# 인공지능

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퍼셉트론 (Perceptron) - 키워드로 알아보는 딥러닝

퍼셉트론 (Perceptron)은 가장 기본이 되는 인공신경망 (Artificial Neural Networks) 중에 하나입니다. 흔히들 입력 노드들이 각자의 가중치 (weight)에 따라 하나의 노드로 출력되는 구조로 알고 계실텐데 정확히는 활성화 함수 (Activ

약 17시간 전
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[퓨처스킬] 베타 유저를 모집합니다. 🔥

안녕하세요.베타 유저 분들을 모시기 위한 목적으로 본 글을 작성합니다. :D저희는 눈깜빡하면 빠르게 바뀌어가는 세상의 속도를 따라잡기 위해서, 학습자를 위한 디지털 학습 공간을 만들고자 하는 꿈을 꾸고 있는 팀입니다.FutureSkill In Seoul인공지능, 데이터

2021년 2월 23일
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8.Autoencoder

오토 인코더에 대한 자세한 설명은 여기를 참고해주세요!이전에 사용하였던 Fashion MNIST 데이터 집합을 사용하겠습니다.사용할 라이브러리는 아래와 같습니다.이는 위의 데이터 시각화 앞부분과 동일합니다.autoencoder 내에 encdoer와 decoder를 각각

2021년 2월 18일
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지도학습과 비지도 학습

지도학습과 비지도 학습

2021년 2월 17일
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머신러닝 - 지도학습

지도학습 - 분류, 회귀, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신

2021년 2월 4일
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[머신러닝] K-평균(K-Means) 알고리즘

머신러닝 비지도학습에 속하는 K-means 알고리즘은 K개의 군집(Cluster)로 묶는(Clusting) 알고리즘이다.

2021년 2월 3일
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7.DeepCNN

이번 포스팅에서는 앞서 설명했던 CNN을 조금더 깊은 신경망으로 구현하고, 색깔이 있는(RGB값이 있는) 데이터를 처리해 보겠습니다. 먼저 합성곱 신경망에 대한 설명은 여기를 참고해주세요!이번에 사용할 데이터셋은 CIFAR-10입니다. 이 데이터 셋은 32x32크기의

2021년 2월 2일
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TIL - 머신러닝

머신러닝 - 지도학습, 비지도학습

2021년 2월 2일
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TIL - 인공지능(AI)

인공지능, 머신러닝, 딥러닝

2021년 2월 1일
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[머신러닝] K-NN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘

KNN 알고리즘은 머신러닝 알고리즘 중 지도학습에 속한다. 지도학습이란 쉽게 말하여 레이블(정답)을 주고 학습을 시키는 것을 의미한다.

2021년 1월 27일
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6.CNN

이번 포스팅에서는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 이용하여, 여러가지 그림들을 분류해보겠습니다.먼저 합성곱 신경망에 대해서는 여기를 참고해 주세요!이번 합성곱 신경망을 이용한 분류에서 사용할 데이터 집합은 앞에서도 사용했던

2021년 1월 25일
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[Andrew Ng] Course 2 of the Deep Learning Specialization 강의 - Part 1(1 - 8)

Andrew Ng 박사님의 딥러닝 강의 영상을 보며 공부하고 정리하며 작성한 요약 정리 글입니다.

2021년 1월 24일
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5. 심층 신경망

이번 포스팅에서는 심층 신경망을 이용하여, 여러가지 그림들을 분류해보겠습니다.먼저 신경망에 대한 설명은 여기를 참고해 주세요!이번 심층 신경망을 이용한 분류에서 사용할 데이터 집합은 바로 Fashion MNIST입니다. 기존의 MNIST라고 하면 0~9까지의 28x28

2021년 1월 23일
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[인공지능] 모델의 성능 평가 기법, 교차 검증(Cross Validation)

인공지능 모델의 성능을 평가하기 위한 기법으로 교차 검증(Cross Validation)이라는 것이 있다. 교차 검증이 무엇인지, 그리고 어떠한 교차 검증 기법들이 존재하는지 정리해 보려 한다.

2021년 1월 23일
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4. 인공 신경망

오늘은 파이토치를 사용하여 간단한 신경망을 만들어보겠습니다.먼저 신경망에 대한 설명은 아래의 포스팅은 여기를 눌러주세요.신경망을 정의하기 위해 필요한 라이브러리들을 임포트 해줍니다.torch → 파이토치 라이브러리numpy → 수치해석용 라이브러리 sklearn → 파

2021년 1월 22일
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3. 텐서의 연산

이번에는 정의한 텐서의 연산에 대해서 설명하겠습니다.텐서는 list, numpy처럼 사칙연산, 수학 함수, 선형 대수 계산 등이 가능합니다. 특히 대규모 데이터를 처리할 때, 이전보다 훨씬 빠른 속도로 연산할 수 있습니다.텐서의 연산을 들어가기 앞서, 먼저 사용할 텐서

2021년 1월 22일
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2. 텐서의 생성

오늘은 기본 데이터 구조인 텐서 사용법에 대해서 알아보겠습니다.\-다차원 배열을 처리하기 위한 데이터 구조입니다.\-Numpy, ndarray와 거의 같은 API를 지니고 있으며, GPU를 사용한 계싼도 지원합니다.\-텐서는 각 데이터형별로 정의되어 있습니다.텐서를 정

2021년 1월 22일
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1.파이토치 설치

설치 방법은 텐서플로우와 매우 유사합니다. 먼저 CUDA, cuDNN은 텐서플로우에서 설치했던것과 동일하기 때문에 링크로 들어가서 다운받아주세요~ ​ Pytorch사이트에 들어가면 본인의 CUDA버전에 맞게 다운받는 방법을 알려줍니다! ​ 저는 CUDA 9.0을

2021년 1월 22일
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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

2021년 1월 20일
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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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