# AI

ssw123

G(생성 모델)의 목적 내가 닮고자 하는 data의 분포와 가장 유사하도록 Generator의 분포를 형성data의 분포 : PdataGenerator의 분포 :Pg따라서 Pdata와 Pg의 거리를 최소로 만들어 주는 것 (최상의 경우)(두 확률 분포를 완전히 같게 만

ssw123

GAN의 기본정보GAN에서 다루고자하는 모든 데이터→ 확률분포를 가지고 있는 RV(random variable)확률분포를 알면 그 데이터의 예측 기대값, 데이터의 분산을 알 수 있음데이터의 통계적 특성을 분석 가능→ 주어진 확률분포를 따르도록 데이터를 임의생성→데이터는

ssw123

GAN(생성적 적대 신경망)서로 대립하는 두 시스템의 경쟁을 통해 학습하는 방법론생성자와 판별자 간의 경쟁적인 학습을 통해 생성자는 실제 데이터와 유사한 데이터를 생성하도록 개선된다GAN은 원 데이터가 가지고 있는 확률 분포를 추정하도록 하고, 인공신경망이 그 분포를

jsyun0412

오늘부터 ML 공부를 시작하려고 한다. 그 중 가장 유명한 도서인 핸즈온 머신러닝을 학습한 여정을 기록 할 것이다.머신러닝은 데이터로부터 학습하도록 컴퓨터를 프로그래밍하는 과학(또는 예술)이다.조금 더 일반적인 정의는 다음과 같다. 머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이

dbfrhr20

https://www.kaggle.com/datasets/varpit94/uber-stock-data스스로 해보기.이번 공부를 통해 깨달은 점이 있다면, 스스로 해봐도 가능하겠다. 공부뿐만이 아니라 스스로 데이터를 습득해서 주가 예측 같은 것도 가능할 거 같다

kch1750

Generative AI는 인공지능의 한 분야로, 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술을 말합니다. 이 기술은 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있습니다. Generative AI는 생성적 적대 신경망(GAN)과 같은 딥러닝 알고리

tm011899

KLUE-YNAT의 데이터는 연합뉴스 기사 제목으로 구성된 데이터이다.부스트캠프 Data-Centric에서는 데이터의 일부가 P2G데이터로 구성되있으며 임의로 label을 다르게 추가하였다.이를 원상으로 복구하기 위한 모델을 개발하고 오픈소스로 배포하였다. 또한 데이터

eukddan

Partitioning algorithms(분할 알고리즘)\-출발은 랜덤한 분할\-전체 집합을 몇 개의 부분 집합으로 나누는데 부분 집합들을 다시 합쳤을 때 전체 집합이 되어야 하고 부분 집합에 속하지 않고 남겨져 있는 데이터도 없어야 함\-ex) K means clu

eukddan

■ Reinforcement Learning(RL) -환경에 에이전트가 놓여서 상호작용함(에이전트의 행동으로 환경 변화를 유발시키고 변화되는 환경상태를 에이전트가 다시 인식해서 반복) -환경이 에이전트에게 피드백을 reward(보상값)형태로 주게 됨 -ex) s0상태에

dbfrhr20

https://www.kaggle.com/datasets/uciml/irisID, 꽃받침 길이, 꽃받침 폭, 꽃잎 길이, 꽃잎 폭, 종류setosa / versicolor / virginica더욱 다양한 데이터로 공부하자💪이번에는 데이터가 부실한 점도 있지만

zuno4350

최근 챗GPT의 등장으로 정보를 검색하는데 아주 편리해졌다.단순 질문은 물론이고 자소서나 기획서, 포트폴리오 목차 등 서류작업을 할 때도 아주 유용하게 쓰이고 있다.하지만 한편으로 걱정이 앞섰다.챗GPT는 점점 발전할 것이고 가까운 미래에 챗GPT를 비롯한 'AI서비스

dbfrhr20

이 시험은 AI에 대해 기본적인 지식을 얻는 시험이다. 가장 낮은 수준의 AI 시험이기 때문에 코딩은 필요하지 않고 버튼만으로 AI를 모델링 할 수 있다.https://www.kaggle.com/datasets/tejashvi14/medical-insuranc

sun_ovo

Artificial Intelligence: 컴퓨터에서 음성 및 작성된 언어를 보고 이해하고 번역하고 데이터를 분석하고 추천하는 기능을 포함하여 다양한 고급 기능을 수행할 수 있는 일련의 기술전통적 인공지능 기술: 데이터 분석, 소비자 패턴 분석, 사용자 언어 분석에

eukddan

parametric Model(모수 모델)결정트리, 직선(일차식), 신경망 등등인간이 일반화된 함수식 모양을 줌 -> 이후 인공지능이 파라미터만 알아내면 가설함수 즉, 학습 결과물을 얻을 수 있는 모델들: 모수 모델 / 이때 파라미터 값을 구체적으로 알아내는 과정이 l

minseokey

6/2 ~ 6/3 목, 금 양일간 열리는 스타트업 글로벌페어 행사인 넥스트라이즈에 방문했다. 여기서는 새로운 기술들을 도입하는 여러 스타트업들을 소개하는 부스도 있고, 메가존클라우드, 한화, 현대처럼 대기업, 중견기업과의 밋업도 진행할 수 있는 자리였다.이렇게 입장권을

vivelab

KT, 지니버스에 생성형AI 적용KT·밀리의 서재, '아나운서 AI 보이스' 오디오북 4종 공개폴라리스오피스 AI, 글쓰기부터 이미지 생성까지 거뜬네이버, ‘AI 큐시트 헬퍼’ 시범 출시AI 논문 채택 상위권 미국 싹쓸이…네이버 논문 채택 구글의 5%인공지능(AI)기반

sonwanseo

GAA 2023을 보고 새롭게 알게 된 내용을 열심히 정리해보았습니다. AI에 관심이 있으시다면 한 번씩 읽어주시면 감사하겠습니다 😊

eukddan

\-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

eukddan

■ Evaluating and Choosing the Best Hypothesis(가설 평가와 선택) ■ Model Selection(모델 선택) Supervised Learning = Finding the best hypothesis -모델 선택: define t

songhaaa

Artificial Interlligence Science of making things smart ex. Human intelligence exhibited by machine