# AI
Learning from Examples(3)(AI-18-3)
\-NN: 뉴런들과 뉴런들을 연결하는 링크 구조\-Unit: 입력 함수(각각의 입력 \* 가중치) -> 활성 함수(입력 함수) -> outputActivation function g\-hard threshold: Trehshold Unit(Perceptron)\-log
Learning from Examples(2)(AI-18-2)
■ Evaluating and Choosing the Best Hypothesis(가설 평가와 선택) ■ Model Selection(모델 선택) Supervised Learning = Finding the best hypothesis -모델 선택: define t
Jason's Machine Learning 101
Artificial Interlligence Science of making things smart ex. Human intelligence exhibited by machine
Low Manifold Theory, Manifold Hypothesis (Latent, Encoder, Docoder, Embedding에 관한 글)
Latent란 무엇일까?Encoder, Decoder란 무엇일까?대체 왜 Latent, Code로 바꾸는 걸까?인공지능을 공부하다 보면, Latent, Encoder, Decoder와 같은 단어를 정말 많이 접할 수 있을 것이다.
하이퍼 파라미터
• 모델 외부의 설정 값으로, 사용자에 의해서 결정됨• 모델의 성능을 좌우할 수 있음• 데이터나 상황에 따라 최적의 값이 다르므로, 보통 Heuristic한 방법에 의해서 찾게됨vs Model Parameters?• 모델 내부의 설정 값으로,데이터에 의해서 값이 정해짐
경사하강법 기법들
배치(Batch) 경사하강법은 전체 데이터셋을 바탕으로 진행하기에 학습 수렴속도가 느리다는 단점이 있다. 확률적 경사하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)는 **전체 데이터셋이 아닌 무작위로 추출한 샘플 데이터셋에 경사하강법을 진행하는 방법
YOLOv3 - 뭐? abox가 10000개라고? - 논문 리뷰
이번 포스팅에서는 yolo의 세 번째 버전인 yolov3에 대해서 소개하겠습니다.anchor box 사용각 bbox의 objectness score를 logistic regression을 이용하여 예측Darknet54 ( mAP 향상, FPS 하락 )classifica
협업필터링을 이용한 제주여행지 추천시스템
협업필터링을 이용한 제주여행지 추천시스템. 6133개의 데이터를 학습시켜 사용자에게 설문을 받아 가장 만족할 만한 제주도 여행지를 추천한다.
Learning from Examples(1)(AI-18-1)
■Learning Learning(학습)의 개념 -어떤 작업(task)에서 에이전트가 경험을 통해서 작업 성능을 개선할 수 있는 것을 학습이라고 함(에이전트에서 지식습득에 대한 검증의 어려움 때문) Learning(학습)의 필요성 -설계자는 에이전트가 맞딱뜨리는 모
[text-to-illustration] Fine-tuning Stable Diffusion using Textual Inversion
안녕하세요. 기획 중인 웹서비스는 ‘Be My Story’로, ChatGPT를 이용한 아동용 일기기반 동화 생성 및 공유 플랫폼입니다. 제가 맡은 AI 부분은 세 단계로 이루어져 있습니다. 아동이 쓴 일기를 동화로 변환 각 동화의 문단마다 일러스트 생성 모델에 넣을
인공지능(AI) 업계 동향_5월4주차
레드햇, 생성형AI까지 접목 ‘앤서블 라이트스피드’ 공개카카오, 코GPT 기술 개방...이미지 생성 AI 공개 연기美 ‘AI 권리장전’ 만든다...‘펜타곤 폭발 조작사진’ 등 영향3D 아바타 '굳갱랩스', 네이버 이어 카카오 투자 유치MS·구글·메타 등 AI 반도체 만
yolov2 - v1에서 v2로 진화 !! 모델 - 논문 리뷰
YOLO v1 모델 YOLOv1 모델은 GoogLeNet을 기반 커스텀 모델YOLOv1 모델은 VGG16보다 빠르지만 성능이 좋지 않음v2 → VGG 모델을 튜닝해서 사용했습니다. VGG모델은 그 당시 최고의 모델 중 하나로써 지금까지 사용이 많이 되고 있으며 많은 모
Triton String Input
Triton Inference Server의 장점 중 하나는 여러 모듈을 묶는 ensemble 기능이다. 이 전 게시글에서 언급했듯이 전처리 + 모델 inference + 후처리를 묶어 하나의 요청에서 끝낼 수 있기 때문이다. 최근 AI 영역에서 가장 핫한 분야는 언어
Categories of innovation in AI
Gartner suggests that AI innovations in Hype-Cycle down below fall into four categories. 1. Data-centric AI 2. Model-centric AI 3. Applications-centri
[논문 요약] VGG: Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition
2015년 발표된 vgg 논문을 읽고 정리한 글입니다.
[논문 요약] AlexNet: Image Net Classification with Deep Convolutional Neural Networks
2012년 발표된 AlexNet 논문을 읽고 정리한 글입니다.
KOBA 2023 | 비브스튜디오스 부스에서의 놀라운 경험!
안녕하세요! 한국 방송산업의 혁신과 성장을 이끄는 KOBA 2023 행사가 지난 2023.05.16. (화) ~ 2023.05.19. (금)일 서울 코엑스에서 개최되었습니다.KOBA 란?올해로 31회째를 맞이하는 KOBA 2023은 한국이앤엑스와 한국방송기술인협회가 공
Triton Ensemble
Triton Inference Server 공식 웹사이트 NVIDIA에서 만든 딥러닝 모델 서빙 소프트웨어이다. 요즘에 tf-serving이나 torch-serve보다 많이 쓰이고 있다고 한다...? 아마..? 공식 문서를 보면 python backend를 지원한다