1. 기본 개념 쌓기 기초 https://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io 고급 https://developers.google.com/machine-learning/crash-course?hl=ko Machine Learning | Google for Developers 이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다. 의견 보내기 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요. 머신러닝 단기집중과정TensorFlow API 사용 Go developers.google.com 2. Hands-On https://www.datacamp.com/ Python 과정 이런 것들 수료하면 됨 ..

오늘까지만 하고 내일부터는 실습 위주로 진행이 될 것이다 인공지능을 공부하면서 나는 어떤 쪽으로 방향을 잡고 깊게 들어갈 것인지를 계속 고민하고 있는데 쉽지 않다 모델을 만든다? 연구? 아니면 만들어진 것을 가져다가 사용하는? 어떻게 사용? 열심히 하는 것도 좋지만 하고 싶은 것이 무엇인지, 무엇이 더욱 미래 가치가 높은지를 충분히 고려한 후에 방향을 잡고 꾸준히 공부하는 것이 중요한 것 같다 1. XAI (eXplainable AI) XAI란 설명이 가능한 AI를 의미하며 우리가 사용하는 모델들의 결과가 왜 이런 결과를 도출하게 되었는지에 대한 고민을 조금이라도 덜어주기 위한 메뉴얼? 같은 것이다 XAI를 함으로써 Model은 어떤 feature를 가장 중요하게 생각하는지, 각각의 feature가 Mo..

아니 어제 문제 풀이 앱 만들다가 12시를 넘겨서 자버렸다... 근데 요즘 매일 4시에 일어나다보니, 별로 안 잔 것 같은데 피곤하지가 않네;; 굳 사실 조금 피곤하긴함ㅋ 오늘도 핫식스로 시작해보는 하루이다... 1. DCGAN Generator는 training set을 단순히 암기하거나 copy하지 않는다 Generator의 input z를 조금씩 변경하여 생성한 이미지도 완전히 다른 이미지가 나오는 것이 아니라 조금씩 변경되는 형태로 생성되는 것으로 보아, latent space의 어떤 점과 생성된 값이 1:1로 매칭되는 형태가 아님을 알 수 있었다. Generator에서 생성된 filter는 특정 object를 생성하는 역할을 수행한다 예를 들어서 어떤 filter는 창문을 생성하는 filter라..

어제 GPT API로 비트코인 자동매매를 만들어보려고 했는데, 생각보다 GPT API 비용이 만만치 않다는 것을 깨달았다 1분마다 보내면 대충 한달에 43만원? 어제 나도 모르게 급발진해서 바로 11달라 충전하고 10마넌 넣고 그랬는데, 지금 생각해보면 너무 대책 없었던 것 같다 이런 것도 다 경험이니까... Gemini 오픈 소스를 써볼까 1. Autoencoder 입력(𝑥)과 출력(𝑦)이 동일한 차원을 갖는 신경망 $(x, 𝑦) ∈ ℝ^{d}$ Encoder의 출력 $𝑧 = ℎ(𝑥) = 𝑤_{𝑒}𝑥 + 𝑏_{𝑒}$ Decoder의 출력 $𝑦 = 𝑔(𝑧) = 𝑔(ℎ(𝑥)) = 𝑤_{𝑑}𝑧 + 𝑏_{𝑑}$ Loss $𝐿(𝑥, 𝑦) = 𝐿(𝑥, 𝑔 (ℎ (𝑥))) = \lVert 𝑥 − 𝑦 \rVert^{..

오늘은 UFC 션 오말리의 챔피언 타이틀 방어전이 하는 날입니다 지금 아침부터 작성 중인데 아마 글을 올릴 때 쯤이면 이미 결과가 나왔을 수도 있겠네요 션 오말리 화이팅~!! 션 오말리 승~ 1. 의미 연결망 분석(Semantic Network Analysis) 단어 간의 관계를 분석하기 위해 사용 단어의 관계에 적용하여 텍스트의 의미 구조를 파악하려는 분석 기법이다 특정 단어가 어떤 단어와 함께 자주 사용되었는가? 문서의 저자가 강조하고자 하는 것이 무엇인지, 어떤 어조를 띄고 있는지 추측할 수 있음 SNA 분석 방법 문서를 구성하고 있는 단어를 노드로 구성하고 노드와 노드를 연결 네트워크 = 문서를 구성하고 있는 단어와 관계 SNA 분석는 배달 어플의 리뷰를 분석해서 글쓴이의 감정을 파악하는데 사용할..

어제 조대협 강사님의 항로 1기 1주차 프로젝트 미팅을 하고 왔다 요즘들어 집에 있는게 편하고 친구들이 만나자고 해도 귀찮고 그랬었는데, 오랜만에 처음보는 사람들을 만나니 너무 신났다 역시 아무래도 나는 E가 맞는가보다 1. 텍스트 정제 (Cleaning) 모든 텍스트 마이닝의 첫 시작은 텍스트 정제부터 시작해야한다 텍스트 정제 : 자연어를 단어 기준으로 구분하거나 형태소 기준으로 구분하는 것처럼 특징을 추출하기 용이한 형태로 바꾸는 것 텍스트 마이닝 : 자연어에서부터 특징을 추출하여 의미있는 정보들을 가져오는 것 다양한 텍스트 정제 활동 대소문자 통일 문장부호/특수문자 제거 숫자제거 공백, 개행문자 제거 띄어쓰기 보정 품사분석 (Part of Speech tagging) 불용어 (stopword) 제거..

드디어 NLP 시작!!! 세상에는 대단한 사람들이 참 많다. 물론 그들이 열심히 해서 이룬 것들이겠지만... 뒤늦게라도 그 사람들을 따라잡으려고 하다보면 어느 순간 막막해질 때가 있다. 세상은 원래 불공평하다고 하지 않는가... 그걸 받아들이는게 중요한 것 같다 세상이 원래 불공평하다는 것을 받아들이고, 나와의 공평한 싸움을 하자. 어제의 나와 오늘의 나의 차이는 24시간 동안 무엇을 했는지일 뿐이니까... 매일, 어제보다 조금이라도 성장하자는 마음으로 달려나가자. 그러다보면 언젠가는 남 부럽지 않은 삶을 살 수 있지 않을까? 운동 유튜브를 보다가 마음에 와닿는 글귀가 있어서 적어본다 "생각은 곧 사라지지만 모든 행동은 흔적을 남긴다" 1. Word2Vec BoW는 단순히 빈도수를 기반으로 하기 때문에 ..

볼펜 사야겠네;; 오늘은 예비군 작계 훈련이 있는 날이라 아침에 좀 느긋하게 작성하는 중이다 사실 마음이 싱숭생숭해서 집중이 잘 안됨;;ㅜㅜ 사춘긴가 짜증 1. 신경망의 성능을 높이기 위해 자주 사용하는 방법들 좋은 성능의 인공 신경망의 특징 일반화 : 미확인 데이터에 대해서도 예측을 잘 할 수 있어야 함 정확도 : 답변이 믿을만 해야 함 리소스 측면 : 컴퓨팅 자원을 효율적으로 사용해야 함 학습 속도 측면 : 학습 속도가 너무 느리면 곤란함 인공 신경망의 일반화를 위해서는 대표적으로 오버피팅을 막아야 한다 학습용 데이터를 늘림 Early Stopping Regularization : L2, L1, Dropout 등 앙상블 모델 2. 다양한 Conv Convolution 연산은 단순히 이미지에만 적용시킬..