# DL
5.18 (수)
회고 에러 에러를 마주했을 때 '아 지금 할 것도 많은데 또 에러야?'라는 짜증보다 '언젠가 마주할 에러를 그나마 여유 있을 때 만났구나', '하나만 배울 걸 여러 개를 배울 수 있어서 좋다'라고 생각하기로 했다. (솔직히 짜증은 났다) 프로젝트 파이널 프로젝트에 대한
[하루회고]22.05.17
사용한 라이브러리 Python Tensorflow sklearn 오늘 도전한 내용 그로 인해 배운 내용 학습내용 중 가장 모르는 부분 해결하기 위한 학습자료 테스트 할 수 있는 목표로 만들기 목표 리스트 좋았던점/ 어려웠던 점 직접 실천해볼것 다음주부터는
Create an AI lyricist (인공지능 작사가 만들기)
오늘은 드디어 사진이나 시계열이 아닌 문장을 다루는 DL을 배웠다. 과연 인공지능이 사람만의 특별한 스킬인 '자신의 생각이나 말을 글로 표현한다'라는 것이 가능할까? 물론 이미 GPT-3에서는 텍스트의 일관성을 유지하는 수준을 넘어 사람이 작성한 것과 구분이 안될 정
[ML] 신용카드 사기 거래 탐지 모델 만들어보기 (2)
Hi! I'm Jaylnne. ✋ 며칠 전 작성한 [ML] 신용카드 사기 거래 탐지 모델 만들어보기 (1) 에서 개선한 내용을 작성한 포스팅입니다. 리스팅해둔 TODO 가 있는데, 이번처럼 (3), (4) 로 작성할 예정입니다. 1. Fix Points 이번 포스
[TIL] (2022.05.08)
day.js : 날씨 관련 라이브러리store.js : localstorage 관련 라이브러리dl tag : 설명 목록dl은 dt로 표기한 용어와 dd 요소로 표기한 설명 그룹의 목록을 감싸서 설명 목록을 생성sup: 위 첨자 tag질문 및 검색을 잘하도록 하자.스샷
[ML] 신용카드 사기 거래 탐지 모델 만들어보기 (1)
Hi! I'm Jaylnne. ✋ > 캐글에서 제공하는 Credit Card Fraud Detection Dataset 으로 신용카드 사기 탐지 모델을 만들고, 이를 BentoML 로 도커라이징 및 API 배포까지 진행한 과정을 공유합니다. 1. Dataset D
딥러닝 - 순환 신경망, LSTM
순환 신경망(RNN)RNN(Recurrent Neural Network)은 시퀀스 모델로 입력과 출력을 시퀀스 단위로 처리하는 모델.입력층에서 출력층으로 움직이는 모델들과 다르게 RNN은 은닉층 노드에서 나온 값이 출력층 뿐만 아니라 다른 은닉층 노드의 입력값으로 가기
딥러닝 개요 - 역전파
역전파 이해이해를 위한 인공 신경망은두 개의 입력 - 두 개의 은닉층 뉴런 - 두 개의 출력층 누련이며 활성화 함수는 시그모이드를 사용순전파(Forward Propagation)파란 숫자는 입력값, 빨간 숫자는 각 가중치의 값을 의미$z{1}=w{1}x{1} + w{2
딥러닝 개요
딥러닝 : 머신러닝의 일종으로 신경망의 층을 깊게 쌓아 데이터를 학습하는 방식1\. 퍼셉트론 1) 퍼셉트론다수의 입력망에서 하나의 결과를 내는 인공신경망입력값에는 가중치(중요할 수록 큰 수)가 곱해져 임계치를 넘으면 1 아니면 0을 출력으로 내놓는다. 이를 계단 함수라
딥러닝을 사용한 추천시스템
은닉층이 없는 신경망 모형을 Keras 모형으로 구성 은닉층이 없는 신경망은 MF알고리즘과 기본적으로 동일한 모형이다. MF를 keras로 구현 > Input : 사용자, 아이템 데이터의 One-hot Encoding > 1) 사용자 입력은 K개의 노드를 갖는 User Embedding과 연결된다. > 2) 아이템 입력은 K개의 노드를 갖는 Item E...
[핸즈온머신러닝] 4장 모델 훈련
1장부터 3장까지는 머신러닝 모델과 훈련 알고리즘을 살펴보았습니다. 챕터 4는 모델이 어떻게 구현되고 작동되는지를 살펴보는 단원입니다. 모델이 어떻게 작동하는지를 알면 적절한 모델 선택 올바른 훈련 알고리즘 작업에 맞는 좋은 하이퍼 파라미터
스케줄 관리 프로젝트 회고록
OpenCV와 PyTesseract 설치PyTesseract 설치 전에 안정적인 개발환경을 위해서 OCR을 위한 Python 가상환경을 만들고 진행 하는것이 좋다가상환경에서 작업하는 이유와 방법
HiFi-GAN: Generative Adversarial Networks for Efficient and High Fidelity Speech Synthesis 논문 정리
#Speech #DeepLearning #Paper
Pytorch 머신러닝 모델의 성능을 극대화하는 7가지 팁!
Hi! I'm Jaylnne. ✋페이스북에서 공개한 파이토치 모델을 돌려보던 중, GPU 환경은 건드리지 않고 모델 성능을 향상시킬 수 있는 방법이 없을까? 하는 궁금증이 들었다. 그런 방법이 없을 리 없다고 생각했다. 아니나다를까 구글링해 본 결과, 내용이 깔끔하게
DEEP DOUBLE DESCENT:WHERE BIGGER MODELS AND MORE DATA HURT
Double-descent는 모델 크기를 점차적으로 키울 때 성능이 떨어지다가 다시 개선되는 현상을 말한다. 이 논문은 여러 딥러닝 과제들에서 나타나는 “double-descent” 현상을 실험하였다.이 논문은 또한 double-descent가 모델 크기 뿐만 아니라
Pre training & Fine tuning
Pre-training 사전 학습 모델이란 기존에 자비어(Xavier) 등 임의의 값으로 초기화하던 모델의 가중치들을 다른 문제(task)에 학습시킨 가중치들로 초기화하는 방법이다.
