수 있는 좋은 기회를 제공해주었기에 블로그에 정리를 하며 머신러닝에 대해 공부해 보려 한다.머신 러닝이란?데이터로부터 새로운 지식을 발견해 내는 알고리즘을 연구하는 인공지능의 한 분야로, 데이터로부터 지식을 습득해 새로운 지식

6일 전
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2, 퍼셉트론2

이전에 우리가 AND게이트를 구현하기 위해 가중치와 편향을 이용하여 두 영역을 나눠 값을 판단하였으나 XOR게이트는 직선으로 두 영역을 분리하기 어렵다는 것을 알 수 있다.이를 표로 보면 다음과 같다.어떠한 직선을 그려도 XOR게이트는 나눠 질 수 없음을 확인 할 수

2021년 1월 19일
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1, 퍼셉트론1

프랑크 로젠블라트가 고안한 알고리즘으로써 다수의 입력값을 토대로 하나의 출력값을 만들어 낼 수 있는 알고리즘이다.해당 알고리즘을 통하여 AND, OR, NONE을 도출해 내는 로직을 만들어 낼 수 있다.기본적인 퍼셉트론 개념여기에서 x1, x2를 입력값이라 생각하고 w

2021년 1월 19일
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부스트캠프 AI Tech

2020년 부스트캠프를 수료했던 지인으로부터 이번 2021년 부스트캠프에 대해서 알게 되었고, 지원 및 합격하게 되었다. 흥미로웠던 점은 2020년 부스트캠프는 javascript와 swift 위주의 웹 및 모바일 개발이 모집 분야(정확하지 않을 수 있습니당..)로 알

2021년 1월 18일
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Week 7 Day 1 - Deep Learning

초창기 - 지식기반 방식이 주류가 되는 학습이었습니다.하지만 이 방식에는 한계가 있고, 모든 규칙을 나열하기란 불가능합니다.이러한 한계를 깨닫고, 기계학습으로의 전환이 시작되었습니다.인공지능의 주도권이 지식기반에서 기계학습, 심층 학습 순서로 발전되어 왔습니다. 이는

2021년 1월 18일
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[2021/01 W02] 1주일 회고...

배웠던 것들파이썬에서 텍스트 데이터 처리 방법인코딩과 디코딩 : 문자열을 바이트로 변환 / 바이트를 문자열로 변환문자열 다루기 : startswith, endswith, trimming, strip, upper, lower, capitalize, isupper, isl

2021년 1월 17일
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[AIFFEL] 5. 딥러닝의 정의와 내재적 표현 (Internal Representation)

간단히 AI>머신러닝>딥러닝이라 생각하면 된다.AI: 기계를 지능적으로 만드는 과학머신러닝: 데이터를 이용하여 기계를 학습시키고 판단이나 예측을 하는 기술의 총칭딥러닝: 인공신경망을 이용한 머신러닝딥러닝의 대가인 조슈아 벤지오 (Yoshua Bengio)는 딥러닝을 다

2021년 1월 17일
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[TIL] 머신러닝_딥러닝

머신러닝(Machine Learning) 머신러닝은 주어진 데이터로부터 패턴을 학습해서 원하는 값을 예측하는 것이 목표이다.

2021년 1월 15일
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한 눈에 보는 딥러닝 기초 지식

1. NN 기초 2. 신경망 학습 3. CNN 4. RNN 5. 활용 6. project

2021년 1월 15일
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딥러닝 개념 1. VAE(Variational Auto Encoder)

AE와 VAE의 차이점은 AE는 잠재공간 z에 값을 저장하고 VAE는 확률 분포를 저장하여 (평균, 분산) 파라미터를 생성한다는 점이다. VAE의 decoder는 encoder가 만들어낸 z의 평균, 분산을 모수로 하는 정규분포를 전제하고 데이터의 사후확률 p(z|x)

2021년 1월 14일
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딥러닝으로 영화 리뷰 속 스포일러 찾기

1. "A가 범인이야." 2. 가설 설정 3. 가설 검정 4. 모델 발전시키기 5. 모델 성능에 대한 고찰

2021년 1월 11일
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[생활코딩] 신경망의 완성 : 히든레이어

퍼셉트론을 깊게 연결한 진짜 신경망, 딥러닝 모델을 만들어보자. Input Layer와 Output Layer 중간에 Hidden Layer를 추가하여 위와 같이 각각의 모델을 연속적으로 연결하여 하나의 거대한 신경망을 만든 것이 딥러닝, 즉 인공신경망이다. 이전 코드

2021년 1월 11일
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[생활코딩] 머신러닝 실습 - 아이리스 품종 분류

1\. 과거의 데이터를 준비한다.2\. 모델의 구조를 만든다.3\. 데이터로 모델을 학습(FIT)한다.4\. 모델을 이용한다.다음과 같이 종속변수가 '양적데이터'일땐 '회귀'를 이용하고 '범주형데이터'일땐 '분류'를 이용한다.아이리스 데이터도 종속변수가 '범주형데이터'

2021년 1월 11일
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