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[📖논문 리뷰] ON LARGE-BATCH TRAINING FOR DEEP LEARNING : GENERALIZATION GAP AND SHARP MINIMA (2017)
ICLR 2017 conference paper로 2023년 11월 기준 3000회 넘는 인용 횟수를 가지고 있는 중요한 논문을 읽고 해석해보았다. 논문 리뷰를 어떻게 하면 잘 할 수 있는 건지 아직도 잘은 모르겠지만, 일단 읽으면서 생각을 정리해본다는 식으로 해보려고

[DL] PyTorch 실습: E-commerce 예제
딥러닝이 어떻게 구현되는지에 초점을 맞춰 실습 예제를 수행해 보았습니다.사용한 데이터셋은 Kaggle 이커머스 데이터셋입니다.회귀 분석에 활용할 만한 컬럼을 Avg. Session Length | Time on App | Time on Website | Length o

[DL] 인공 신경망
오늘은 처음으로 딥러닝에 인공 신경망에 대해 배운 것을 정리해보려한다. 로지스틱 회귀 복습 > 로지스틱 회귀는 주어진 학습 데이터에 대해서 가장 잘 맞는 시그모이드 곡선을 찾아내는 알고리즘이다. 시그모이드 함수는 항상 0~1 사이의 값을 리턴한다. 시그모이드 함수식 : $S(x)=\frac{1}{1+e^-x}$ 적절한 시그모이드 함수를 찾은 이후, ...

[DL] 옵티마이저
손실함수에서 구한, 손실값이 적도록 값을 조정하는 과정을 최적화(Optimization)바로 그 조정 방법을 정의한 것이 옵티마이저(Optimizer) 이다.최적화 원리와 옵티마이저로 활용되는 대표적인 알고리즘 -> 경사하강법 SGD AdamGD의 단점 -> 데이터의

[DL] 손실 함수
손실함수(Loss function)는 딥러닝 모델을 학습할 때 정답값과 예측값의 오차를 계산해주는 함수이다. 🌻 딥러닝 모델 학습 프로세스이미지 출처 | 고려대학교 DMQA 연구실➡️ 신경망 모델을 통과하고, 활성화 함수를 통과해서 최종적인 결과값이 산출되었음.➡️

[D+11] Deep Learning Basic
인공지능(Artificial Intelligence): 동적 컴퓨팅 환경 내에 내장된 알고리즘을 생성하고 적용하여 인간의 지능을 모방하는 기초적인 지능손실함수(loss function): 모델의 예측값과 실제값 사이 차이를 수식화한 함수최적화(optimization):

[DL] 활성화 함수
딥러닝에서 활성화 함수(Activation Function) 란, 모델이 복잡한 비선형 관계를 학습할 수 있도록 하기 위해 사용 하는 함수이다. 그림처럼 입력으로 들어온 데이터를 활성 함수를 거쳐서 출력을 하게 되는 흐름을 가진다. 그 종류로는 시그모이드, 하이퍼

[DL] PyTorch 정리
📚 PYTORCH 과거 facebook에서 개발한 프레임워크 Tensor(텐서)라는 개념을 기반으로 함 Numpy(넘파이) 배열과 유사하지만, 딥러닝에 최적화된 다양한 기능을 제공 GPU 가속을 지원하여 더 빠른 연산 수행 가능 > 텐서를 GPU로 연산할 수 있도록

[Paper Review] 논문 리뷰의 중요성
네이버 AI Tech 부스트캠프에서 멘토링을 매주 1회씩 받으면서, AI 엔지니어로서의 최근 논문과 AI 아키텍처에 대한 이해가 많이 부족하다는 점을 느끼고 있다. 그렇기에 이렇게 매주 2,3개씩 관심 있는 대학원 연구실의 논문 리뷰 영상들을 보고, 직접 논문도 읽고

[이커머스/NLP/DL] 명품 커머스의 VoC 분석과 분류 모델 개발
목표 : 상품/서비스의 전반적인 유저 평가를 파악할 수 있는 VoC는 경영 전략의 기준이 될 수 있음. 하여 명품 커머스 3사의 VoC를 분석하여 현황을 파악하고, 분류 모델을 개발하여 VoC 분류 서비스까지 제안.

[유통/CV/DL] 실내(편의점, 무인점포) 절도행위 탐지 모델 개발
최근 편의점, 무인점포 내 범죄행위 건수의 증가에 따라 RNN 계열 딥러닝을 활용한 실내 절도행위 탐지 모델을 개발하여 범죄 예방에 기여하고자 하였음.

DL 딥러닝 RNN-LSTM(56)
LSTM(Long Short-Term Memory):순환 신경망 의 한 유형으로, 시간적으로 멀리 떨어진 데이터 간의 장기 의존성 학습할 수 있는 능력이 특징LSTM의 핵심은 '셀 상태'(cell state)라는 내부 메커니즘을 통해 정보를 장기간 저장하고, 필요한 정

DL 딥러닝 simple RNN(54)
simple RNN(Recurrent Neural Network)시퀀스 데이터를 처리하기 위해 개발된 가장 기본적인 형태의 순환 신경망시퀀스 데이터를 처리하기 위해 개발된 가장 기본적인 형태의 순환 신경망Simple RNN은 자연어 처리(Natural Language