# Deep Learning
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Week 7 Day 2 - Deep Learning
수학은 목적함수를 정의하고, 목적함수의 최저점을 찾아주는 최적화 이론을 제공합니다. 우리가 만든 가설 = 모델이라고 하는 것의 매개변수를 찾는 과정이며, 이 과정을 최적화 이론에 기반하고 있습니다.텐서나 벡터로 결과값을 유추해내는 과정이 선형대수를 배우는 이유주어진 데
Week 7 Day 1 - Deep Learning
초창기 - 지식기반 방식이 주류가 되는 학습이었습니다.하지만 이 방식에는 한계가 있고, 모든 규칙을 나열하기란 불가능합니다.이러한 한계를 깨닫고, 기계학습으로의 전환이 시작되었습니다.인공지능의 주도권이 지식기반에서 기계학습, 심층 학습 순서로 발전되어 왔습니다. 이는
[Coursera]Neural Networks and Deep Learning by deeplearning.ai 4주차
심층 신경망은 2가지 이상 숨겨진 층을 가지고 있는 모델이다. 신경망의 층을 세는 경우, 입력값의 층을 세지 않는다. 결과값 그대로의 층의 수를 센다.image1신경망의 크기가 단순이 큰 것보다 깊고, 숨겨진 레이어가 많은 것이 중요하다.음성인식 시스템을 만들 때 숨겨
[Coursera]Neural Networks and Deep Learning by deeplearning.ai 3주차
신경망은 sigmoid unit을 쌓아 합쳐서 구성할 수 있다. image11) Input Layerx1, x2, x3 2) Hidden Layer동그라미 4개의 unit3) Output Layer동그라미 1개의 unit, y hat값을 생성하는 역할4) Activa
Hopfield Network is all you need 살펴보기
최근 트랜스포머를 사용하다 보니 모델의 크기나 몇가지 제한 사항들을 느끼면서 새로운 모델들을 보고 다른 가능성들이 있는지 살펴보고 싶었습니다. 얼마 전에 페이스북을 게시물을 보다가 홉필드 네트워크가 몇개 안되는 뉴런을 가지고 자율주행하는 게시물을 본 기억이 났고, 인상
[Coursera]Neural Networks and Deep Learning by deeplearning.ai 2주차-2
복습비용함수는 파라미터 W, b가 전체 training set에서 얼마나 잘 작동하는지 측정하는 함수gradient descentJ(W,b)를 최소화하는 값을 찾을 때, training set에서 파라미터가 얼마나 잘 작동하는지 알 수 있다.j그래프로지스틱 회귀분석에서
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Deep Learning and Machine Learning
Data sets that are so massive, so quickly built, and so varied that hey defy traditional analysis method such as performing with a relational database
#1 Machine Learning : Linear Regression
Linear Regression : 주어진 데이터를 나타내는 최적의 직선을 찾아냄으로써 input(x) 와 output(y) 사이의 관계를 도출해내는 과정
[Coursera]Neural Networks and Deep Learning by deeplearning.ai 2주차-1
로지스틱 회귀를 통해 아이디어를 전달한다.고양이 사진으로 예를 들어본다. 이미지를 인식하기 위해서 고양이일때는 1, 고양이가 아닐 때는 0으로 레이블을 출력하려고 한다. 이미지를 저장하기 위해서는 R,G,B 채널에 대응하는 세 개로 분리된 행렬을 사용한다.RGB에 해당
[Coursera]Neural Networks and Deep Learning by deeplearning.ai 1주차-2
Deep learning신경망 학습을 일컫는 말이다. 집값을 예측하는 예제로 설명한다.만약, 가격 price를 예측하는 데 4가지 x인 size, bedroom, address, school quality가 있다고 가정한다.이 x값들을 신경망의 input으로 지정하고,
[Coursera]Neural Networks and Deep Learning by deeplearning.ai 1주차-1
강좌명Neural Networks and Deep Learning by deeplearning.ai강좌 선택 이유코세라에서 인기있는 강의였고, 한글 자막이 있기 때문이다.강좌 수강 계기딥러닝에 대해서는 한 번 수업을 들은 적이 있다. 하지만 기억에 잘 남지 않는다. 이
[딥러닝] Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning and Deep Learning Week 1
Coursera - DeepLearning Ai Tensorflow Developer
[딥러닝] GPU 사용을 위한 CUDA 환경 구성하기
이번에 데스크탑을 맞추면서 Geforce RTX 3080 그래픽카드를 구매하였다.근데 GPU를 딥러닝에 학습에 사용하기 위해선 여러 환경 구성이 필요하다는 걸 깨닫고 설치하는데5일이 걸렸다;;글카 가격만 90만원이라 무조건 성공시켜야했다... ( 총 견적이 120인건
[대회] MNIST 변형데이터 예측 대회 리뷰
Dacon에서 주최한 MNIST 변형 대회 참가 코드 리뷰대회 정보 : Dacon제출 코드 : GithubEDA를 진행하기 위해 먼저 대회에서 제공되는 데이터셋을 불러와서train과 test 데이터셋의 shape가 어떻게 되는지 살펴보았다.보면 train 데이터셋이 2
Transformer 기반의 자연어처리 모델
허깅페이스 블로그들을 둘러보다 트랜스포머 모델들에 대해 정리한 글을 찾아 보면서 정리해보도록한다.하이레벨 관점에서 모델들의 차이점을 다루고자 한다. hugging face model 페이지에서 사전 학습된 파일들을 찾아서 테스트 해볼수 있다.허킹갓 페이스..허깅페이스
